mongo是基于内存的数据库,应尽量将工作集中的数据全部加载到内存中,即内存应大于工作集 本文译自Chad Tindel的英文博客: http://www.mongodb.com/blog/post/capacity-planning-and-hardware-provisioning-mongodb-ten-minutes . 大部分MongoDB部署都运行于多台服务器的集群中,相对于传统数据库,这增加了容量规划及配置方面的复杂性.系统架构师 Chad Tindel 在MongoDB 世界大会

cgroups,其名称源自控制组群(control groups)的简写,是Linux内核的一个功能,用来限制,控制与分离一个进程组群的资源(如CPU.内存.磁盘输入输出等). 这个项目最早是由Google的工程师在2006年发起(主要是Paul Menage和Rohit Seth),最早的名称为进程容器(process containers).在2007年时,因为在Linux内核中,容器(container)这个名词有许多不同的意义,为避免混乱,被重命名为cgroup,并且被合并到2.6.24

来自  http://www.ttlsa.com/mongodb/mongodb-and-memory/# 但凡初次接触MongoDB的人,无不惊讶于它对内存的贪得无厌,至于个中缘由,我先讲讲Linux是如何管理内存的,再说说MongoDB是如何使用内存的,答案自然就清楚了.据说带着问题学习更有效,那就先看一个MongoDB服务器的top命令结果:   1 2 3 4 5 shell> top -p $(pidof mongod) Mem: 32872124k total, 30065320k

多实例下: 可以通过绑定cpu,来防止多实例相互干扰. mongodb的内存也可以限制主,防止全部内存都被一个实例占据. ulimit -s 4096 && ulimit -m 31457280 && sudo -u mongodb numactl --cpunodebind=0 --localalloc /opt/soft/mongodb-2.2.0/bin/mongod --fork --master --oplogSize 10240 --port 27001 --d

刚开始使用mongodb的时候,不太注意mongodb的内存使用,但通过查资料发现mongodb对内存的占用是巨大的,在本地测试服务器中,8G的内存居然被占用了45%.汗呀. 本文就来剖析一下mongodb对内存的具体使用方法,以及生产环境针对mongodb占大量内存的问题的解决. 先看一个MongoDB服务器的top命令结果 shell> top -p $(pidof mongod) Mem:  32872124k total, 30065320k used,  2806804k free, 

转载自勤奋的小青蛙 mongodb占用内存非常高,这是因为官方为了提升存储的效率,设计就这么设计的. 但是大部分的个人开发者所购买的服务器内存并没有那么大,所以,我们需要配置下MongoDB的内存缓存大小,不然mongodb会占用非常多. 官方的配置缓存项处文档是这么解释的: WiredTiger Options --wiredTigerCacheSizeGB number New in version 3.0. Defines the maximum size of the internal

本文将简述一下MongoDB的内存限制问题 1. 使用Docker限制 当我们使用docker创建mongo 容器时,可通过使用以下参数,对mongo可以使用的资源进行限制 内存限制 参数 简介 -m, - -memory 内存限制,格式:数字+单位,单位可以是b, k, m, g,最小4M -- -memory-swap 内存和交换空间总大小限制,注意:必须比-m参数大 -m 和 --memory-swap docker run -it --rm -m 100M --memory-swap -

原因:mongodb每一个文档默认只有16M.聚合的结果是一个BSON文档,当超过16M大小时,就会报内存不够错误. exceeded memory limit for $group.but didn't allow external sort. 可以采用打开使用磁盘来解决大小问题.例如 db.flowlog.aggregate([{$group:{_id:"$_id"}}], {allowDiskUse: true}) java代码片段 AggregationOptions opti

mongodb 查询数据默认占用最大内存为100M,如果查询涉及到大量数据进行$group.$sort时会抛出类似以下的异常: Received error :: { $err: \"Exceeded memory limit for $group, but didn't allow external sort. Pass allowDiskUse:true to opt in.\", code: 16945 秩序要在查询时添加{allowDiskUse: true}可以将查询结果保存

有个项目用到了MongoDB,我们是在WINDOWS 2008 64位环境下部署的,为啥不部署到linux下面呢,我们没那么多服务器,只能将就一下了. 大家都知道Mongodb吃内存太厉害了,如果不重启服务,内存一直蹭蹭地往上涨,定时重启MongoDB服务是能暂时的收回内存,但这也不是长久之计.如果不去限制MongoDB的内存那么系统有多少内存都能被它消耗掉,我们的服务器上还有IIS, SQL SERVER, Redis等其他服务,不能将内存全部分配给Mongodb使用,怎样限制MongoDB的

目前,MongoDB使用的是内存映射存储引擎,它会把磁盘IO操作转换成内存操作,如果是读操作,内存中的数据起到缓存的作用,如果是写操作,内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作,总之可以大幅度提升性能.MongoDB并不干涉内存管理工作,而是把这些工作留给操作系统的虚拟缓存管理器去处理,这样的好处是简化了MongoDB的工作,但坏处是你没有方法很方便的控制MongoDB占多大内存,事实上MongoDB会占用所有能用的内存,所以最好不要把别的服务和MongoDB放一起. 有时候,即便MongoD

1.mongodb必须是以服务的方式启动的.即能用service mongodb start的方式启动 资源限制用这个命令systemctl set-property <servicename> <field>=<value> CentOS7 内存的设置方法为: systemctl set-property mongod1 MemoryLimit=10G 在Mongodb对应的config中改如下参数 storage: #dbPath: /var/lib/mongo d

mongodb 3.2配置内存缓存大小为MB/MongoDB 3.x内存限制配置 转载自勤奋的小青蛙 mongodb占用内存非常高,这是因为官方为了提升存储的效率,设计就这么设计的. 但是大部分的个人开发者所购买的服务器内存并没有那么大,所以,我们需要配置下MongoDB的内存缓存大小,不然mongodb会占用非常多. 官方的配置缓存项处文档是这么解释的: WiredTiger Options --wiredTigerCacheSizeGB number New in version 3.0.

overview MongoDB使用的是内存映射存储引擎,即Memory Mapped Storage Engine,简称MMAP.MMAP可以把磁盘文件的一部分或全部内容直接映射到内存,这样文件中的信息位置就会在内存中有对应的地址空间,这时对文件的读写可以直接用指针来做,而不需要read/write函数了,但这并不代表将文件map到物理内存,只有访问到这块数据时才会被操作系统以Page的方式换到物理内存.mongodb将内存管理工作交给操作系统的虚拟内存管理器来完成,这样就大大简化了Mongo

1.一个比较老的游戏服维护,关服维护后启动时报错 2.看到关于mongodb的报错,于是去查一下mongodb的日志 Plan executor error during find: FAILURE, stats 3.关于此报错 MongoDB Server中确认了对于Sort排序能够支持的最大内存限制为32M 在排序字段未利用到索引的情况下,若超过32M内存则会被Abort,语句直接返回报错. 4.结论 排序内存限制的问题 MongoDB使用内存进行排序的场景只有是Sort stage,官方文

9. 存储 9. 存储 9.1 存储引擎 9.1.1 WiredTiger存储引擎 9.1.1.1 文档级别并发 9.1.1.2 快照和检查点 9.1.1.3 Journaling 9.1.1.4 压缩 9.1.1.5 内存使用 9.1.2 MMAPv1存储引擎 9.1.3 In-Memory存储引擎 9.2 Journaling 9.2.1 Journaling和WiredTiger引擎 9.2.2 journal和MMAPv1引擎 9.2.3 Journal和in-memory存储引擎 9.

转自:http://blog.csdn.net/luonanqin/article/details/8497860 MongoDB是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式.关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭

Mongodb学习 说明: MongoDB由databases组成,database由collections组成,collection由documents组成,document由fileds组成.MongoDB是异步写数据. 第一章 环境配置 一.Mongodb简介 功能特点 适用范围 功能特点 官方网址:http://www.mongodb.org/  MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目.由C++语言编写,旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案. 它的特点是可扩

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁

前面几篇文章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要.一是海量数据如何存储?二是如何高效的读写海量数据?尽管复制集也可以实现读写分析,如在primary节点上写,在secondary节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为primary节点到secondary节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据.mongoDB从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分

SQL Server内存理解 内存的读写速度要远远大于磁盘,对于数据库而言,会充分利用内存的这种优势,将数据尽可能多地从磁盘缓存到内存中,从而使数据库可以直接从内存中读写数据,减少对机械磁盘的IO请求,提高数据读写的效率. 内存对数据库而言是如此的重要,因此只要在涉及数据库优化的地方,我们都可以看到内存的身影.我们通常会想尽各种办法来优化数据库内存的使用,比如开启AWE.设置最大内存.锁定内存页等,但在很多时候,我们实际上都不知道某个配置是否一定能够解决当前的问题,或者我们误以为会解决当前的问题