最近在尝试使用 mongodb 作为服务端持久化方案,服务端程序是使用 c++ 写的,折腾了不少时间,记录一下吧. 1.下载 boost 1.56.0 http://www.boost.org/users/history/version_1_56_0.html 2.下载 mongo-cxx-driver-legacy-1.0.2 https://github.com/mongodb/mongo-cxx-driver/releases/tag/legacy-1.0.2 3.还有其它的一些限制条件,

MongoDB 高可用集群搭建 一.架构概况 192.168.150.129192.168.150.130192.168.150.131 参考文档:https://www.cnblogs.com/vadim/p/7100683.html mongos mongos    mongos Config   server      Config server  Config serverShared1 server 1 Shared1 server 1 副本 Shared1 server 1 仲裁/隐

5.1.MongoDB 用户管理 1.用户管理1.1.添加用户为 testdb 添加 tom 用户 use testdb db.createUser({user:"tom",pwd:"123",roles:[{ role:"dbAdmin",db:"testdb"}]}) 具体角色有read:允许用户读取指定数据库readWrite:允许用户读写指定数据库dbAdmin:允许用户在指定数据库中执行管理函数,如索引创建.删除,查

目录 一.环境准备 1.部署图 2.模块介绍 3.服务器准备 二.环境变量 1.准备三台集群 2.安装解压 3.配置环境变量 三.集群搭建 1.新建配置目录 2.修改配置文件 3.分发其他节点 4.批量启动 5.创建配置服务器副本集 四.集群测试 1.启动路由服务器客户端 2.插入数据 3.验证主从 5.web控制台(浏览器访问) 1.登陆路由服务器 2.串联路由和分片副本集 3.查看分片服务器的配置 4.数据库的分片设置 5.验证分片 七.高可用验证 1.测试集群的高可用性 2.查看shard

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. 转载自严澜的博文——<如何搭建高效的MongoDB集群> NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有

>>高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的.比如冗余的交换机,冗余的路由器等

1     逻辑架构 1.1     逻辑架构图 1.2     组件说明 一.mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分给shards,然后收集结果.一个集群可以有多个query routers(replica sets),以分担客户端请求(负载均衡). 二.config server:配置服务器.保存了集群的元数据(比如数据放在哪个shards上),query router通过config server中的配置信息决定把任务分配到哪个shards

一.缘由: 众所周知,Mongodb是在高速发展期,一些特性架构难免会发生变化.这里就总结下,我目前所知道的Mongodb 的高可用架构都有哪些.目前Mongodb版本3.2. 二.结构介绍: 1.Replica Set 复制集复制 可做读写分离,官方推荐使用. 2.Mater-Slave 主从复制 官方文档还有介绍,但是已不推荐使用. 3.Matster-Master 主主复制  MongoMultiMaster 官方曾经支持,现在已经不支持,可以用Python脚本完成 https://pyp

MongoDB的sharding解决了海量存储和动态扩容的问题.但是遇到单点故障就显得无能为力了.MongoDB的副本集可以很好的解决单点故障的问题.所以就有了Sharding+Replica Sets的高可用架构了. 架构图如上所述 环境配置如下: 1:Shard服务器:使用Replica Sets确保每个数据节点的数据都有备份,自动容灾转移,自动恢复的能力. 2:Config服务器:使用3个配置服务器确保元数据完整性. 3:路由进程:使用3个路由进程实现平衡,提高客户端接入的性能. 4:6个

MongoDB数据库核心的两个特点:第一个特点是副本集的自动切换,保证数据的高可靠.服务的高可用:第二个特点是自动分片.服务的横向扩展能力. (一)副本集架构 MongoDB的副本集是一组保持相同数据集的mongod进程,副本集提供冗余和高可用性,这两个特性是所有生产部署的基础. 1.复制:复制提供了冗余并增加了数据可用性:提供了一定的容错能力,以防数据库服务器的丢失:在某些场景下提高了读取容量:副本增加了分布式应用程序的数据本地化和可用性. 2.副本集: 副本集是一组保持相同数据集的mongo

原文链接:https://www.jianshu.com/p/e7e70ca7c7e5 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 高可用集群的解决方案 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗

备注: mongodb学习资料 http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html 一. 集群的三个组件: mongos(query routers):查询路由,负责client的连接,并把任务分配给shards,然后收集结果. config server:配置服务器,保存了集群的元数据信息,查询路由通过配置服务器的配置信息决定把任务分配+到哪个shards上. shards server:分片,存储数据和执行计算. 二. 集群架构图: 三.

原文:https://www.sunjianhua.cn/archives/centos-mongodb.html 一.MongoDB 单节点 1.1.Windows 版安装 1.1.1 获取社区版本A. 查看Windows版本 cmd输入: B. 下载对应Windows版本地址: https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-windows/ 1.1.2 安装Windows社区版本 mongodb-win32-x86_6

首先准备机器,我这里是在公司云平台创建了三台DB server,ip分别是10.199.144.84,10.199.144.89,10.199.144.90. 分别安装mongodb最新稳定版本: wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.12.tgz tar -xzvf mongodb-linux-x86_64-2.4.12.tgz mv mongodb-linux-x86_64-2.4.12 /usr/lib

  一.架构概况192.168.56.101192.168.56.102192.168.56.103OS为centos 7.2 架构图: 规划5个组件对应的端口号,由于每台机器均需要同时部署 mongos.config server .shard1.shard2.shard3,所以需要用端口进行区分.       端口可以自由定义,本架构中 mongos为 20000, config server 为 21000, shard1为 22001 , shard2为22002, shard3为220

准备三台服务器,部署方案如下: 1.安装mongodb,详细不用说: 2.创建实例分别创建目录config.configServer.shard1.shard2.shard3.logs,分别存放实例配置文件 3.配置服务器实例configServer.conf: systemLog: destination: file logAppend: true path: /usr/local/server/mongodb/logs/configServer.log storage: dbPath: /u

集群构架图如下: 集群大致文件结构:(192.168.137.101节点) 先搭建3个副本集 rs1/mongod.conf rs1/start.sh rs2/mongod.conf 后面类似...... mongo 192.168.137.101:10001/admin conf = {_id:"rs1",members:[{_id:0,host:"127.0.0.1:10001",priority:2},{_id:1,host:"127.0.0.1:2

一.MySQL MySQL小型高可用架构 方案:MySQL双主.主从 + Keepalived主从自动切换   服务器资源:两台PC Server 优点:架构简单,节省资源 缺点:无法线性扩展,主从失败之后需要手动恢复主从架构     MySQL中型高可用架构 方案:MMM + MySQL双主 + 多从高可用方案   服务器资源: 1.至少五台PC Server,2台MySQL主库,2台MySQL从库,1台MMM Monitor: 2.1台MMM Monitor选择低配: 3.如果不采用F5作为

一.MySQL   MySQL小型高可用架构 方案:MySQL双主.主从 + Keepalived主从自动切换 服务器资源:两台PC Server 优点:架构简单,节省资源 缺点:无法线性扩展,主从失败之后需要手动恢复主从架构   MySQL中型高可用架构 方案:MMM + MySQL双主 + 多从高可用方案 服务器资源: 1.至少五台PC Server,2台MySQL主库,2台MySQL从库,1台MMM Monitor: 2.1台MMM Monitor选择低配: 3.如果不采用F5作为从库的负

本文旨在对比Elasticsearch和MongoDB高可用和分片的实现机制. Elasticsearch ES天生就是分布式的,那她又是如何做到天生分布式的? 通过ES官方指南我们可以知道: 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为主节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么