生产环境不建议仅使用PRIMARY-SECONDARY模式 当primary挂掉,并且无法恢复时,可以把secondary提升为主节点. 注意:此时从节点可能有部分数据未同步过来,部分数据可能丢失. 1.在secondary节点删除挂掉的primary节点 使用rs.conf查看当前配置 c = rs.conf() 输出内容: { "_id" : "rd_repl", "version" : 133334, "protocolVersi

前段时间维护的一个事业群的其中一条业务线的开发找到运维,提出来了一个MongoDB的优化问题,那段时间MongoDB正在从op管理移交给db进行维护,整个部门都对MongoDB的运维经验缺乏,MongoDB的优化更是一个未知的挑战.当op找到我,核心系统的公共服务平台用来进行短信服务的MongoDB集群想进行一次优化,我当仁不能让的承担了这项我都觉得可能搞不定的任务. 开发找到我提出了两点儿问题,并寻求运维团队解决这个问题,不过最终在我的理性的思考和他感性的思维碰撞下,最终我还是以胜利者的姿态胜

9.分片(Sharding) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shardin

8 复制 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 8 复制 8.1

1.安装三节点linux环境:196.168.1.111,196.168.1.112,192.168.1.113(三节点可彼此ping通) 2.三节点安装mongodb,参考https://blog.csdn.net/yezhenxu1992/article/details/51375123 安装3.2.20 版本mongodb 3.设置/etc/mongodb.conf #数据路径 dbpath=/var/data #日志路径 logpath=/var/log/mongodb/mongodb.

副本集(Replica Set)是一组MongoDB实例组成的集群,由一个主(Primary)服务器和多个备份(Secondary)服务器构成.通过Replication,将数据的更新由Primary推送到其他实例上,在一定的延迟之后,每个MongoDB实例维护相同的数据集副本.通过维护冗余的数据库副本,能够实现数据的异地备份,读写分离和自动故障转移. 一,MongoDB版本和环境 在Windows上创建包含三个节点的副本集,使用的环境: 数据库:MongoDB 版本 3.2.9 Server

在每个MongoDB(版本 3.2.9) Instance中,都有一个本地数据库(local),用于存储 Replication 进程的信息和本地数据.local 数据库的特性是:位于local数据库中的数据和集合不会被 Replication 进程复制到其他MongoDB instance上.如果实例上有些collection 和 data不计划被复制到其他MongoDB Instance,可以将这些collection 和 data 存储在local 数据库中. MongoDB shell提

软件版本64位:     $ wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.0.tgz     mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.0.tgz 服务器3台:     192.168.1.20    (master[PRIMARY])     192.168.1.21    (slave[SECONDARY])     192.168.1.22    (仲裁[ARBITER])

什么是选举? 选举是副本集选择某个成员成为primary的过程.primary是一个副本集中唯一能够接收写操作的成员. 下面的事件能够引发一次选举: 第一次初始化一个副本集 Primary失效.replSetStepDown命令能够使Primary失效,或者当前secondary成员中有合适的选举者且优先级更高.当Primary与集合中的大多数成员失去联系时也会失效,它会关闭所有的客户端连接,以此防止客户端向一个没有primary成员写数据. 一个secondary成员于primary失去联系.

上面的介绍的数据同步(http://www.cnblogs.com/guoyuanwei/p/3293668.html)相当于传统数据库中的备份策略,mongoDB在此基础还有自动故障转移的功能.在复制集概述那一节提到过心跳"lastHeartbeat"字段,mongoDB就是靠它来实现自动故障转移的. mongod实例每隔2秒就向其它成员发送一个心跳包以及通过rs.staus()中返回的成员的”health”值来判断成员的状态.如果出现复制集中primary节点不可用了,那么复制集中

7索引 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 对于频繁使用查询,

一.副本集配置 搭建完毕,1台主实例.1台从实例.1台仲裁实例.mongodb建议副本集中的机器数量为奇数,即至少需要3台实例 二.副本集连接字符串 1.读 mongodb://secondary.com/?SlaveOk=true 2.写 mongodb://primary.com 三.路由集群连接字符串 mongodb://S1Router.com:27018,S2Router.com:27018,S3Router.com:27018/?readPreference=SecondaryPre

Read Preferences/读写分离 有时候为了考虑应用程序的性能或响应性,为了提高读取操作的吞吐率,一个常见的措施就是进行读写分离,MongoDB副本集对读写分离的支持是通过Read Preferences特性进行支持的,这个特性非常复杂和灵活.以下几种应用场景可能会考虑对副本集进行读写分离: 1)操作不影响前端应用程序,比如备份或者报表: 2)在一个物理上分布的副本集群中,为了减少应用程序的延迟,可能会优先选择离应用程序更近的secondary节点而不是远在千里之外机房的主节点: 3)

概念: 在了解了这篇文章之后,可以进行该篇文章的说明和测试.MongoDB 副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群,有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成.类似于MySQL的MMM架构.更多关于副本集的介绍请见官网.也可以在google.baidu上查阅. 副本集中数据同步过程:Primary节点写入数据,Secondary通过读取Primary的oplog得到复制信息,开始复制数据并且将复制信息写入到自己的oplog.如果某个操作失败,则备份节点

一.副本集基本概念 副本集(replica set) MongoDB的replica set是一个mongod进程实例簇,数据在这个簇中相互复制,并自动进行故障切换. MongoDB的数据库复制增加了冗余,确保了高可用性,简化了管理任务如备份,并且增加了读能力.大多数产品部署都使用了复制.MongoDB中primary处理写操作,其它进行复制的成员则是secondaries. 一个副本集可以最多支持12个成员,但是只有7个成员可以参与投票. 注:MongoDB同时提供了传统的master/sla

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

1.mongoDB节点介绍 主节点(Primary) 在复制集中,主节点是唯一能够接收写请求的节点.MongoDB在主节点进行写操作,并将这些操作记录到主节点的oplog中.而从节点将会从oplog复制到其本机,并将这些操作应用到自己的数据集上.(复制集最多只能拥有一个主节点) 从节点(Secondaries) 从节点通过应用主节点传来的数据变动操作来保持其数据集与主节点一致.从节点也可以通过增加额外参数配置来对应特殊需求.例如,从节点可以是non-voting或是priority 0. 仲裁节

MongoDB 的replication机制除了最普通的Master/Slave模式之外,更强大的就是其支持自动故障转移的Replica Sets模式了.相对于其问题多多的auto-sharding机制,Replica Sets还是相对比较稳定. 作为MongoDB使用大户,Foursquare(简称4sq) 在MongoDB使用上有相当丰富的经验,下面是4sq的一篇文章,描述了Replica Sets机制在4sq 中的几种架构方式. 原文链接:Fun with MongoDB replica

自从10 gen用Replica Set取代Master/Slave方案后生活其实已经容易多了,但是真正实施起来还是会发现各种各样的小问题,如果不小心一样会栽跟头. 在跟Replica Set血拼几天之后,笔者写下以下的血泪史,供大家参考. 背景知识 Replica Set的目标是取代Master/Slave方式成为MongoDB新的集群组织方式,目前已经适合生产环境使用. 原理上二者差不多,都是通过local库中的oplog存放操作日志,再重做日志而把操作复制到新的实例上. 按照官方说法,Re

应用性能高低依赖于数据库性能,MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 本文针对实时监控 MongoDB 数据库,总结了一些使用的工具以及需要重点注意的性能方面. 1,实时监控 MongoDB 工具 MongoDB 用自己的工具来统计现在运行的 MongoDB 服务器的数据,并进行实时报告分析: mo