目录 背景 初步分析 索引seeks的原因 优化思路 小结 声明:本文同步发表于 MongoDB 中文社区,传送门:http://www.mongoing.com/archives/27310 背景 最近线上的一个工单分析服务一直不大稳定,监控平台时不时发出数据库操作超时的告警. 运维兄弟沟通后,发现在每天凌晨1点都会出现若干次的业务操作失败,而数据库监控上并没有发现明显的异常. 在该分析服务的日志中发现了某个数据库操作产生了 SocketTimeoutException. 开发同学一开始希望通

一.环境准备 1.本例使用3台Linux主机,IP地址如下: 点击(此处)折叠或打开 Server B Server C 2.根据需要,开启相应主机防火墙的相关端口.本次需要用到3台主机,所以开启这3台主机的以下端口: 点击(此处)折叠或打开 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27017 -j ACCEPT -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 27018 -j

MongoDB Sharding架构下连接数很容易达到很高,这里连接数分为几个概念:tcp 连接数 netstat可以统计的,一般这个是最高.如果mongod/mongos在同一台服务器,更明显.参考命令:netstat -ant|awk '{print $5}' |awk -F: '{print $1}'|sort |uniq -c|sort -rnmongos/mongod 连接数 mongostat/db.serverStatus()/connPoolStats可统计.连接数多高算高呢?这

>>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

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

搭建高可用mongodb集群(一)——配置mongodb 搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集 搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集内部机制 搭建高可用mongodb集群(四)—— 分片

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

缘起:来自于我在近期一个项目上遇到的问题,在Segmentfault上发表了提问 知识背景: 对不是很熟悉MongoDB和Redis的同学做一下介绍. 1.MongoDB数组查询:MongoDB自带List,可以存放类似这样的结构 List = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. 如果我们有一个 l = [2, 3, 8], 则可以进行这样的查询:spce = { 'List' : { '$in' :  l }, 这里spce就是一个查询条件,代表 l 是 List的一个子

导读 前端时间魔兽这个电影我相信大家都看过了哈,作为一个码农,有时候我也会去思考魔兽世界这个游戏背后他的一些设计和实现,比如他用什么数据库.当然真正用什么数据库这个我是不确定的,我们今天的主题是当游戏爱上MongoDB,所以我们只聊游戏如果采用MongoDB作为数据库有哪些好处. 我们知道,游戏的一个特点是需求变化快,为了保持玩家一直有新鲜感,需要不停的往游戏中加入新的元素.就拿一些MMO游戏的装备(道具)系统为例,假如使用传统的关系型数据库来存放这些数据,可能会面临需要经常做表结构修改这样的D

本博文,保证不用装B的话语和太多专业的语言,保证简单易懂,只要懂JAVAEE开发的人都可以看懂. 本博文发表目的是,目前网上针对Websocket的资料太散乱,导致初学者的知识体系零零散散,学习困难加大.本博加以整理,并且实践. 所用核心技术选型: Tomcat + Spring 4.0.3 + Mongodb(高并发数据库) + SpringQueue(消息队列)+ ActiveMQ (消息队列) + Spring-data-Mongo + Servlet 3.0 +Spring-Websoc

前一篇介绍了HTTP/2,这一篇简单介绍下3月3号发布的MongoDB 3.0. What’s new in MongoDB 3.0? 新的存储引擎WiredTiger MongoDB 3.0的存储引擎是插件式的,默认为新增的WiredTiger.WiredTiger相比原来的MMAPv1引擎的优点: 文档级别的锁 这个改进真是盼望已久啊,一直以来MongoDB的锁粒度都被人诟病,根据我们实际的经验MongoDB在高并发的读写混合场景下性能很差. 更高的压缩比 新的MongoDB使用了前缀压缩

高可用的MongoDB集群   1.序言 MongoDB 是一个可扩展的高性能,开源,模式自由,面向文档的数据库. 它使用 C++编写.MongoDB 包含一下特点: l  面向集合的存储:适合存储对象及JSON形式的数据. l  动态查询:Mongo 支持丰富的查询方式,查询指令使用 JSON 形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组. l  完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组.Mongo 的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划. l  查询监视:Mongo包含

前言 最近花了点时间玩了下MongoDB.Driver,进行封装了工具库,平常也会经常用到MongoDB,因此写一篇文章梳理知识同时把自己的成果分享给大家. 本篇会设计到Lambda表达式的解析,有兴趣的同学也看看我之前写的<表达式树的解析>. 文章最后会给出源码下载地址. MongoDB简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的非关系型数据库,相比于其他NoSql它支持复杂的查询. 文本是类似JSON的BSON格式,BSON是在JSON的基础上进化:更快的遍历.操作更简易.更多的数据类型

本文继续上一篇定时任务中提到的邮件服务,简单讲解Spring Boot中如何使用MongoDB进行应用开发. 上文中提到的这个简易邮件系统大致设计思路如下: 1.发送邮件支持同步和异步发送两种 2.邮件使用MongDB进行持久化保存 3.异步发送,直接将邮件批量保存在MongoDB中,然后通过后台定时任务发送 4.同步发送,先调用Spring的发送邮件功能,接着将邮件批量保存至MongDB 5.不论同步还是异步,邮件发送失败,定时任务可配置为进行N次重试 一.MongoDB MongoDB现在已

mongoDB介绍 是一个开源的文档数据库,基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写,并领先的 NoSQL 数据库(非关系型数据库)MongoDB 是由 c++语言编写. MongoDB 是一个跨平台的,面向文档的数据库,提供高性能,高可用性和可扩展性方便. MongoDB 工作在收集和文件的概念. 任何关系型数据库,具有典型的架构设计,显示表和这些表之间的关系.虽然在 MongoDB 中,没有什么关系的概念. mongoDB优点 高并发(一万五到一万六之间的连接数),海量数据 Mong

最近在自学MongoDB,在此记录一下,当做学习笔记了(不断更新中)!! 一.背景 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.它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.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 其放弃关系模型的原因就

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

记得前几天有个小伙伴要查看mongodb的日志,从而排查问题,可能总找不到日志放在何处,今天就系统说一下mongodb的日志系统.mongodb中主要有四种日志.分别是系统日志.Journal日志.oplog主从日志.慢查询日志等.这些 日志记录着Mongodb数据库不同方便的踪迹.下面分别介绍这四种日志: 1.系统日志 系统日志在Mongdb数据中很中重要,它记录mongodb启动和停止的操作,以及服务器在运行过程中发生的任何异常信息:配置系统日志也非常简单,在运行mongod时候增加一个参数

导言 大意失荆州,裸奔的 MongoDB 被黑了.虽然并不是什么非常重要的数据,但也给自己敲响的一个警钟.虽然我们平时不容易接触到数据安全,但我们在开发,部署项目的时候,一定要养成良好的安全意识. 根据木桶原理,整个系统的安全性,取决于整个系统最薄弱的环节.所以,我们要尽可能多的考虑更多组成部分的安全性. 事件发现 本月初,发生了大家所熟知的 MondoDB赎金事件.当时本人也保持了一定的关注,并去 https://www.shodan.io/ 溜达了一圈,顺便连了几个裸奔的MongoDB(当然

张家江,网易乐得高级工程师. 贵金属(注:贵金属为笔者部门业务)的行情系统提供的接口通过Redis获取数据,目前使用Redis最多只存储了大概8000条左右的分钟k的行情数据,考虑到将来可能会有更大数据量的查询需求,需要查询几月甚至几年的行情数据,要求数据库在提供功能的同时又能保证性能和稳定性.Redis通常只用做较小数据量的内存数据库,而传统关系数据库又有一定的查询性能瓶颈,所以考虑调研一下其它的NoSQL数据库. 一.为什么调研MongoDB? 图1-1是DB-Engines2017年11月

1.本例使用1台Linux主机,通过Docker 启动三个容器 IP地址如下: docker run -d -v `pwd`/data/master:/mongodb -p 27017:27017 docker.io/mongodb:3.6.3 /usr/sbin/init docker run -d -v `pwd`/data/slaver:/mongodb -p 27018:27017 docker.io/mongodb:3.6.3 /usr/sbin/init docker run -d