MongoDB 单文档原生支持原子性，也具备事务的特性，但是我们说起事务，通常是指在多文档中的实现，因此，MongoDB 在 4.0 版本支持了多文档事务，4.0 对应于复制集的多表、多行，后续又在 4.2 版本支持了分片集的多表、多行事务操作。
使用云上的MySQL时，会遇到很多人询问CDB的 为了更好的了解云上的MySQL，本文将介绍一些重要的知识点。
Mongo shell中使用大整数字面量，但默认整数字面量类型却是双精度浮点数，导致丢失精度
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品，其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中，用户在客户端请求超时后会不断重试，可能导致服务端大量请求积压，出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合 4
随着近年来公有云技术及云基础设施的发展，越来越多的企业转为使用公有云来托管自己的服务。云数据库因为数据可靠性、资源弹性、运维便捷行，云上数据库服务也正成为企业数据管理的较好的选择。 本文以叮咚买菜自建MongoDB数据库整体迁移上腾讯云MongoDB为背景，分享叮咚买菜上云过程中的遇到的疑难问题及对应的性能优化解决方法等，主要包括以下分享内容： · 云上MongoDB版本选型 · 安全上云及切换方案 · 叮咚买菜业务侧性能优化 · 上云遇到的疑难问题及解决方法 · 自建上
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品，其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中，用户在客户端请求超时后会不断重试，可能导致服务端大量请求积压，出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合
假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将它们全部找出来 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表 ### 对应的问题 因为redis 是单线程 所以一次性操作大量的数据 可能会导致业务出现卡顿 ### 解决办法 这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长. Redis有哪些数据结构？ 字符串String、字典H
来自维基百科的专(zhuang)业(bi)解释 版本控制是维护工程蓝图的标准作法,能追踪工程蓝图从诞生到定案的过程。此外,版本控制也是一种软件工程技巧,借此能在软件开发的中,确保由不同人所编辑的同一代码文件都得到同步。
我们做数据库选型的时候首先要问：需求是谁提出的，也就是说谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？
复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。
首先是一个产品线开发人员搭建起了一套庞大的价格存储系统，底层是关系型数据库，只用来处理一些事务性的操作和存放一些基础数据； 在关系型数据库的上面还有一套MongoDB，因为MongoDB的文档型数据结构，让他们用起来很顺手，同时也可以支撑一定量的并发。 在大部分的情况下，一次大数据量的计算后结果可以重用但会出现细节数据的频繁更新，所以他们又在MongoDB上搭建了一层Redis的缓存，这样就形成了数据库MongoDBRedis三级的方式，方案本身先不评价不是本文重，我们来看Redis这层的情况。 由于数据量
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MongoDB 提供了 TTL 索引自动在后台清理过期数据，该功能广泛应用在数据清理和分布式锁等业务场景，但是有些业务在使用过程中却发现并非那么理想。本文结合 4.2.11 版本的内核代码，以及腾讯云 MongoDB 产品多年的运营经验，对 TTL 索引原理、缺陷和优化措施进行描述，并对常用业务场景的解决方案进行探讨。
考虑一个问题，两台机器，两个公网IP，DNS把域名同时定位到两个IP，这算高可用吗
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿。 MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。MongoDB 本身就拥有高可用及分区的解决方案，分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding)，下面我们主要看这两个特性。 1. 副本
根据 CAP 理论的一致性（Consistency）问题，即在读写发生在不同节点的情况下，怎么保证每次读取都能获取到最新写入的数据。这个一致性即是我们今天要讨论的MongoDB 可调一致性模型中的一致性，区别于单机数据库系统中经常提到的 ACID 理论中的一致性。
Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。它的优点如下：
假若我说有三个节点（计算机）要维护同一分数据，如果你对分布式系统并不了解，那么你可能会有什么问题呢，我想可能有两个最基本的问题： 为什么同一份数据要保存多分？ 这些节点数据要一致吧，否则同时从多个节点读的时候数据不一样？ 第一个问题，为什么要同一分数据要保存多分，是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障，虽然单个节点的故障概率比较小，但当系统规模不断上升，故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时，如果发生断电、主机crash、网络故
作为我的书研究的一部分，我在 Redis 网站上遇到了一种名为Redlock的算法。该算法声称在Redis之上实现了容错分布式锁（或者更确切地说，租约[1]），并且该页面要求来自分布式系统人员的反馈。该算法本能地在我的脑海中敲响了警钟，所以我花了一些时间思考并写下了这些笔记。
首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等；
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的集群模式包括三种： 1 Replica set （主备节点的数据均一致） 2 Sharding （分片） 3 Master-Slaver （目前已很少使用） 本篇文章介绍Replica set集群搭建 Replica set通常成为复本集模式，复制集模式的好处是，一切自动化。首先，复制集模式本身做了大量的管理工作，自动管理从节点，确保数据不会不一致。其次，主节
MongoDB从3.6开始推出了Change Stream功能，提供实时的增量数据流功能，为同步、分析、监控、推送等多种场景使用带来福音。4.0中引入的混合逻辑时钟，可以支持分片集群在不关闭balancer的情况下，吐出的增量数据在即使发生move chunk发生的情况下，还能够保证数据的因果一致性。不但如此，随着4.0.7开始推出的High Water Mark功能，使得返回的change stream cursor包括Post Batch Resume Token，更好的解决Change Stream中ResumeToken推进的问题。关于Change Stream的功能解读，网上可以找到比较多的资料，比如张友东的这篇解读介绍了Change Stream与oplog拉取的对比以及基本的使用。本文将主要侧重从内核源码层面进行解读，主要介绍分片集群版下Change Stream在mongos和mongod上都执行了哪些操作。此外，由于4.0开始MongoDB使用了混合逻辑时钟，从而保证了move chunk的因果一致性，所以本文还会先简单介绍一下MongoDB中混合逻辑时钟的原理。
在上一篇介绍React 18 如何提升应用性能文章中提到了很多关于React性能优化的方式,例如(Suspence),从底层实现的角度来看,都是基于React Server Component(简称RSC)来做文章.
从各个角度总结了电商平台中的架构实践，由于时间仓促，定了个初稿，待补充完善，欢迎大家一起交流。
想象一下这样的场景：当工作劳累了一天，你已经准备好收拾行李回家的时候，下面这句话突然冒了出来:
开发者可直接在开发工具内控制微信客户端中的小程序，进行断点、单步执行，调用所有微信原生API，查看所有小程序输出日志等。
最近,无意中看到一篇关于React 18的文章,翻看之后,发现很多东西都是React官网没有细讲的,并且发现有些点也是在实际开发中可以实践和应用的.
JavaScript 的日益发展带来了很多变化，当今的 Web 开发面貌已经变得截然不同。在几年前是很难想象在服务器上运行 JavaScript 的。
MongoDB 副本集是 MongoDB 中的一种高可用性解决方案，它使用多个 MongoDB 实例来提供数据冗余和故障转移能力。在本文中，我们将详细介绍 MongoDB 副本集的概念、配置和使用，并提供一个简单的示例来说明其工作原理。
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
某线上业务每间隔一段时间，使用 writeConcern:majority 方式向 MongoDB 导入一批数据。但是在整体负载非常低的情况下，发现部分写入请求很大概率会出现超时，预期 100ms 内完成的请求可能耗时超过 1s。
之前我们阅读了OPPO文档数据库mongodb负责人杨亚洲老师2020年分享干货-万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践合辑（上），本次我们分享来自答疑内容核心18问，包括内容如下：
system model 系统模型用于描述我们对节点和网络行为方式的假设。它是对其属性的抽象描述，在实践中可以通过各种技术来实现。为了说明常见的系统模型，我们将从分布式系统中的两个经典思维实验开始：两将军问题和拜占庭将军问题。
以数据为中心的信息化社会，数据库可以看做是所有应用程序成功运行的核心。而结合云计算，数据库的高可用性能够被放大到极致，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
上期我们聊到，在X轴上扩展机器其核心是原机器和新增的机器要保持数据一致，那这里就涉及到数据同步，存在着主从或者主备的情况，定是需要区分主备，主节点向从节点同步数据，那么要保证所有机器，这些机器的组合我们叫做集群，集群这里不展开叙述，集群数据同步需要考虑的问题：
[root@xxxx local]# curl -o mongodb-linux-x86_64-3.4.6.tgz https://fas tdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.4.6.tgz
https://github.com/leanote/leanote/wiki/Leanote – 二进制版详细安装教程 —-Windows
作者：hazenweng，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 MongoDB 作为一款优秀的基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，在业界有着广泛的应用。下文对 MongoDB 的一些基础概念进行简单介绍。 1 MongoDB 特点 面向集合存储：MongoDB 是面向集合的，数据以 collection 分组存储。每个 collection 在数据库中都有唯一的名称。 模式自由：集合的概念类似 MySQL 里的表，但它不需要定义任何模式。 结构松散：对于存储在数据库中的文档，不需要设置相同的字段，并且
未授权访问漏洞可以理解为需要安全配置或权限认证的地址、授权页面存在缺陷导致其他用户可以直接访问从而引发重要权限可被操作、数据库或网站目录等敏感信息泄露。
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
在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redis，而不走 MySQL。
另外一个经常被提及的分布式算法是[raft], raft的贡献在于把一致性算法落地. 因为 [Leslie Lamport] 的理论很抽象, 要想把他的理论应用到现实中, 还需要工程师完全掌握他的理论再添加工程必要的环节才能跑起来.
Monitor 维护着 Ceph 集群的信息，如果 Monitor 无法正常提供服务，那整个 Ceph 集群就不可访问。一般来说，在实际运行中，Ceph Monitor的个数是 2n + 1 ( n >= 0) 个，在线上至少3个，只要正常的节点数 >= n+1，Ceph 的 Paxos 算法就能保证系统的正常运行。所以，当 Monitor 出现故障的时候，不要惊慌，冷静下来，一步一步地处理。
MongoDB 是一款功能完善的分布式文档数据库，是一款非常出名的 NoSQL 数据库。当前国内使用 Mongodb 的大型实践越来越多，MongoDB 为我司提供了重要的数据库存储服务，支撑着每天近千万级 QPS 峰值读写，数万亿级数据量存储服务。
» 学习者（learner），包括跟随者（follower）和观察者（observer），follower用于接受客户端请求并想客户端返回结果，在选主过程中参与投票
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿，本文是对Oracle SCAN特性的一些介绍和总结，编辑时略有节略。 Oracle 从11g 开始推出的 SCAN 特性在 Oracle RAC 高可用连接里占据着非常重要的地位，也是以后的重点推进方向。 说在前头：文章中核心内容来自官方，当然也参考了
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
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