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MongoDB-

MongoDB-键1. 是什么?就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量,服务器的内存,磁盘IO都会有问题,即超过单台服务器的性能瓶颈。 拆块的关键就是键,下面介绍常见键的种类。2.键种类 键是文档的一个属性字段或者一个复合索引字段,一旦建立不能改变。键是数据的关键,键的选择直接影响集群的性能。 MongoDB首先根据键划块chunks当块超过指定大小(默认64M),然后把块到其他的上,键类型主要有以下几种: 注意:键也是查询时常用的一个索引。 (1) 递增键 这类键比较常见,比如使用时间戳,日期,自增的主键,ObjectId,_id等,此类键的写入操作集中在一个服务器上,写入不具有散性,这会导致单台服务器压力较大,但割比较容易, 使用一个哈希索引字段作为键,优点是使数据在各节点布比较均匀,数据写入可随机发到每个服务器上,把写入的压力散到了各个服务器上。

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Linux页框配器之内存碎化整理

页框配器在慢速配中包括内存碎化整理和内存回收,代码如下:static inline struct page *__alloc_pages_slowpath(gfp_t gfp_mask, unsigned 出于篇幅设计,这次我们只讲内存的碎化整理,下文再讲内存回收。什么是内存碎Linux物理内存碎化包括两种:内部碎化和外部碎化。内部碎化:指配给用户的内存空间中未被使用的部。 例如进程需要使用3K bytes物理内存,于是向系统申请了大小等于3Kbytes的内存,但是由于Linux内核伙伴系统算法最小颗粒是4K bytes,所以配的是4Kbytes内存,那么其中1K bytes 碎化整理算法Linux内存对碎化的整理算法主要应用了内核的页面迁移机制,是一种将可移动页面进行迁移后腾出连续物理内存的方法。假设存在一个非常小的内存域如下:? 在linux内核里一共有3种方式可以碎化整理,我们总结如下:?

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    布式 | DBLE 算法之 hash

    hash 理解了散列表的基本特点,再来看看布式数据库的 hash 。hash 设计的要点:1. 固定的数据映射到固定的节点 槽位2. 数据布均匀3. 方便扩容当填充满的时候,需要扩容使总数据量在总之间再次达到数据均匀布状态,扩容需要用 hash 函数重新映射旧值到新的。4. 目前的布式数据库基本都提供了这种支持。主要业务场景是:键的值存在单调递增或递减、键的值不确定,基数大且重复的频率低、需要写入的数据随机发、数据读取随机性较大。 取模 hash,举个最简单的例子就能明白:数设置为 2,要把数据均匀布在这 2 个上,直接对 key 取模 2,这样模值为 0 的数据落在 1,模值为 2 的数据落在 2。 比如上面的 2 数据,如果增加到 3 ,原来 1 上的数据只有 13 的数据可以保留不动,另外 23 的数据都需要挪到新的上, 2 也是如此。

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    mongodb移除删除上数据库和添加

    mongodb移除删除上数据库和添加2018年01月12日 19:09:23 冰雪Love齐迹 阅读数 5369更多类专栏: mongodb学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 本文链接:https:blog.csdn.netliqi_qarticledetails79047361首先我们要移除的之后再次添加此时会出现添加失败的情况,需要在添加的上登录进行删除此之前数据库的历史数据比如 testdb,删除上的数据库之后就可重新添加此到mongos中??? draining : true状态,该状态下不但该没用删除成功,而且还影响接下来删除其他操作,遇到该状态再执行一次removeshard即可,最好就是删除时一直重复执行删除命令,直到state draining : true状态,等多久还是这样,而且上面的块一个都没有移动到别的,解决办法是:在config的config数据库的shard集合中找到该的信息,并将draining字段由

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    mongodb移除删除上数据库和添加

    mongodb移除删除上数据库和添加版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https:blog.csdn.netliqi_qarticledetails79047361首先我们要移除的之后再次添加此时会出现添加失败的情况,需要在添加的上登录进行删除此之前数据库的历史数据比如 testdb,删除上的数据库之后就可重新添加此到mongos中??? draining : true状态,该状态下不但该没用删除成功,而且还影响接下来删除其他操作,遇到该状态再执行一次removeshard即可,最好就是删除时一直重复执行删除命令,直到state draining : true状态,等多久还是这样,而且上面的块一个都没有移动到别的,解决办法是:在config的config数据库的shard集合中找到该的信息,并将draining字段由

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    mongodb

    别在三台机器上面创建mkdir -pv datamongodbmongoslogmkdir -pv datamongodbconfig{data,log}mkdir -pv datamongodbshard1 ts : Timestamp(1517828895, 1), t : NumberLong(1) } }, members : , ok : 1}configs:PRIMARY> exitbye三台机器配置 etcmongodroot@db3s password: shard2.conf 100% 269 285.9KBs 00:00 shard3.conf 100% 269 282.0KBs 00:00启动配置三台机器上都要操作 mongos -f etcmongodmongos.conf # mongos -f etcmongodmongos.conf # mongos -f etcmongodmongos.conf #把所有的和路由器串联

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    js

    this.sharedSize=1*1024*1024;大小 1MB查询api该文件上传剩余所需 let {fileSize}=await this. this.completedCount==this.file.size)this.file 是前端所要上传的文件 已经上传的文件大小== 需要上传的文件 return alert(该文件已全部上传); 向上取整,计算出所需上传数 (文件大小 - 已经上传的大小 的大小 ) let num=Math.ceil((this.file.size-this.completedCount)this.sharedSize); for(

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    mongodb模式键的选择

    shard server:用于存储实际的数据块,每个存储部数据,每个都可以布署成其他的副本集(replica set)。 键mongodb是通过键来对collection进行区的,也就是通过键来决定一个document如何布式存入collection中。 已经的数据,键不可更改。键必须加上索引。键的选择对的性能、效率和可扩展性都有着重要影响。键和索引也会影响集群的策略。3. 键索引键必须有索引,索引可以是键上的索引,当键是索引前缀时,也可以是复合索引。 如果你的数据模型要求键上的值单调变化,考虑使用Hashed Sharding策略,见下面介绍。8. 策略mongodb有两种策略,策略是根据键的选择来定的:1.

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    库,多个数据库,每个数据库中有多张表,表:优点:单表并发能力提高,磁盘IO提高,并发提高是单次查询的时间变短了,一个非常大的.MYD文件摊到各个小表的.MYD中去了读写锁影响的数据量变小插入数据库需要重新建立索引的数据减少实现 :实现最简单是使用merge表,对程序代码可以做到透明区:优点:突破磁盘读写能力相对于单个文件系统或者硬盘,区可以存储更多的数据数据管理比较方便,清理或者飞起某年的数据,可以直接删除该日期的区数据精准定位区查询数据 ,不需要全表扫描查询,提高数据检索效率跨多个区磁盘查询,提高查询吞吐量设计聚合函数查询时,可以很容易进行数据合并实现:建立区表,根一般的表没有区别。 库:对于时效性不高的数据,可以通过读写离缓解数据库压力,需要注意的是在业务区上哪些业务是允许一定延迟的,以及数据同步问题:在布式存储系统中,数据需要散存储在多台设备上,数据就是用来确定数据在多台存储设备上布的技术 数据的目的是:(1)布均匀,每台设备上的数据量要尽可能详尽(2)负载均衡,每台设备上的请求量要尽可能相近(3)扩缩容时产生的数据迁移尽可能少虚拟服务器:https:blog.csdn.netqq_

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    linux内核调度算法(2)–CPU时间如何

    当然,实际的运行进程里,大部并不是nginx这种希望独占CPU全部时间的进程,许多进程,比如vi,它在很多时间是在等待用户输入,这时vi在等待IO中断,是不占用时间的,内核面对多样化的进程,就需要技巧性的配 虽然内核尽量多的配时间给IO消耗型进程,但IO消耗进程常常在睡觉,给它的时间根本用不掉。很合理吧?那么内核具体是怎么实现这种偏心呢? 当该进程刚被其父进程fork出来时,是平其父进程的剩余时间的。 这个时间执行完后,就会根据它的初始优先级来重新配时间,优先级为+19时最低,只配最小时间5ms,优先级为0时是100ms,优先级是-20时是最大时间800ms。 ,则只能到最小时间5ms,nice值是默认的0则能到100ms。

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    Hash,一致性Hash和按照数据范围三种常用的数据方式

    Hash,一致性Hash和按照数据范围三种常用的数据方式数据就是按照一定的规则,将数据集划成相互独立正交的数据子集。 一般来讲,算法常见的就是 Hash 、一致性 Hash 和按照范围数据三种。 我们以缓存为例子HashHash 的算法就是对缓存的 Key 做哈希计算,然后对总的缓存节点个数取余。 这样的优点在于:单表大小可控天然便于水平扩展,后期如果想对整个集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他的数据进行迁移使用字段进行范围查找时,连续可快速定位进行快速查询,有效避免跨查询的问题 连续可能存在数据热点,例如按时间字段,有些存储最近时间段内的数据,可能会被频繁的读写,而有些存储的历史数据,则很少被查询这次的总结也是被迫来源某计算机考试的论文,哭了,又被虐了。

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    NoSQL Sharding

    过去很多小伙伴喜欢把写在应用逻辑中。你可能会把所有的姓的首字母A到D的放在一个上(节点),把姓的首字母E到G的放到另外一个上。 如果单独使用技术的话,对于数据丢失后的恢复并没有什么保障。尽管的数据是在不同的机器上,但一个节点数据丢失了或者出现了故障会让数据不可用。 (小编说:的数据都是独一份,丢了或者出现故障,自然就不能访问了)。不过也有个好消息就是后的数据如果丢了,其它的机器的数据还是能够访问的,只是那一个故障机器的数据不可用了而已。 尽管有了“聚合”结构之后变得容易了许多,但我们也不能草率而轻易的踏出这步(决定是个谨慎的事情) 。 总之从一个单独的节点迁移成多节点的终究是个复杂的活,so tricky啊。我们听到过有的团队迁移到的过程中遇到了麻烦,因为她们决定的时间太晚了。当产品都上线了,数据库却不能访问了。

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    集群

    (Patitioning)就是将数据拆到多个Redis实例的过程,这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部场景常见的方式:1、按照范围2、哈希,例如一致性哈希常见的的实现:①客户端②通过代,比如:twemproxy③查询路由:就是发送查询到一个随机实例,这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ,redis集群在客户端的帮助下,实现了查询路由的一种混合形式,请求不是直接从redis实例转发到另一个实例,而是客户端收到重定向到正确的节点④在服务端进行,Redis采用哈希槽(hash slot )的方式在服务器端进行:Redis集群有16384个哈希槽,使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽Redis的缺点1、不支持涉及多建的操作,如mget,如果所操作的健都在同一个节点 ,就正常执行,否则会提示报错2、的粒度是健,因此每个键对应的值不要太大3、数据备份会比较麻烦,备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件4、扩容的处理比较麻烦5、故障的恢复的处理会比较麻烦,可能需要重新梳理

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    集群

    (Patitioning)就是将数据拆到多个Redis实例的过程,这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部场景? 常见的方式:1、按照范围2、哈希,例如一致性哈希常见的的实现:①客户端②通过代,比如:twemproxy③查询路由:就是发送查询到一个随机实例,这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ,redis集群在客户端的帮助下,实现了查询路由的一种混合形式,请求不是直接从redis实例转发到另一个实例,而是客户端收到重定向到正确的节点④在服务端进行,Redis采用哈希槽(hash slot )的方式在服务器端进行:Redis集群有16384个哈希槽,使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽Redis的缺点1、不支持涉及多建的操作,如mget,如果所操作的健都在同一个节点 ,就正常执行,否则会提示报错2、的粒度是健,因此每个键对应的值不要太大3、数据备份会比较麻烦,备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件4、扩容的处理比较麻烦5、故障的恢复的处理会比较麻烦,可能需要重新梳理

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    【记忆卡Linux sed命令

    需要将这条命令解,s是表示替换操作,(love)表示选中love字符串,(love)able表示包含loveable的行,(love)ablel表示love字符串标记为1,表示在替换过程中不变。 这条命令的操作含义:只打印替换了的行 $ sed s#10#100#g example.file 不论什么字符,紧跟着s命令的都被认为是新的隔符,所以,“#”在这里是隔符,代替了默认的“”隔符。 Sed要求参数n后跟号 $ sed 1,10yabcdeABCDE example.file 把1—10行内所有abcde转变为大写,注意,正则表达式元字符不能使用这个命令。

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    linux中的字符串切

    同样与python相似的是,也支持由后向前切(注意负值需要在括号内):echo ${s:(-1)}echo ${s:(-3):2}得到字符串长度:echo ${#s}参考链接:http:www.361way.comshell-string-slice5245

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    Elasticsearch Snapshot 恢复数据显示未??

    问题场景:记一次ES离线快照数据恢复过程客户需要将云上ES中的数据恢复到本地集群,但是恢复到本地后,索引显示未状态,数据不可用。 二、数据恢复怎么解决?在快照在本地恢复后,查看索引状态,显示所有,通过GET _clusterallocationexplain 查看为何报错? image.png我们可以发现以下原因:的原因为集群索引中有设置过滤原则,恢复到本地集群后,发现本地索引规则设置不匹配,导致数据无法正常。 那么知道了原因,我们就来在本地集群改一下索引策略,我们针对索引取消策略:如下图:image.png然后,我们再来看此索引的效果,结果无效image.png那么取消本地集群的索引设置,还是无法自动恢复激活状态 再次查阅官方文档,终于得到如下信息:image.png 那么以上得意思是:跨集群恢复快照时,如果源集群有设置过滤规则,新得目标集群也要有相应得设置。否则,索引将无法正常运行。

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    TCPIP 之IP数据报ipip过程

    ,我们忽略了第二行字段的介绍,因为这一行的字段涉及到ip数据报的,我们将先介绍ip数据报的,再来介绍这几个字段的含义。 image.png大IP组向较小MTU链路转发时, 可以被“” (fragmented)1个IP为多IP组IP到达目的主机后进行“重组”(reassembled)IP首部的相关字段用于标识以及确定的相对顺序总长度 image.png DF =1:禁止; DF =0:允许MF =1:非最后一; MF =0:最后一(或未)----偏移字段占13位:一个IP封装原IP组数据的 相对偏移量偏移字段以 8字节为单位ip过程假设原IP组总长度为L,待转发链路的MTU为M若L>M,且DF=0,则可以需要时每个的标识复制原IP组的标识通常时,除最后一个,其他为MTU允许的最大 一个最大可封装的数据应该是8的倍数, 因此, 一个最大可封装的数据为: ?

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    PDF.js 下载的介绍2:下载demo

    pdf 文件的物理路径$filePath = ‘…docbig.pdf’;这里是举例,这样作有一个明显的缺点,就是容易被盗链getDocument 方法中的 rangeChunkSize 参数,就是设置块大小 ,默认是64k,可以修改这个数字,来改变这个例子使用的 1664k ,1m 左右来,方便测试。 textContent = pdfDoc.numPages; Initialfirst page rendering renderPage(pageNum); }); 1.2今天第一加载:发现没有出现效果 1.4 清除缓存后,再次刷新页面,发现下载功能出现了。后台代码

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    Mongodb 删除添加与非表维护

    Mongodb 删除添加与非表维护 更新时间:2016年01月15日 09:10:01   作者:aqszhuaihuai   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 通过本文给大家介绍Mongodb 删除添加与非表维护的相关知识,对此文感兴趣的朋友一起学习吧MongoDB 是一个基于布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。 一、如何移除1、确认balancer已经开启mongos> sh.getBalancerState() true2、移除注:在admin db下执行命令。? 二、添加1、首先确认balancer已经开启mongos> sh.getBalancerState() true2、执行添加的命令如果出现以下错误,删除目标shard3上的test1数据库,再次执行命令 以上内容是给大家介绍了Mongodb 删除添加与非表维护的全部叙述,希望对大家有所帮助。

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      腾讯服务器操作系统(TencentOS Server,TS)是腾讯云推出的Linux操作系统,它旨在为云上运行的应用程序提供稳定、安全和高性能的执行环境。它可以运行在腾讯云CVM全规格实例上,包括黑石2.0服务器。

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