从应用程序角度来看,使用Replica Set 和使用单台mongo很像。默认的驱动程序会连接primary节点,并且将所有读写请求都路由到主节点。但也可以通过设置驱动程序的Read Preferences 配置其他选项,将读请求路由到其他节点。
知道最近也会听到一个声音,MONGODB 不能在核心的系统使用, 哎, 2021年了,现在有些系统都没有传统数据库的身影,而代替的是通过ES,REDIS ,Aerospike 这样的数据库来成功上位到这个系统的核心数据库, 那么MONGODB 为什么不可以成为项目的核心数据库?
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
文章旨在通过对 MongoDB 监控指标的梳理和架构的分解,帮助广大的腾讯云 MongoDB 用户更好的通过监控告警及时发现业务异常,实时监控数据趋势。内容将会包括三个部分:
这几年一直是MONGODB使用者,从3.2 到4.0 ,在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展,偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课,其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
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。
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
前段时间笔者的客户遇到了一个主从延迟导致的业务故障,故障的原因本来是较为简单易查的,但是由于客户环境的安全、保密性要求,监控和指标只能间接获知,信息比较片段化与迟缓。
在进行数据去重的时候,可能用一个域来保证数据的唯一性,这个时候可以考虑建立复合索引来实现。
上次分享了 mongodb 主从集群的同步机制(oplog),心跳机制,这次我们继续看看选举机制和副本回滚
MongoDB 4.4.4集群稳定运行将近半年,由于操作系统安全漏洞,需要升级系统版本来修复,需要将MongoDB实例关闭,然后进行系统升级后重启服务器。关闭MongoDB实例,如是实例是主库,那么执行主备切换即可(使用rs.stepDown()或者修复优先级别),原本很简单的事情(4.4之前版本操作N次),结果遇到2个BUG。第一个是分片集群下读写分离 第二主备切换出现实例全部宕机(这个出乎意料,并不是每次都触发),修复这2个BUG,MongoDB至少采用4.4.7版本.如果没有使用读写分离,建议采用4.4.6版本(4.4.5不建议使用)
这个问题来自于我们内部的一个项目,本身MONGODB 并没有特别的大,只是偶发有读写队列瞬时增高的情况。在发生这个情况的时候,会出现global lock 同时会出现写入缓慢的问题。
1、要将Mycat准备好可以去官网下载 http://www.mycat.org.cn/
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台,一直致力于从企业采购数字化领域出发,发挥京东数智化供应链能力,通过产业链上下游耦合与链接,有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的。在写多读少的应用中,使用Replica Sets来实现读写分离。通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk,由Secondary来分担读的压力,Primary只承担写操作。
老惯例之碎碎念。 厦门的夏天又来了,热得整个人都没脾气了。 最近忙得连轴转,博客也停了很久,空闲下来还是要继续写的。
最近系统(基于SpringCloud+K8s)上线,运维团队早上8点左右在群里反馈,系统登录无反应!我的第一反应是Mysql数据库扛不住了。
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本文介绍了热门的NoSQL数据库MongoDB的副本集这种分布式架构的一些概念和操作。主要内容包括:
上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要,一是海量数据如何存储,二是如何高效地读写海量数据。尽管复制集也可以实现读写分析,如在 primary 节点上写,在 secondary 节点上读,但在这种方式下客户端读出来的数据有可能不是最新的,因为 primary 节点到secondary 节点间的数据同步会带来一定延迟,而且这种方式也不能处理大量数据。MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。复制集中的每个成员是一个mongod实例,但在分片部署上,每一个片可能就是一个复制集。
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。
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
单机版的MongoDB无法保证系统的可靠性。一旦进程发生故障或是服务器宕机,业务将直接不可用。此外,一旦服务器上的磁盘损坏,数据会直接丢失,而此时并没有任何副本可用。
#对mongo实例来说,每个host允许链接的最大链接数,这些链接空闲时会放入池中,如果链接被耗尽,任何请求链接的操作会被阻塞等待链接可用,推荐配置10
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
1.一些数据库的基本概念与sql的不太一样,数据库的表对应db的集合,行对应文档,字段对应域等等。db多了一个正则表达式的数据类型 2.字符串采用UTF-8编码,使用二进制数据存储,可以存储视频,图像,音频 3.mongodb创建账户时需要声明账户对于指定或所有数据库所拥有的读写权限,网上没有找到如何更改账户权限的方法,只有创建时设置的方法 4.是一个介于关系和非关系之间的数据库,以键值对存储数据。但也有聚合,索引,排序的功能。 5.查询语句的方式与之前的sql不一样,但不支持子查询,解决方案是先读出数据然后再进行计算 6.可以把不同结构文件存储在同一个数据库中 7.分布式文件系统
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候,发现大部分性能不达标的应用,问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题,那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外,是否还有其他更高效的途径呢?
在上一篇文章《搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB》 提到了几个问题还没有解决。
mysql作为互联网公司都会用到的数据库,如果在使用过程中出现性能问题,会采用mysql的横向扩展,使用主从复制来提高读性能,要是解决写入问题,需要进行分库分表。本文不会去介绍mysql的高可用,需要了解Mysql高可用架构相关的请戳
Mycat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了 MySQL 协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用 MySQL 客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL 原生(Native)协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为 N 个小表,存储在后端 MySQL 服务器里或者其他数据库里。
Mycat概述 功能介绍 Mycat是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把 它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务 器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储 在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。 Mycat发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、 PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看 来,无论是那种存储方式,在Mycat里,都是一个传统的数据库表,支持标准的SQL语句进行数据的操作,这样一来,对前端业 务系统来说,可以大幅降低开发难度,提升开发速度,在测试阶段,可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式,比如 MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下,用户表 存放在MemSQL上,大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中,一些日志数据存放于MongoDB中, 而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询,你是否有一种不能呼吸的感觉?而未来,还能通过Mycat自动将一些计算分析 后的数据灌入到Hadoop中,并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析,看到这里,你大概明白了,Mycat是 什么?Mycat就是BigSQL,Big Data On SQL Database。 对于DBA来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是MySQL Server,而Mycat后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB,MyISAM等,因 此,Mycat本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的,简单的 说,Mycat就是MySQL最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。 对于软件工程师来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器,你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat端 口是8066而非MySQL的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL语句,因为这样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 对于架构师来说,可以这么理解Mycat: Mycat是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、云平 台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目 了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也 不用改变。 当前是个大数据的时代,但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢?对此,国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论:千 亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长,而Hadoop等这种系统,更适合的是千亿以上的规模。所以,Mycat适合1000亿条 以下的单表规模,如果你的数据超过了这个规模,请投靠Mycat Plus吧! Mycat原理 Mycat的原理并不复杂,复杂的是代码,如果代码也不复杂,那么早就成为一个传说了。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分 片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再 返回给用户。 上述图片里,Orders表被分为三个分片datanode(简称dn),这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost),即 datanode=database@datahost方式,因此你可以用一台到N台服务器来分片,分片规则为(sharding rule)典型的字符串枚举 分片规则,一个规则的定义是分片字段(sharding column)+分片函数(rule function),这里的分片字段为prov而分片函数为字 符串枚举方式。 当Mycat收到一个SQL时,会先解析这个SQL,查找涉及到的表,然后看此表的定义,如果有分片规则,则获取到SQL里分片字 段的值,并匹配分片函数,得到该
说到大型网站,就要先理一下大型网站的特点:高并发,大流量,高可用,海量数据等,本文根据《大型网站技术架构》一书整理如下:
作者:13 GitHub:https://github.com/ZHENFENG13 版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载。 何谓大型网站 大型网站系统特点: ps:符合这些要求的所谓大
通过前面几天的学习,我们在面对高并发流量时,为了应对大量读写请求,特此将我们的普通存储系统开发成了一套分布式存储系统。主要基于读写分离主从复制以及数据分库分表实现的。不清楚的可以再回去看看啊数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群,数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移
Json 作为程序员最受欢迎的数据格式,使用的越来越广泛了,如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式,那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
当我们设计接口,我们或多或少都会有上面列举的一些考虑,我们只有想的更多才能让让我们的接口更加完善,我个人觉得100%完美的接口是不存在,只有适合才是最重要。
数据存储高可用的方案本质都是通过将数据复制到多个存储设备,通过数据冗余的方式来实现高可用。常见的高可用架构有主备、主从、主从切换、主主等接下来我们聊聊每种架构的优缺点。
墨墨导读:MySQL如何实现高性能?以下内容是结合其他技术同仁的总结和自我实践整理的20个开源数据库设计原则,分享至此,希望对大家有帮助。
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
上一篇跟大家简单的介绍了一下 mongoDB 的特点,做了一个简单的入门,不知道大家是否还记得,不记得的小伙伴可以回顾一下《一起学》mongodb 之第一卷
【大型网站技术架构笔记】系列是阅读《大型网站技术架构核心原理与实践》一书的一些笔记,记录了原书的一些重要内容以及我的个人理解。其中很多内容网上都能找得到。其实整本书,我最赞同的是作者阐述的网站架构的价值观——“业务成就技术,而不是相反”。在没有业务场景的时候就一味追逐架构,为技术而技术,或者一上来就想要设计出一个可以适用所有场景的解决方案,是不理智的。我们有的时候可能会陷入技术的怪圈而忘了考虑业务本身。我曾经看到的一句我很喜欢的话,在这边也与诸君分享:好的架构都是进化来的,不是设计来的。
网站的架构通常都是逐渐演化完善的,下面就是一个常规的成长过程 (1)初识阶段 一台服务器 最初的架构,应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上 (2)应用服务和数据服务分离 随着业务的扩展,一台
Mongodb是一种非关系数据库(NoSQL),非关系型数据库的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。MongoDB官方已经不建议使用主从模式了,替代方案是采用副本集的模式。主从模式其实就是一个单副本的应用,没有很好的扩展性和容错性,而Mongodb副本集具有多个副本保证了容错性,就算一个副本挂掉了还有很多副本存在,主节点挂掉后,整个集群内会实现自动切换。
1,更多的静态资源:将代码中的大量枚举(容器加载时写入map,放入本地缓存),数据库中的定义表(定时任务放入缓存),固定配置,HTML文件等静态化处理,缓存起来!
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