MongoDB整理笔记の增加节点
MongoDB Replica Sets 不仅提供高可用性的解决方案,它也同时提供负载均衡的解决方案,增减Replica Sets 节点在实际应用中非常普遍,例如当应用的读压力暴增时,3 台节点的环境已不能满足需求,那么就需要增加一些节点将压力平均分配一下。
两种方式:一是通过oplog增加节点,二是通过数据库快照和oplog来增加节点
通过oplog增加节点
1、配置并启动新节点,启用28013这个端口给新的节点
root@localhost ~]# mkdir -p /data/data/r3
[root@localhost ~]# echo "this is rs1 super secret key" > /data/key/r3
[root@localhost ~]# chmod 600 /data/key/r3
[root@localhost ~]# /Apps/mongo/bin/mongod --replSet rs1 --keyFile /data/key/r3 --fork --port
28013 --dbpath /data/data/r3 --logpath=/data/log/r3.log --logappend
all output going to: /data/log/r3.log
forked process: 10553
[root@localhost ~]#
2、添加此新节点到现有的Replica Sets
rs1:PRIMARY> rs.add("localhost:28013")
{ "ok" : 1 }
3、查看Replica Sets,我们可以清晰的看到内部是如何添加28013这个新节点的
(1)进行初始化
rs1: PRIMARY > rs.status()
{
"set" : "rs1",
"date" : ISODate("2012-05-31T12:17:44Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
……
{
"_id" : 3,
"name" : "localhost:28013",
"health" : 0,
"state" : 6,
"stateStr" : "(not reachable/healthy)",
"uptime" : 0,
"optime" : {
"t" : 0,
"i" : 0
},
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-05-31T12:17:43Z"),
"errmsg" : "still initializing"
}
],
"ok" : 1
}
(2)进行数据同步
rs1:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "rs1",
"date" : ISODate("2012-05-31T12:18:07Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
……
{
"_id" : 3,
"name" : "localhost:28013",
"health" : 1,
"state" : 3,
"stateStr" : "RECOVERING",
"uptime" : 16,
"optime" : {
"t" : 0,
"i" : 0
},
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-05-31T12:18:05Z"),
"errmsg" : "initial sync need a member to be primary or secondary
to do our initial sync"
}
],
"ok" : 1
}
(3)初始化同步完成
rs1:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "rs1",
"date" : ISODate("2012-05-31T12:18:08Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
……
{
"_id" : 3,
"name" : "localhost:28013",
"health" : 1,
"state" : 3,
"stateStr" : "RECOVERING",
"uptime" : 17,
"optime" : {
"t" : 1338466661000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2012-05-31T12:17:41Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-05-31T12:18:07Z"),
"errmsg" : "initial sync done"
}
],
"ok" : 1
}
(4)节点添加完成,状态正常
rs1:PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "rs1",
"date" : ISODate("2012-05-31T12:18:10Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
……
{
"_id" : 3,
"name" : "localhost:28013",
"health" : 1,
"state" : 2,
"stateStr" : "SECONDARY",
"uptime" : 19,
"optime" : {
"t" : 1338466661000,
"i" : 1
},
"optimeDate" : ISODate("2012-05-31T12:17:41Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-05-31T12:18:09Z")
}
],
"ok" : 1
}
4、验证数据已经同步过来
[root@localhost data]# /Apps/mongo/bin/mongo -port 28013
MongoDB shell version: 1.8.1
connecting to: 127.0.0.1:28013/test
rs1:SECONDARY> rs.slaveOk()
rs1:SECONDARY> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fc760d2383ede1dce14ef86"), "age" : 10 }
rs1:SECONDARY>
通过数据库快照和oplog增加节点
通过oplog 直接进行增加节点操作简单且无需人工干预过多,但oplog 是capped collection,采用循环的方式进行日志处理,所以采用oplog 的方式进行增加节点,有可能导致数据的不一致,因为日志中存储的信息有可能已经刷新过了。不过没关系,我们可以通过数据库快照(--fastsync)和oplog 结合的方式来增加节点,这种方式的操作流程是,先取某一个复制集成员的物理文件来做为初始化数据,然后剩余的部分用oplog 日志来追,最终达到数据一致性。
(1)取某一个复制集成员的物理文件来作为初始化数据
[root@localhost ~]# scp -r /data/data/r3 /data/data/r4
[root@localhost ~]# echo "this is rs1 super secret key" > /data/key/r4
[root@localhost ~]# chmod 600 /data/key/r4
(2)在取完物理文件后,在c1集中插入一条新文档,用于最后验证此更新也同步了
rs1:PRIMARY> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fc760d2383ede1dce14ef86"), "age" : 10 }
rs1:PRIMARY> db.c1.insert({age:20})
rs1:PRIMARY> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fc760d2383ede1dce14ef86"), "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("4fc7748f479e007bde6644ef"), "age" : 20 }
rs1:PRIMARY>
(3)启用28014这个端口给新的节点
/Apps/mongo/bin/mongod --replSet rs1 --keyFile /data/key/r4 --fork --port 28014 --dbpath
/data/data/r4 --logpath=/data/log/r4.log --logappend --fastsync
(4)添加28014节点
rs1:PRIMARY> rs.add("localhost:28014")
{ "ok" : 1 }
(5)验证数据已经同步过来
[root@localhost data]# /Apps/mongo/bin/mongo -port 28014
MongoDB shell version: 1.8.1
connecting to: 127.0.0.1:28014/test
rs1:SECONDARY> rs.slaveOk()
rs1:SECONDARY> db.c1.find()
{ "_id" : ObjectId("4fc760d2383ede1dce14ef86"), "age" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("4fc7748f479e007bde6644ef"), "age" : 20 }
rs1:SECONDARY>
MongoDB整理笔记の增加节点的更多相关文章
- MongoDB整理笔记の减少节点
当应用的压力小时,可以减少一些节点来减少硬件资源的成本:总之这是一个长期且持续的工作. 下面将刚刚添加的两个新节点28013 和28014 从复制集中去除掉,只需执行rs.remove 指令就可以了, ...
- MongoDB整理笔记のReplica Sets
MongoDB支持在多个机器中通过异步复制达到故障转移和实现冗余.多机器中同一时刻只有一台机器是用于写操作,正因为如此,MongoDB提供了数据一致性的保障.而担当primary角色的机器,可以把读的 ...
- MongoDB整理笔记のjava MongoDB分页优化
最近项目在做网站用户数据新访客统计,数据存储在MongoDB中,统计的数据其实也并不是很大,1000W上下,但是公司只配给我4G内存的电脑,让我程序跑起来气喘吁吁...很是疲惫不堪. 最常见的问题莫过 ...
- MongoDB整理笔记のReplica Sets + Sharding
MongoDB Auto-Sharding 解决了海量存储和动态扩容的问题,但离实际生产环境所需的高可靠.高可用还有些距离,所以有了"Replica Sets + Sharding" ...
- MongoDB整理笔记のSharding分片
这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding 的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB 集群.MongoDB 的数据分块称为 chu ...
- MongoDB整理笔记のMapReduce
MongDB的MapReduce相当于MySQL中的“group by”,所以在MongoDB上使用Map/Reduce进行并行“统计”很容易. 使用MapReduce要实现两个函数Map函数和Red ...
- MongoDB整理笔记の体系架构
MongoDB 是一个可移植的数据库,它在流行的每一个平台上都可以使用,即所谓的跨平台特性. 一个运行着的MongoDB 数据库就可以看成是一个MongoDB Server,该Server 由实例和数 ...
- MongoDB整理笔记の走进MongoDB世界
本人学习mongodb时间不长,但是鉴于工作的需要以及未来发展的趋势,本人想更深层的认识mongodb底层的原理以及更灵活的应用mongodb,边学边工作实践. mongodb属于nosql中算是最 ...
- MongoDB整理笔记のID自增长
以下是官网原文地址: http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/create-an-auto-incrementing-field/ 概要 MongoDB 的_i ...
随机推荐
- 【转】使用Jmeter录制web脚本
1.web性能测试以及web http请求基本原理. 再介绍录制jmeter脚本之前,我们先谈一下web性能测试.web就是调用http/https接口, 其实没有是什么复杂度可言.只是我们必须清楚, ...
- mysql基础之四:int(M)中M的含义
昨天写sql文件时把以前一直不是很明白的地方弄明白了,就是在设置int型的时候,需要设置int(M),以前知道这个M最大是255,但是到底应该设置多少并没有在意. 查了下官方manual 有这样的语句 ...
- PL/SQL 训练08--触发器
--什么是触发器呢?--一触即发,某个事件发生时,执行的程序块?--数据库触发器是一个当数据库发生某种事件时作为对这个事件的响应而执行的一个被命名的程序单元 --适合场景--对表的修改做验证--数据库 ...
- mybatis配置ehcache缓存
1:在spring配置文件中加载缓存配置文件 <!-- 使用ehcache缓存 --> <bean id="ehCacheManager" class=" ...
- GY89的使用
GY89集成了三块不同的芯片,分别为:BMP180.L3GD20和LSM303DLH,作用分别是获取温度压强.三轴陀螺仪和加速度计的数据.以下通过把各个模块的数据输出到终端来测试GY89的功能. #i ...
- STM32与PC机串口通讯
有时要将板子的信息输出到电脑上来调试之类的,或者把传感器收集到的数据显示到电脑. 当然了,这只是最基本的串口通信,简单的说,是有一根USB线连着的. mbed上并没有能显示printf的功能.需要自己 ...
- leetcode821
vector<int> shortestToChar(string S, char C) { vector<int> V; ; int AYC[N]; ; ; i < S ...
- 【知识碎片】python 篇
领域:运维 网站 游戏 搜索 嵌入式 C/S软件 Openstack二次开发 绿色版:Portable Python 面向对象.解释型动态语言 env python 切换版也好使,自己寻找系统中pyt ...
- 【bzoj2553】[BeiJing2011]禁忌
2553: [BeiJing2011]禁忌 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 128 MBSec Special JudgeSubmit: 595 Solved: ...
- swfupload上传文件数量限制之setStats()
使用swfupload仿赶集的图片上传 SWFUpload是一个基于flash与javascript的客户端文件上传组件. handlers.js文件 完成文件入列队(fileQueued) → 完成 ...