1. 下载mongodb 下载地址:https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62 2. 解压tar zxf mongodb-linux-x86_64-rhel62-v3.2-latest.tgzmv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.2.5-20-g07e21d8/ /usr/local/mongodb 3. 添加环境变量echo "export PATH=$PATH:/usr/local/mongodb/bin"

(1)复制集集群的数据同步 1>主节点数据库test,在其中goods集合中加入一个文档. 2>在副节点中查看 注意:SECONDARY是不允许读写的,要使用rs.slaveOk()获得读写权限 (2)故障转移 1>故障1:副节点宕机 关闭副节点MongoDB实例后 2.在主节点观察复制集集群状态 3.在主节点student数据库中score集合中再插入一条记录 4.然后在主节点观察复制集集群状态(用rs.status()) 5.重启副节点MongoDB实例 6.在主节点观察复制集集群状

mysql集群配置在网站负载均衡中是必不可少的: 首先说下我个人准备的负载均衡方式: 1.通过nginx方向代理来将服务器压力分散到各个服务器上: 2.每个服务器中代码逻辑一样: 3.通过使用redis缓存来保存内存中数据,使用redis同步功能来同步不同服务器内存中的数据: 4.在通过mysql的集群配置来实现数据库数据同步: 这里我整理了几种数据同步方式: 一:主从服务器同步: 顾名思义:主服务器负责数据的增删改查,从服务器负责同步数据: 主服务器建立二进制文件:每产生语句变化或磁盘变化写入

本文作者:HelloGitHub-老荀 Hi,这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列,免费开源.有趣.入门级的 ZooKeeper 教程,面向有编程基础的新手. 项目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/HelloZooKeeper 前一篇文章我们介绍了 ZK 是如何进行持久化的,这章我们将正式学习 Follower 或 Observer 是如何在选举之后和 Leader 进行数据同步的. 一.选举完成 经历了选举之后,

SQL节点: 给上层应用层提供sql访问. 管理节点(MGM):  管理整个集群. 启动,关闭集群. 通过ndb_mgmd命令启动集群 存储/数据节点: 保存cluster中的数据.  数据节点,可以提供副本.实现数据冗余. NDB引擎:是一种 “内存中”的存储引擎 , 它具有可用性高和数据一致性好的特点. 缺陷 基于内存,数据库的规模受集群总内存的大小限制 基于内存,断电后数据可能会有数据丢失,这点还需要通过测试验证. 多个节点通过网络实现通讯和数据同步.查询等操作,因此整体性受网络速度影响,

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. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL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.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

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. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL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.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一

Mongodb常用三种集群 1 主从(Master/Slave) 不推荐,但是mongodb依然保留有.一主多从,不支持链式结构.简单主从,没有裁仲者不能自动恢复. 2 副本集(Relica Set)  推荐 主从备份,分流.一主多从,一主一从一从-从,支持链式结构.可设仲裁者,主服务挂了,从从服务器选一台当主服务器. 3 分片(Sharding) 大数据储存方案.通过横向扩展增加分片,组成集群.有配置服务器,路由服务器,分片服务器.分片服务器可以是单个mongodb实例,也可以是一个副本集.

前面的文章介绍了MongoDB副本集和分片集群的做法,下面对MongoDB集群的日常维护操作进行小总结: MongDB副本集故障转移功能得益于它的选举机制.选举机制采用了Bully算法,可以很方便从分布式节点中选出主节点.Bully算法是一种协调者(主节点)竞选算法,主要思想是集群的每个成员都可以声明它是主节点并通知其他节点.别的节点可以选择接受这个声称或是拒绝并进入主节点竞争.被其他所有节点接受的节点才能成为主节点.节点按照一些属性来判断谁应该胜出.这个属性可以是一个静态ID,也可以是更新的度

集群的配置 (本测试放于同一台机器进行配置,所以IP地址一样,如果是在不同的服务器上更换IP便可以)   1.目录结构       拷贝两份mongodb到/home/scotte.ye/mongo1和/home/scotte.ye/mongo2   2.开启mongodb   主: #cd /home/scotte.ye/mongo1/bin #./mongod --master -port=10111 -dbpath=/home/data/10111 -nohttpinterface & #

刚接触MongoDB,就要用到它的集群,只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建.迁移历史数据更是让人恼火,近100G的数据文件,导入.清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢.趁着这个时间,把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下.大概介绍一下MongoDB集群的几种方式:Master-Slave.Relica Set.Sharding,并做简单的演示. 使用集群的目的就是提高可用性.高可用性H.A.(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

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. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL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.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

转自:http://www.lanceyan.com/tech/mongodb/mongodb_repset1.html 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. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展

转自:https://www.cnblogs.com/nulige/p/7613721.html 一.mongodb主从复制配置 主从复制是MongoDB最常用的复制方式,也是一个简单的数据库同步备份的集群技术,这种方式很灵活.可用于备份,故障恢复,读扩展等. 最基本的设置方式就是建立一个主节点和一个或多个从节点,每个从节点要知道主节点的地址.采用双机备份后主节点挂掉了后从节点可以接替主机继续服务.所以这种模式比单节点的高可用性要好很多. 配置主从复制的注意点 1 2 3 1)在数据库集群中要明

目录 一.高可用集群的解决方案 二.MongoDB的高可用集群配置 三.Mongo集群实现高可用方式详解 四.Sharding分片技术 一.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

集群搭建 只有3台服务器,开始搭建mongodb集群里主要参照的是http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html,端口的设置也是mongos为 20000, config server 为 21000, shard1为 22001 , shard2为22002, shard3为22003.其大体思路为: 在每台服务器上启动config服务 在每台服务器上启动mongos服务,并指定每个mongos服务包含的config服务地址(前一步启

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在不使用redis3.0之后版本的情况下,对于redis服务端一般是采用Sentinel哨兵模式,也就是一主多备的方式. 这里,先抛出三个问题, 问题1:单节点宕机数据丢失?问题2:多节点(节点间没有主从关系)数据分片,采用sharedJedisPool,某节点宕机,导致获取不到连接问题3:主从模式下,通过哨兵配置,单个集群数据无法分片(备复制->主的数据,备无写权限) 关于问题1,解决方式,多台redis节点,采用Sentinel哨兵模式,也就是一主多备的方式. 关于问题2,这里先不谈解决方式