mongodb丢失数据的原因剖析 - 迎风飘来的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yibing548/article/details/50844310

坊间有很多传说MongoDB会丢数据.特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文(为什么叫做水文?因为里面并没有他自己的原创,只是搜罗了一些网上的博客,炒了些冷饭吃),其中又提到了丢数据的事情.大家知道作为一个数据库来说,数据的持久性基本上是数据库的最低要求了.如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题,它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了.那么真相到底如何呢? 实事求是地来说,MongoDB确实在其发展的过程中,有一些数据持久化的问题没有处理好,特别是一些默认值的选定上.大部

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

刚开始用mongodb的时候,感觉很好用,速度很快,不过后面就遇到一个问题,数据物理内存一直增加,删除表也不管用. 然后网上找了各种办法,最后发现一个办法管用,就是物理删除存储数据. 操作如下: 1.先关掉mongodb服务: 2.这数据存储相同目录下, 新建一个数据存储文件夹名字和之前的区别开: 3.改掉mongodb 配置文件 对数据的存储路径,改为你新建的名字: 4.然后重启mongodb服务,这个时候会发现这新目录下面会生成一些文件,整个操作成功. 这个时候就可以把之前的数据存储文件夹删

想要深入了解MongoDB如何存储数据之前,有一个概念必须清楚,那就是Memeory-Mapped Files. Memeory-Mapped Files 下图展示了数据库是如何跟底层系统打交道的. 内存映射文件是OS通过mmap在内存中创建一个数据文件,这样就把文件映射到一个虚拟内存的区域. 虚拟内存对于进程来说,是一个物理内存的抽象,寻址空间大小为2^64 操作系统通过mmap来把进程所需的所有数据映射到这个地址空间(红线),然后再把当前需要处理的数据映射到物理内存(灰线) 当进程访问某个数

rsyslog 日志服务器: [root@dr-mysql01 winfae_log]# grep scan0819 wj-proxy01-catalina.out.2016-08-19 [root@dr-mysql01 winfae_log]# 源端服务器: [tomcat@Proxy01 logs]$ grep scan0819 catalina.out [tomcat@Proxy01 logs]$ 停掉日志服务上的rsyslog 服务,发现也会丢数据: [tomcat@Proxy01 lo

1.mongodb数据表相关 # 显示数据库 show dbs # 数据库 use ceshi # 显示表 show tables # 创建集合 db.createCollection('infoB') # 复制数据 db.item_infoA.copyTo('infoB')# 使用命令导入json 格式的数据mongoimport -d database_name -c collection_name inpath/file_name.json# 使用命令导出json 格式的数据mongoex

FAQ v2.0终于上线了,断断续续忙了有2个多月.这个项目是我实践的第一个全栈的项目,从需求(后期有产品经理介入)到架构,再到设计(有征询设计师的意见).构建(前端.后台.数据库.服务器部署),也是第一次独立负责一个项目,所以意义很不一般,后面还会写一篇总结的文章.闲言少叙,进入正题: 其中有一个自动定时发访问记录列表和反馈问题列表的邮件的功能,本来打算自己写的,不过后来了解到团队有现成的平台可以做这个事,所以就用现成的喽.但有一个问题,该平台配置的数据源必须是MySQL数据库,而FAQ平台用

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

最近一直在看node有关的内容,空闲时间做了一个小小的爬虫,用于爬取电影天堂的数据然后写到mongodb里面,代码地址:https://github.com/fangming666/dianyingtiantang/blob/master/nodeServer/index.js 然后获取的mongodb数据如下: 我们只需要得到data里面的数据就可以了.那么,我们怎么去得到呢,我的想法是,在vue-cli里面使用node的express,然后再执行查询数据库的操作即可,经过我的探索,这条路是可

周煦辰 2016-01-16 来说说MongoDB中的数据聚合工具. Aggregate是MongoDB提供的众多工具中的比较重要的一个,类似于SQL语句中的GROUP BY.聚合工具可以让开发人员直接使用MongoDB原生的命令操作数据库中的数据,并且按照要求进行聚合.聚合不仅极大提升了开发的效率,更重要的是,原生的工具运行效率比自己写聚合的方法高到不知道哪里去了. 下面简单说一下PHP开发环境下如何使用MongoDB的数据聚合工具 Aggregation Pipleline和Group.其实

百万级运维经验一:Mongodb和Redis数据不能放在同一个服务器 一开始时,为了省服务器,把Mongodb和Redis放在一个服务器上.网站每到高峰期都特别卡,还经常出现502.找了很久的原因,发现硬盘的写数据很大,IOPS也很高,排查了很多原因都没找到.然后再仔细研究监控,发现写硬盘的操作很有规律,每隔几分钟就有一次频繁的写硬盘,联想到Redis同步数据到硬盘的间隔就是几分钟,所以开始怀疑是Redis引起的.于是加了一台服务器,把Redis单独放在那里,发现网站瞬间快了,502问题也不再出

1.生产者丢数据 生产者的消息没有投递到MQ中怎么办?从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息. transaction机制就是说,发送消息前,开启事物(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事物就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事 物(channel.txCommit()). 然而缺点就是吞吐量下降了.因此,按照博主的经验,生产上用confi

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分

Linux下mongodb安装及数据导入导出教程 #查看linux发行版本 cat /etc/issue #查看linux内核版本号 uname -r 一.Linux下mongodb安装的一般步骤 1.到mongodb的官网(https://www.mongodb.org/downloads) 下载相应你系统的安装包,拷贝(能够用ftp工具如winscp)到你的linux系统上面. 2.解压相应的安装包 命令例如以下:tar zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.4.tgz

SpringBoot学习笔记(10):使用MongoDB来访问数据 快速开始 本指南将引导您完成使用Spring Data MongoDB构建应用程序的过程,该应用程序将数据存储在MongoDB(基于文档的数据库)中并从中检索数据.关于MongoDB的相关教程可以参考其官方文档或者笔者的相关教程,我们主要探讨在SpringBoot中快速开始MongoDB数据库服务的相关操作. 本节内容的思维导图大致如下: 参考教程: https://spring.io/guides/gs/accessing-d

不是这样的. Collection 的单个 doc 有大小上限,现在是 16MB,这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里.而且如果 collection 结构过于复杂,既会影响查询.更新效率,也会造成维护困难和操作风险.你有尝试过手一抖就把一个 doc 不小心存成 null 的么,反正我做过,要是一个人所有信息都在这个 collection 里面,那感觉一定相当酸爽吧. 一般的原则是: 按照查询方式来聚类 需要经常一起读取的数据放一起. 在逻辑上关系紧密的信息放在一起.

MongoDB中导入数据命令的使用(mongoimport) 制作人:全心全意 语法: mongoimport <options> <file> 介绍: 该命令可以将CSV,TSV或JSON文件数据导入MongoDB, 如果没有提供文件,则mongoimport从stdin(标准输入)读取. 常规选项: /help 获取命令用法 /version 获取工具版本 详细选项: /v, /verbose:<level> /quiet 隐藏所有日志输出 连接选项: /h, /h

1.首先将数据从mysql数据库导出为xls文件 SELECT * FROM user INTO OUTFILE "F:\1.xls" 2.notepad++打开,用utf8编码保存数据 3.使用wps或者cvs打开文件,并以.cvs格式保存数据 4.在wps中插入属性,因为从mysql导出的数据没有带有属性. 5.执行下面命令 /usr/local/mongbd/bin/mongoimport --db user --collection user --type csv --head

先给出答案: 需要结合具体使用的source.channel和sink来分析,具体结果可看本文最后一节. Flume事务   一提到事务,我们首先就想到的是MySQL中的事务,事务就是将一批操作做成原子性的,即这一批要么都成功,要么都失败.   同样的道理,在flume中也有事务,那么Flume中的事务在哪个地方呢?在Flume中的批量操作又是指什么呢? Flume中的事务存在于哪个位置?   在Flume中一共有两个事务,一个是在Source到Channel之间,一个是Channel到Sink

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集