生产环境不建议仅使用PRIMARY-SECONDARY模式 当primary挂掉,并且无法恢复时,可以把secondary提升为主节点. 注意:此时从节点可能有部分数据未同步过来,部分数据可能丢失. 1.在secondary节点删除挂掉的primary节点 使用rs.conf查看当前配置 c = rs.conf() 输出内容: { "_id" : "rd_repl", "version" : 133334, "protocolVersi

最近在弄MongoDB的时候 发现只按照官网的方式进行操作的话,性能不行,想着用单例模式封装一下,提升一下性能,代码如下: //引入mongodb相关的模块 const MongoClient = require("mongodb").MongoClient; //mongodb数据库的相关配置信息 const config = { //数据库链接地址 dbUrl:"mongodb://localhost:27017", //要操作的数据库名称 dbName:&qu

漏洞版本: MongoDB 2.4.0-2.4.4 MongoDB 2.5.0 漏洞描述: CVE ID: CVE-2013-4650 MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种 MongoDB处理权限检查存在一个安全漏洞,允许借助任意数据库中的_system用户名来获得内部系统权限 <* 参考 https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-9983 http://www.secunia.com/advisori

问题1:非正常关闭服务或关机后 mongod服务无法正常启动 在使用中发现mongodb 的服务可能因为非正常关闭而启动不了,这时我们通过 删除data目录下的 *.lock文件,再运行下/mongodb_binpath/mongod -repair -f config文件路径 再启动即可 也可以在/etc/init.d/mongod 服务启动的文件中加入启动前删除该文件 如下:   问题2:server-side JavaScript execution is disabled 完整信息:Ja

一.副本集配置 搭建完毕,1台主实例.1台从实例.1台仲裁实例.mongodb建议副本集中的机器数量为奇数,即至少需要3台实例 二.副本集连接字符串 1.读 mongodb://secondary.com/?SlaveOk=true 2.写 mongodb://primary.com 三.路由集群连接字符串 mongodb://S1Router.com:27018,S2Router.com:27018,S3Router.com:27018/?readPreference=SecondaryPre

mongodb是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍,一般会用做离线数据分析来使用,放到内网的居多.由于很多公司使用了云服务,服务器默认都开放了外网地址,导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击,数据被删,引起了人们的注意,感兴趣的可以看看这篇文章:场屠戮MongoDB的盛宴反思:超33000个数据库遭遇入侵勒索,同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb. mongodb简介 MongoDB(来自于英文单词"Humongous",中文含义为"庞大&qu

本文继续上一篇定时任务中提到的邮件服务,简单讲解Spring Boot中如何使用MongoDB进行应用开发. 上文中提到的这个简易邮件系统大致设计思路如下: 1.发送邮件支持同步和异步发送两种 2.邮件使用MongDB进行持久化保存 3.异步发送,直接将邮件批量保存在MongoDB中,然后通过后台定时任务发送 4.同步发送,先调用Spring的发送邮件功能,接着将邮件批量保存至MongDB 5.不论同步还是异步,邮件发送失败,定时任务可配置为进行N次重试 一.MongoDB MongoDB现在已

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环境需求:Mongodb集群有三种模式:  Replica Set, Sharding,Master-Slaver.  这里部署的是Replica Set模式. 测试环境: 这里副本集(Replica Set)采用一主一备一仲裁模型: 配置步骤: 1.下载mongodb MongoDB官网下载中心:MongoDB Download Center mongodb 3.4.10下载地址:https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhe

MongoDB 是最早热门非关系数据库的之一,使用也比较普遍,一般会用做离线数据分析来使用,放到内网的居多.由于很多公司使用了云服务,服务器默认都开放了外网地址,导致前一阵子大批 MongoDB 因配置漏洞被攻击,数据被删,引起了人们的注意,感兴趣的可以看看这篇文章:场屠戮MongoDB的盛宴反思:超33000个数据库遭遇入侵勒索,同时也说明了很多公司生产中大量使用mongodb. MongoDB 简介 MongoDB(来自于英文单词"Humongous",中文含义为"庞大&

MongoDB 复制集里,主备节点间通过 oplog 来同步数据,Priamry 上写入数据时,会记录一条oplog,Secondary 从 Primary 节点拉取 oplog并重放,以保证最终存储相同的数据集. oplog 主要特性 幂等性,每一条oplog,重放一次或多次,得到的结果是一样的:为实现幂等 mongodb 对很多操作进行来转换,比如将 insert 转换为 upsert.$inc 操作转换为 $set等等. 固定大小(capped collection),oplog 使用固定

摘要:MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 本文将从操作手册.技术研究.会议分享.场景应用等几个方面给大家推荐干货好文. MongDB操作手册 快速入门旨在帮助您快速创建MongoDB实例.对实例进行基本设置以及连接实例数据库,让您知晓从购买MongoDB实例到开始使用实例的基本流程. 阅读详情:http://click.aliyun.com/m/32927/ MongDB视频教程 1.白名单设置及连接 http:

github:https://github.com/xiaozhuanfeng/mongoProj 现MongoDB有两个数据库: pom.xml: <!-- mongodb 配置 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> </depe

实战体验几种MySQLCluster方案 1.背景 MySQL的cluster方案有很多官方和第三方的选择,选择多就是一种烦恼,因此,我们考虑MySQL数据库满足下三点需求,考察市面上可行的解决方案: 高可用性:主服务器故障后可自动切换到后备服务器可伸缩性:可方便通过脚本增加DB服务器负载均衡:支持手动把某公司的数据请求切换到另外的服务器,可配置哪些公司的数据服务访问哪个服务器 需要选用一种方案满足以上需求.在MySQL官方网站上参考了几种解决方案的优缺点: 综合考虑,决定采用MySQL Fab

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1.背景 MySQL的cluster方案有很多官方和第三方的选择,选择多就是一种烦恼,因此,我们考虑MySQL数据库满足下三点需求,考察市面上可行的解决方案: 高可用性:主服务器故障后可自动切换到后备服务器 可伸缩性:可方便通过脚本增加DB服务器 负载均衡:支持手动把某公司的数据请求切换到另外的服务器,可配置哪些公司的数据服务访问哪个服务器 需要选用一种方案满足以上需求.在MySQL官方网站上参考了几种解决方案的优缺点: 综合考虑,决定采用MySQL Fabric和MySQL Cluster方案

来源:keepLearning的专栏      http://www.2cto.com/database/201504/387166.html 1.背景 MySQL的cluster方案有很多官方和第三方的选择,选择多就是一种烦恼,因此,我们考虑MySQL数据库满足下三点需求,考察市面上可行的解决方案: 高可用性:主服务器故障后可自动切换到后备服务器可伸缩性:可方便通过脚本增加DB服务器负载均衡:支持手动把某公司的数据请求切换到另外的服务器,可配置哪些公司的数据服务访问哪个服务器 需要选用一种方案

1 什么是灾难性雪崩效应? 如下图的过程所示,灾难性雪崩形成原因就大致如此: 造成灾难性雪崩效应的原因,可以简单归结为下述三种: 服务提供者不可用.如:硬件故障.程序BUG.缓存击穿.并发请求量过大等. 重试加大流量.如:用户重试.代码重试逻辑等. 服务调用者不可用.如:同步请求阻塞造成的资源耗尽等. 雪崩效应最终的结果就是:服务链条中的某一个服务不可用,导致一系列的服务不可用,最终造成服务逻辑崩溃.这种问题造成的后果,往往是无法预料的. 2 如何解决灾难性雪崩效应? 解决灾难性雪崩效应的方式通

一.什么是灾难性雪崩效应? 造成灾难性雪崩效应的原因,可以简单归结为下述三种: 服务提供者不可用.如:硬件故障.程序BUG.缓存击穿.并发请求量过大等. 重试加大流量.如:用户重试.代码重试逻辑等. 服务调用者不可用.如:同步请求阻塞造成的资源耗尽等. 雪崩效应最终的结果就是:服务链条中的某一个服务不可用,导致一系列的服务不可用,最终造成服务逻辑崩溃.这种问题造成的后果,往往是无法预料的. 二.如何解决灾难性雪崩效应? 解决灾难性雪崩效应的方式通常有:降级.隔离.熔断.请求缓存.请求合并. 在S

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 随着国内服务共享化的热潮普及,共享单车,共享雨伞,共享充电宝等各种服务如雨后春笋,随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战.MongoDB对LBS查询的支持较为友好,也是各大LBS服务商的首选数据库.腾讯云MongoDB团队在运营中发现,原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈,经腾讯云团队专业的定位分析与优化后,云MongoDB在LBS服务的综合性能上,有10倍以上的提升.腾讯云MongoDB提供的优异综合性