准备三台机器,系统:windows 8 192.168.1.1 192.168.1.2 192.168.1.3 每台机器上安装mongodb 服务,步骤: 下载以下文件并依次执行安装 clearcompressionflag.exe Windows8.-KB2919442-x64.msu Windows8.-KB2932046-x64.msu Windows8.-KB2934018-x64.msu Windows8.-KB2937592-x64.msu Windows8.-KB2938439-x

本文介绍在windows环境下如何搭建一个高可用性的mongodb集群.系统环境为win7,mongodb版本为3.6.3. 本文采用的是分片+副本集的方式搭建集群,将分别介绍如何使用副本集和分片来提高可用性. 一.副本集 mongodb的副本集是维护同一个数据集合的多个mongod进程的集合,提供了数据的冗余,提高了可用性,在某些情况下也可以提高读容量. mongodb官网相关文档:https://docs.mongodb.com/manual/replication/ 1.1副本集结构 副本

记录一下RabbitMQ在windows平台下安装的几个注意点- -,好记性不如烂笔头 安装过程与Linux安装一致,教程参照官网集群配置:此处只列举出几个注意点: 1. erlang的版本需要一致,新增加的节点可以选择更高版本的erlang,运行时向下兼容;erlang.cookie文件需要在集群中拷贝一致 windows操作系统中该文件位于 C:\Users\[当前操作系统登录用户]\.erlang.cookie 和 C:\Windows 目录下,切记两处都要同步 2.windows的服务列

linux下的es的tar包,拖到windows下,配置后,启动bin目录下的bat文件,也是可以正常运行的. 从linux下拷的tar包,需要修改虚拟机的内存elasticsearch.in.bat,否则会内存不够无法正常启动. 同时还需要修改数据和日志的存储路径. 最好还是在windows下安装对应的es的zip包,虽然使用tar包一直没发现什么问题.es2.1的zip包在bulk更新时有bug,linux版的则是好的. windows单节点下安装es集群,基于es2.1版本,需要有以下的注

此文已由作者袁欢授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 在Docker中安装mongodb 采用的mongodb镜像:https://registry.hub.docker.com/u/tutum/mongodb/ 以该镜像启动一个容器(注意此时mongodb是standalone模式): docker run -d --name=mongodb -p 27017:27017 -p 28017:28017 tutum/mongodb:3.0 docker log

1.下载 Redis-x64-3.2.100.zip 安装程序 官网下载地址:http://redis.io/download GitHub下载地址:https://github.com/microsoftarchive/redis/releases 2.安装并运行redis服务 解压 Redis-x64-3.2.100.zip 后,并将当前目录切换到Redis解压目录中修改 redis.windows-service.conf 配置文件 bind 127.0.0.1 port 9000 log

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

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

转自:http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/6269514 前言 最近在研习MongoDB集群,找到一个不错的例子,加了几句,按照自己的理解画了一个图,做个笔记. 该实验是在一台Windows机器下搭建了一个 Replica Sets + Sharding 测试集群环境,以此作为后续对于Mongodb更进一步调研的实验平台. 正文 只有一台windows机器,配置方案: 1.3个分片sharding 2.每一个分片由3个节点构成1主2

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

最近因为一些项目公司开始采用Mongodb做为大量的数据存储,通过网络上大量的资源自己已经掌握一套可行的Mongodb集群配置过程,Mongodb具有无规则存储.大数据存储.多平台支持.强大的扩展插件功能,使用了一段时候后觉得完全不输各类大型数据库. Come on 骚年. 引用博文.资源地址 官方网址():http://www.mongodb.org/ 中文手册下载地址: 可视化工具mongovue绿色版:http://pan.baidu.com/s/1kT21mgZ mongodb基本命令:

本文链接:https://blog.csdn.net/HTouying/article/details/88428452 MongoDB官网下载链接:https://www.mongodb.com/download-center/communityMongoDB官网安装教程:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-windows/MongoDB 3.6.11版本,官网下载:绿色版(.zip):https://fast

     前面文章已经演示过,将我们的示例微服务程序DaprTest1部署到k8s上并运行.当时用的k8s是Docker for desktop 自带的k8s,只要在Docker for desktop中启用就可以了.但是我发现,启用了k8s后,Docker for desktop会消耗大量的系统资源,导致系统变得很慢.据说windows 上的WSL 2 性能不错,这次我尝试在WSL Linux上安装K8s并部署我们的微服务,看看还会不会出现系统资源消耗过大的情况.      关于网络:我用的是

生产环境下redis基本上都是用的集群,毕竟单机版随时都可能挂掉,风险太大.这里我就来搭建一个基本的redis集群,功能够用但是还需要完善,当然如果有钱可以去阿里云买云数据库Redis版的,那个还是很不错的. 一.redis概述 1.1.目前redis支持的cluster特性: 1):节点自动发现. 2):slave->master 选举,集群容错. 3):Hot resharding:在线分片. 4):进群管理:cluster xxx. 5):基于配置(nodes-port.conf)的集群管

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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

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

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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

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,