参数解释: dbpath:数据存放目录 logpath:日志存放路径 pidfilepath:进程文件,有利于关闭服务 logappend:以追加的方式记录日志(boolean值) replSet:副本集的名字,每一个副本集名字相同 port:mongodb的端口号 oplogSize:mongodb操作日志文件的最大大小,单位为Mb,默认为硬盘剩余空间的5% noprealloc:不预先分配存储 fork:以后台方式运行进程(linux使用) directoryperdb:为每一个数据库按照数

一.环境介绍 1.机器信息 10.40.6.68 10.40.6.108 10.40.6.110 软件环境为centos 6.x 2.mongodb 下载链接地址 https://www.mongodb.org/dl/linux/x86_64-rhel62?_ga=2.137326704.1914689897.1499321739-372422474.1499321739 使用二进制文件包安装,版本选择的是mongodb 3.2.15 二.完整步骤 1.下载安装包解压 .tgz -C /usr/

MongoDB副本集概述 以下图片摘自MongoDB官方文档:http://docs.mongodb.org/manual/core/replication-introduction/ Primary节点接收客户端所有的写操作,整个副本集只会有一个primary节点.MongoDB副本集提供严格的一致性.主节点将所有的操作写入一个叫oplog的capped collection(这个collection的大小一般为磁盘剩余空间的5%,不同的系统可能不一样,详见http://docs.mongod

前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理,这里就不赘述了.下面记录Mongodb副本集+分片集群环境部署过程: MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担,防止主机单点故障Config Server: mongod 实例,存储了整个 Cluster Metadata,其中包括 chunk 信息.Route

本文转载自:https://www.cnblogs.com/hx764208769/p/4260177.html 前言-为什么我要使用mongodb 最近我公司要开发一个日志系统,这个日志系统包括很多类型,错误的,操作的,...用MongoDB存储日志,大量的日志产生,大量读写吞吐量很大的时候,单个Server很难满足需求,这里就要用到mongodb分片集群 一.MongoDB的分片简介 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitionin

mongodb  搭建集群(分片+副本集) 一.搭建结构图: 二.搭建步骤:

前言-为什么我要使用mongodb 最近我公司要开发一个日志系统,这个日志系统包括很多类型,错误的,操作的,...用MongoDB存储日志,大量的日志产生,大量读写吞吐量很大的时候,单个Server很难满足需求,这里就要用到mongodb分片集群 一.MongoDB的分片简介 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存在不同的机器上的过程.有时也用分区(partitioning)来表示这个概念. 请先安装MongoDB成功后继续本操作 二.先来了解一下分片的组成 --片 片是保存子集数据

前面详细介绍了mongodb的副本集和分片的原理,这里就不赘述了.下面记录Mongodb副本集+分片集群环境部署过程: MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server: mongod 实例,用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个relica set承担,防止主机单点故障Config Server: mongod 实例,存储了整个 Cluster Metadata,其中包括 chunk 信息.Route

------------恢复内容开始------------ ------------恢复内容开始------------ MongoDB副本集搭建 我搭建的是一个主节点,两个副节点 构建目录结构如下图所示 rs0是副本集名称,每一份文件都是一个端口服务,以27018为主节点. 每一份的目录结构如下,conf存放的是配置文件信息,data27018是存放数据库数据信息,keyfile是存放key文件的.用于各个节点之间的身份验证.log存放数据库的日志信息,用来排查问题. 3.conf文件 Co

最近花了一些时间学习了下MongoDB数据库,感觉还是比较全面系统的,涉及了软件安装.客户端操作.安全认证.副本集和分布式集群搭建,以及使用Spring Data连接MongoDB进行数据操作,收获很大.特此记录,以备查看. 文章目录: MongoDB和Java(1):Linux下的MongoDB安装 MongoDB和Java(2):普通用户启动mongod进程 MongoDB和Java(3):Java操作MongoB MongoDB和Java(4):Spring Data整合MongoDB(X

在本篇博客中我们主要讲描述分片集群的搭建过程.配置分片集群主要有两个步骤,第一启动所有需要的mongod和mongos进程.第二步就是启动一个mongos与集群通信.下面我们一步步来描述集群的搭建过程. 图1-1  MongoDB分片集群中的组件 图 1-2 由实例分片集群构成的进程全貌 备注:以上两者图片均引自于Kyle Banker著 丁雪丰译<MongoDB 实战> 2.1 创建分片目录 备注:此处于创建复制集类似,详细请查看博客:http://blog.csdn.net/sxb0841

一.角色说明 要构建一个MongoDB分片集群,需要三个角色: shard server  即存储实际数据得分片,每个shard 可以是一个Mongod实例,也可以是一组mongod实例构成得Replica Set(也就是以前博客里说明的复制集).为了实现每个shard内部的auto-failover,MongoDB官方建议每个shard 为一组Replica set. Config Server  为了将一个特定的collection存储在多个shard中,需要为该collection指定一个

Read Preferences/读写分离 有时候为了考虑应用程序的性能或响应性,为了提高读取操作的吞吐率,一个常见的措施就是进行读写分离,MongoDB副本集对读写分离的支持是通过Read Preferences特性进行支持的,这个特性非常复杂和灵活.以下几种应用场景可能会考虑对副本集进行读写分离: 1)操作不影响前端应用程序,比如备份或者报表: 2)在一个物理上分布的副本集群中,为了减少应用程序的延迟,可能会优先选择离应用程序更近的secondary节点而不是远在千里之外机房的主节点: 3)

一.部署MongoDB副本集 1.1 启用副本集配置并指定集群名称 rs1 1.2 定义集群成员列表 部署好机器51,52,53:51上配置 bind_ip=192.168.4.51(要改) port=27051(要改) logpath=/usr/local/mongodb/log/mongodb.log logappend=true dbpath=/usr/local/mongodb/data/db fork=true replSet=rs1(51 52 53都一样)   ]#/usr/loc

针对mongodb的内部机制提出以下几个引导性的问题: 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.一个分布式集群架构中一般

1.ElasticSearch是什么 ElasticSearch 是一个基于Lucene构建的开源.分布式,RESTful搜索引擎.它的服务是为具有数据库和Web前端的应用程序提供附加的组件(即可搜索的存储库).ElasticSearch为应用程序提供搜索算法和相关的基础架构,用户只需要将应用程序中的数据上载到ElasticSearch数据存储中,就可以通过RESTful URL与其交互.ElasticSearch的架构明显不同于它之前的其他搜索引擎架构,因为它是通过水平伸缩的方式来构建的.不同

概念: 在了解了这篇文章之后,可以进行该篇文章的说明和测试.MongoDB 副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群,有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成.类似于MySQL的MMM架构.更多关于副本集的介绍请见官网.也可以在google.baidu上查阅. 副本集中数据同步过程:Primary节点写入数据,Secondary通过读取Primary的oplog得到复制信息,开始复制数据并且将复制信息写入到自己的oplog.如果某个操作失败,则备份节点

简单副本集测试 这一节主要对上一节搭建的副本集做一些简单的测试. 我们首先进入primary节点(37017),并向test.test集合里插入10W条数据: . rs0:PRIMARY> ;i<;i++){ . db.test.insert({}) . } 等数据插入完毕我们登入到两个secondary节点,发现数据已经同步过来了: ./bin/mongo -port . rs0:SECONDARY> db.getMongo().setSlaveOk(); . rs0:SECONDAR

1.mongoDB节点介绍 主节点(Primary) 在复制集中,主节点是唯一能够接收写请求的节点.MongoDB在主节点进行写操作,并将这些操作记录到主节点的oplog中.而从节点将会从oplog复制到其本机,并将这些操作应用到自己的数据集上.(复制集最多只能拥有一个主节点) 从节点(Secondaries) 从节点通过应用主节点传来的数据变动操作来保持其数据集与主节点一致.从节点也可以通过增加额外参数配置来对应特殊需求.例如,从节点可以是non-voting或是priority 0. 仲裁节

一:概念 相关概念及图片引用自这里 mongodb副本集: 副本集是一组服务器,其中一个是主服务器,用于处理客户请求:还有多个备份服务器,用于保存主服务器的数据副本.如果主服务器崩溃了,备份服务器自动将其中一个成员升级为新的主服务器. 由此可见副本集对于应对灾难性事件是多么的合适.以前的mongo主从模式其实就是一个单副本的应用,没有很好的扩展性和容错性.而mongodb副本集具有多个副本保证了容错性,就算一个副本挂掉了还有很多副本存在,并且解决了上面第一个问题“主节点挂掉了,整个集群内会自动切

继上一篇设置mongodb副本集之后,开始使用nodejs访问mongodb副本集: 1:创建项目     express 项目名称 2:npm install mongoose    安装mongoose包 3:mongoose连接数据库配置 var mongoose = require('mongoose'); mongoose.Promise = Promise; // Promise.promisifyAll(mongoose); var uri = 'mongodb://172.16.