在上一篇文章中,讲到了MongoDB在导入驱动、MongoDB的连接,数据的插入等。 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程(一) 本篇文章将接着上篇文章进行介绍MongoDB在.Ne
单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用。
首先,我们在MongoDB的官方文档中看到,MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。 所以,在我们安装好了MangoDB后,就可以开始MangoDB的.N
假若我说有三个节点(计算机)要维护同一分数据,如果你对分布式系统并不了解,那么你可能会有什么问题呢,我想可能有两个最基本的问题: 为什么同一份数据要保存多分? 这些节点数据要一致吧,否则同时从多个节点读的时候数据不一样? 第一个问题,为什么要同一分数据要保存多分,是因为分布式系统中的节点都有一定的概率发生故障,虽然单个节点的故障概率比较小,但当系统规模不断上升,故障的概率就变大了许多。节点的故障会对系统的可用性、可靠性产生影响。当数据在系统中只有一份存储时,如果发生断电、主机crash、网络故
本文为《MongoDB内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列》模块一:MongoDB网络传输层模块源码 第二篇,您可点击此处查看第一篇:MongoDB网络传输模块源码实现及性能调优实践-体验内核性能极致设计。
分布式系统,通过数据冗余,来保证数据的安全。要写一个分布式系统,一道绕不过去的坎,那就是数据同步。
前文我们搭建MongoDB三成员副本集,了解集群基本特性,今天我们围绕下图聊一聊背后的细节。
如果使用Python做大型海量数据批量任务时,并且backend用mongodb做数据储存时,常常面临大量读写数据库的情况。尤其是大量更新任务,由于不能批量操作,我们知道pymongo是同步任务机制,相当耗时。
从3.0 版本开始,MongoDB 开始提供异步方式的驱动(Java Async Driver),这为应用提供了一种更高性能的选择。 但实质上,使用同步驱动(Java Sync Driver)的项目也不在少数,或许是因为先入为主的原因(同步Driver的文档说明更加的完善),又或者是为了兼容旧的 MongoDB 版本。 无论如何,由于 Reactive 的发展,未来使用异步驱动应该是一个趋势。
之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制,题目是与MongoDB相关的内容。在ppt里也写到了推荐学员可以对比参照其他数据的原理和特点,来学习和理解MongoDB的一些原理和特点,而自己最近在学习的时候,正好发现了一处MongoDB与MySQL设计非常相似的地方,即今天要介绍的写确认相关的内容。
系统设计中,这三点只能取其二,一般的分布式系统要求必须有分区容错性。剩下的只能从 C 或者 A 中取舍。
上一节讲解了迭代器的使用,如果对迭代器还不够了解的可以在回顾下《从理解到实现轻松掌握 ES6 中的迭代器》,目前在 JavaScript 中还没有被默认设定 [Symbol.asyncIterator] 属性的内建对象,但是在 Node.js 中已有部分核心模块(Stream、Events)和一些第三方 NPM 模块(mongodb)已支持 Symbol.asyncIterator 属性。本文也是探索异步迭代器在 Node.js 中的都有哪些使用场景,欢迎留言探讨。
为了维护共享复制集的最新节点,复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步:用全量数据初始化节点,用增量数据复写到节点。
Github: https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02 ,欢迎star
之前360出的那个mongodb数据同步工具比较老,对于3.X版本的mongodb支持不太好。
Node.js中的异步/等待打开了一系列强大的设计模式。现在可以使用基本语句和循环来完成过去采用复杂库或复杂承诺链接的任务。我已经用co编写了这些设计模式,但异步/等待使得这些模式可以在vanilla Node.js中访问,不需要外部库。iffor
本文将主要首先聊一聊数据库同步和迁移两个话题,之后将会围绕这 2 个话题介绍一下阿里云开源的基于 MongoDB 和 Redis 的数据同步&迁移工具 MongoShake 和 RedisShake,最后介绍一些用户的使用案例。
导读 mongodb-java-driver是mongodb的Java驱动项目。 本文是对MongoDB-java-driver官方文档 MongoDB Async Driver Quick Tou
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
最近这几天准备介绍一下 Python 与三大数据库的使用,这是第一篇,首先来介绍 MongoDB 吧,这里介绍 MongoDB 的两款操作库,走起!!
最近发现一个有意思的事情,不少的文章中都在提出,我们替换了MongoDB 然后从安全性和从开源协议的方面来进行表述其中的成功,最有意思的是英国卫报的那次。实际上,我也查询了相关的文章,我从里面没有找到什么 MongoDB的不是,倒是因为管理者的一些技能的缺失,导致认知的一些误区和对支持管理软件的抱怨。
本文介绍了热门的NoSQL数据库MongoDB的副本集这种分布式架构的一些概念和操作。主要内容包括:
翻译自 Unveiling the Future of Application Networking: Trends and Impacts 。
这几个月我开发了公司里的一个restful webservice,起初技术选型的时候是采用了flask框架。虽然flask是一个同步的框架,但是可以配合gevent或者其它方式运行在异步的容器中(测试链接),效果看上去也还可以,因此就采用了这种方式。
开源MongoDB代码规模数百万行,本篇文章内容主要分析MongoDB网络传输模块内部实现及其性能调优方法,学习网络IO处理流程,体验不同工作线程模型性能极致设计原理。另外一个目的就是引导大家快速进行百万级别规模源码阅读,做到不同大工程源码”举一反三”快速阅读的目的。
这些方案中不可或缺的就是mongoshake 组件,mongoshake是阿里云NOSQL团队TEAM 开发的一款针对与通用性服务平台的产品,通过对mongodb的oplog进行读取将源于目的的MOGNODB 数据库之间进行数据同步的方式。通过日志的抓取和重放的方式完成数据同步的任务,数据同步中通过通道来进行数据传输,其中包含了像rpc, file, tcp,以及直连等方式。通过选择不同的同步方式,可以对接不同的中间件,如kafka,通过发布和订阅的方式来进行数据的异步的灵活同步。
万字长文,详细讲述PCG功能开发一组如何优化改造QQ小世界Feed云系统及腾讯MongoDB团队如何对小世界MongoDB集群进行性能优化,对比看看您的小世界是否面临同样的问题呢,建议收藏学习! 本文结构速览奉上: 一、业务背景 二、小世界Feed云系统面临的问题及挑战 2.1 老Feed系统主要问题 2.2 新场景下Feed云的问题 三、数据库存储选型 四、小世界Feed云系统改造及优化过程 4.1 Feed云优化改造及成果收益 4.1.1 Feed云优化改造-UFO 4.1.2 Fee
MongoDB中,在使用到分片的时候,常常会用到chunk的概念,chunk是指一个集合数据中的子集,也可以简单理解成一个数据块,每个chunk都是基于片键的范围取值,区间是左闭右开。例如,我们的片键是姓名的第二个字母,包含了A-Z这26中可能,理想情况下,划分为26个chunk,其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
swoolefy是一个基于swoole扩展实现的轻量级高性能的常驻内存型的API和Web应用服务框架,高度封装了http,websocket,udp服务器,以及基于tcp实现可扩展的rpc服务,同时支持composer包方式安装部署项目。基于实用,swoolefy抽象Event事件处理类,实现与底层的回调的解耦,支持同步|异步调用,内置view、Log、session、mysql、redis、memcached、mongodb等常用组件等。
MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。连接的客户端直接与路由结点相连,从配置结点上查询数据,根据查询结果到实际的存储结点上查询和存储数据。MongoDB的部署方案有单机部署、复本集(主备)部署、分片部署、复本集与分片混合部署。混合的部署方式如图:
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键?2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
给大家推荐一个程序员学习交流群:863621962。群里有分享的视频,还有思维导图
保障生产MySQL、Redis、MongoDB等集群稳定高效运营,及数据库自动化运维平台建设
如果代码在多线程环境中运行的结果与单线程运行结果一样,其他变量值也和预期是一样的,那么线程就是安全的;
◆ 查询分离实现思路 如图2-2所示,查询分离的实现思路如下。 1)如何触发查询分离? 2)如何实现查询分离? 3)查询数据如何存储? 4)查询数据如何使用? 5)历史数据如何迁移? • 图2-2 查询分离需要考虑的问题 下面针对以上5个问题的解决方案进行展开。 ◆ 如何触发查询分离 这个问题是说应该在什么时候保存一份数据到查询数据库,即什么时候触发查询分离这个动作。 一般来说,查询分离的触发逻辑分为3种。 1)修改业务代码,在写入常规数据后同步更新查询数据。如图2-3所示,每次客服单击更新工单的按钮后,
默认情况下,MongoDB 更侧重高数据写入性能,而非事务安全,MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB,除非能从架构设计上保证事务安全。
MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。
文章中的图片和在摘录不是来自一篇文章,所以细节不是完全对应。可借鉴的是开发的思路:
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性,是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
有效个数(Quorum)这个设计模式一般是指分布式系统的每一次修改都要在大多数实例上通过来确定修改通过。
1.Linux 能够流畅的使用Shell脚本来完成很多自动化的工作;awk/sed/perl 也操作的不错,能够完成很多文本处理和数据统计等工作;基本能够安装大 部分非特殊的Linux程序(包括各种库、包、第三方依赖等等,比如MongoDB/Redis/Sphinx/Luncene/SVN之类的);了解基 本的Linux服务,知道如何查看Linux的性能指标数据,知道基本的Linux下面的问题跟踪等
元数据是用来描述业务的最小单位,任何涉及数据统计及处理的业务的都是从元数据收集开始的。元数据既可以是从其他数据源抽取同步而来,也可以从业务终端收集而来。
上一篇跟大家简单的介绍了一下 mongoDB 的特点,做了一个简单的入门,不知道大家是否还记得,不记得的小伙伴可以回顾一下《一起学》mongodb 之第一卷
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