CDI 托管 bean 实例本质上是一个自动生成类的可序列化代理实例，它扩展了原始支持 bean 类并通过公共方法将所有公共方法进一步委托给实际实例
runCommand命令是mongo的执行命令，可以执行mongo的任何命令，其它命令比如Drop，Count命令则是runCommand的简写形式，runCommand命令执行完成后有详细的相应结果。
一、 复制集 Replica set的架构 Replica set的部署 主从操作日志 在local数据库里面：db.oplog.rs.find() 日志的基本信息：db.printReplicationInfo() 查看slave的演示状况：db.printSlaveReplicationInfo() 主从配置信息：db.system.replset.find() 管理replica set 主从切换 1 冰冻实例不参与primary选举：rs.freeze(30) 2 降级：r
collection_name是数据库表名 new_database是目的数据库
MongoDB 日志切换（Rotate Log Files）实战 1. 在mongo shell下，执行logRotate命令： useadmindb.runCommand({logRotate:1}) 需要在mongos，mongod，config server运行。 该方式的变种： a) 在unix shell下运行： mongolocalhost/admin–eval“dbo.runComma
更新时间：2016年01月15日 09:10:01 作者：aqszhuaihuai
mongod --dbpath=d://path/mongodb_ds/mongodb_config --port 1234
mongodb默认不提供直接按天来输出日志文件的配置，但是提供一个日志清理的命令：logRotate。如果日志不及时清理会导致mongo访问越来越慢，甚至卡死。
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玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。 ---- mapReduce MongoDB中的MapReduce可以用来实现更复杂的聚合命令，使用MapReduce主要实现两个函数：map函数和reduce函数，map函数用来生成键值对序列，map函
d) logRotate.sh //写到计划任务crontab即可(需要expect软件包)
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Flutter提供的混编方案直接依赖于Flutter工程和Flutter环境，非Flutte团队成员无法脱离Flutter环境进行开发，团队合作成本加重。
批量操作需要和选择器同时使用，第一个false表示不执行insertOrUpdate操作，第二个true表示执行批量
小黄鸡今日推荐>>>MongoDB篇 diligence redeems stupidity
本文主要介绍了如何基于MongoDB搭建高可用集群，包括集群的搭建步骤、配置文件参数解析、集群的监控方式以及如何提高集群的可用性。通过实际例子讲解了如何快速搭建一个高可用的MongoDB集群。
目前准备试水 Flutter，但是多数 native 开发是不了解 Flutter，因此需要设计一种比较“舒服”的集成方式。
db.collection.insertOne(obj, ) 插入单个文档到一个集合(3.2版本有效)，可选参数为w, wtimeout db.collection.insertMany( [objects], ) 插入多个文档到一个集合(3.2版本有效)，可选参数为w, wtimeout db.collection.insert(obj) 传统的插入方式
"a simple customizable scrolled listbox component"
前面提到过 scheduler 程序可以分为三层，第一层是调度器启动前的逻辑，包括命令行参数解析、参数校验、调度器初始化等一系列逻辑。这个部分我不会太详细地介绍，因为这些代码位于调度框架之前，相对比较枯燥无趣，讲多了磨灭大伙对源码的兴趣～
上一篇《Flutter Android 工程结构及应用层编译源码深入分析》我们分析了 Flutter Android 相关的应用层主要编译流程，其中分析到底层本质命令工具【Flutter SDK 下bin/flutter编译命令分析】小节时只提到，我们执行任何 flutter 命令的本质都是把参数传递到了FLUTTER_SDK_DIR/packages/flutter_tools/bin/flutter_tools.dart源码的 main 方法中，没有对这里面进行深入分析。本文要做的事就是层层递进揭开这里的本质，并与上篇呼应解释编译产物的由来。
最近遇到一个问题腾讯云服务器在配置弹性网卡时需要手动配置路由，如果路由配置错误远程连接的服务器会立马断开，需要重启后再次连接远程SSH，另外因Linux操作系统发行版本不一样，版本新旧程度不一也会有部分没有配置网卡的情况，当前对新手配置的体验不是很好，经过几番折腾也写了一个脚本来适配各种情况，截止到目前已经适配这几种Linux发行版本CentOS7.5-8.4、 TencentOS、OpencloudOS和Ubuntu等操作系统发行版本。脚本搞定后还可以通过tat-agent来批量下发服务器，并执行操作，让用户特别新手无需登录服务器，输入配置弹性绑卡的关键步骤就可以自动配置好，以下来介绍一下配置过程。
PUB_HOSTED_URL : https://pub.flutter-io.cn FLUTTER_STORAGE_BASE_URL : https://storage.flutter-io.cn
最近，在使用MongoDB时，碰到这样的一个需求：针对某个Collection手动在开发环境创建了索引，但在测试环境和生产环境不想再手动操作了，于是就想着通过代码的方式在ASP.NET 6应用启动时自动创建。
mongodb11天之屠龙宝刀（五）lbs地理位置检索：存储经纬度以及查询 原文连接：直通车
最近接到这样的需求,需要生产环境所有MongoDB的表结构导入一份到测试环境包括集合的分片信息以及对应索引.我们知道MongoDB是动态模式,每一行对应列可能都不同以及索引信息也没有类似数据字典去记录,需要通过循环每个db以及每个集合去getIndexes()(老版本有类似数据字典可以查询),我们环境中分片以及索引创建都是dba去创建,没有在代码中创建(如果在代码中生成,直接搭建好MongoDB环境启动应用即可自动生成),本次主要针对非代码自动创建的情况如何快递导出MongoDB结构.
MongoDB的日志文件在设置 logappend=true 的情况下，会不断向同一日志文件追加的，时间长了，自然变得非常大。
查询出hospitalName是xx医院和openId以2开头的所有记录，并且更新my_booking表中的payType为1.
I SHARDING [RangeDeleter] waiting for open cursors before removing range [{_id: -8961469181018981374 }, { _id: -8961075440282168396 }) in test.expInfos, elapsed secs: 19048578, cursor ids: [100968947595]
Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构。乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“运维开发故事”。
对于主要是写入的数据库，mongodb内存占满之后写入效率会变得不稳定 这个时候，你需要释放内存（可试用db.runCommand({closeAllDatabases:1}) ）实现 下面的c#代码可以用来定时释放内存，使用的时候注意把路径换成你服务器的路径，另外就是修改下释放频率 Technorati 标签: mongodb class Program { static void Main(string[] args) { while (t
先上一张拓扑 所有mongo全部安装到本地（windows） 其中： 分片端口27017 副本1端口27018 仲裁端口27019 路由端口27020
mongodb11天之屠龙宝刀（五）lbs地理位置检索：存储经纬度以及查询 基本原理 LBS,存储每个地点的经纬度坐标,搜寻附近的地点,建立地理位置索引可提高查询效率。 mongodb地理位置索引,2d和2dsphere,对应平面和球面。 mongodb位置查询文档 实现原理：参考文章 两种索引方式 地理位置索引，必须创建索引才可以能查询，目前有两种索引。 2d index: 使用2d index 能够将数据作为2维平面上的点存储起来,在MongoDB 2.2以前推荐使用2d index索引
最近（终于）转Android了，2011年著名的zergrush是接触的第一个ROOT漏洞。虽然它已经过气了，只影响Android 2.2 – 2.3.6，但觉得还是有必要记录一下分析所得。
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：
2)索引的创建在提高查询性能的同事会影响插入的性能 对于经常查询少插入的文档可以考虑用索引
由于MongoDB中的Bson对象大小是有限制的，在1.7版本以前单个Bson对象最大容量为4M，1.7版本以后单个Bson对象最大容量为16M[5]。对于一般的文件存储，单个对象的4到16M的存储容量能够满足需求，但无法满足对于一些大文件的存储，如高清图片、设计图纸、视频等，因此在海量数据存储方面，MongoDB提供了内置的Grid
执行 db.runCommand( { enablesharding : "xx库" } );或 sh.enableSharding()这一步是对数据库启用分片能力，同一个库的不同collection会分布到不同shard上
要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色：
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 S
0. 前言 继续上一篇博客阅读 Kubernetes 源码，参照《k8s 源码阅读》首先学习 Kubernetes 的一些核心组件，首先是 kube-scheduler 本文严重参考原文：《k8s 源码阅读》之 2.2 章节：scheduler，加入部分自己阅读的体会作为自己的阅读笔记 感谢《k8s 源码阅读》的作者们辛苦编写教材，在此郑重表示感谢，望大家多多支持！~ 1. 整体设计 1.1 概述 官网描述： The Kubernetes scheduler runs as a process alo
腾讯云数据库MongoDB作为一款基于开源社区MongoDB版本的文档数据库产品，其承载着公司内外包括微信、看点、QQ音乐在内的亿级用户重量级APP产品。在某些场景的使用过程中，用户在客户端请求超时后会不断重试，可能导致服务端大量请求积压，出现恶性循环甚至导致服务雪崩。一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。 本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合
简述 为何要分片 减少单机请求数，降低单机负载，提高总负载 减少单机的存储空间，提高总存空间。 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： Shard Server 即存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个mongod实例，也可以是一组mongod实例构成的Replication Set。为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换)，MongoDB官方建议每个Shard为一组Repli
页面有个Source Code可以将其源码下载下来，右上角两处功能点是图片大小调整、图片转换，可以上传文件仅支持jpg、png格式文件
现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 CI/CD 的提效利器。我先来简单介绍下我司的云长，此云长非彼云长，云长主要做的是：获取部署的项目，分支，环境基本信息后开始拉取代码，安装依赖，打包，并且将项目的一些资源静态文件上传 CDN，再将生成的代码再打包成镜像文件，然后将这份镜像上传到镜像仓库后，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事情。如果想从零开始搭建一个自己团队的部署平台可以看下我们往期文章 如何搭建适合自己团队的构建部署平台，本期我们只是针对云长中静态资源本地化的功能做细致阐述。
有的朋友说可以通过下面的命令关闭mongodb： killall mongodb #or kill -9 mongo-pid 上面的方法确实可以关闭mongodb，但是正确的做法不是这样子的，mongodb提供了关闭数据库的命令： 首先需要进入到mongodb目录下bin/mongo，连接到mongodb，然后执行下面脚本： use admin db.runCommand("shutdown") 上面第一行切换到admin数据库，第二行则是执行关闭操作 也可以使用db.shutdownServer()命令
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