分片 分片(Patitioning)就是将数据拆分到多个Redis实例的过程,这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 ? 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片,例如一致性哈希 常见的分片的实现: ①客户端分片 ②通过代分片,比如:twemproxy ③查询路由:就是发送查询到一个随机实例,这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ,redis集群在客户端的帮助下,实现了查询路由的一种混合形式,请求不是直接从redis实例转发到另一个实例,而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片,Redis采用哈希槽(hash slot )的方式在服务器端进行分片: Redis集群有16384个哈希槽,使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作,如mget,如果所操作的健都在同一个节点 ,这就是Redis的集群 1、在以前版本中,Redis的集群是依靠客户端分片来完成,但是这样会有很多缺点,比如维护成本高,需要客户端编码解决;增加、移除节点都比较繁琐等 2、Redis3.0新增的一大特性就是支持集群
分片 分片(Patitioning)就是将数据拆分到多个Redis实例的过程,这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。 分片场景 常见的分片方式: 1、按照范围分片 2、哈希分片,例如一致性哈希 常见的分片的实现: ①客户端分片 ②通过代分片,比如:twemproxy ③查询路由:就是发送查询到一个随机实例,这个实例会保证转发你的查询到正确的节点 ,redis集群在客户端的帮助下,实现了查询路由的一种混合形式,请求不是直接从redis实例转发到另一个实例,而是客户端收到重定向到正确的节点 ④在服务端进行分片,Redis采用哈希槽(hash slot )的方式在服务器端进行分片: Redis集群有16384个哈希槽,使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽 Redis分片的缺点 1、不支持涉及多建的操作,如mget,如果所操作的健都在同一个节点 ,这就是Redis的集群 1、在以前版本中,Redis的集群是依靠客户端分片来完成,但是这样会有很多缺点,比如维护成本高,需要客户端编码解决;增加、移除节点都比较繁琐等 2、Redis3.0新增的一大特性就是支持集群
分片集群中的分片集合 MongoDB 中 分片集群有专门推荐的模式,例如 分片集合 它是一种基于分片键的逻辑对文档进行分组,分片键的选择对分片是非常重要的,分片键一旦确定,MongoDB 对数据的分片对应用是透明的 mongodb 分片中,有一个概念叫做数据块,默认一个数据块是 64 M ,这个也是可以配置的 他在 mongodb 中的 地位是这个样子的: mongos 会将数据发送到 数据块中,实际上是 1 在块的个数,对比之后相差 1-20个,则会依次迁移 2 个 若是 20 - 80 个,则会一次迁移 4 个 若是 80 -无限多个,则会一次迁移 8 个 迁移的过程中,块的大小,块的数量都会影响我们分片集群的性能 且原来复制的副本也会被删掉,此处 mogos 发送的数据,就会往新的一边进行发送 统一将上述涉及到的知识点梳理一下: 上述说到的分片集合,是因为数据量会越来越大,那么分片就会随之发生切割,和迁移的动作, 迁移的目的还是为了分片在集群中均匀分布,所以数据块会发生迁移,一般是在集群中分片相差 8 个分块的时候,就会触发数据块迁移的动作 今天就到这里,学习所得,若有偏差,还请斧正 欢迎点赞,关注,收藏 朋友们
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 Config Servers就是用来存储:所有shard节点的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding 意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移 步骤四: 配置Sharding # 我们使用MongoDB Shell登录到mongos,添加Shard节点 . 开销,解决这种开销的方法,就是手动预先分片; 手动预先分片 以shop.user表为例 sh.shardCollection(‘shop.user’,{userid:1}); # user表用userid
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 Config Servers就是用来存储:所有shard节点的配置信息、每个chunk的shard key范围、chunk在各shard的分布情况、该集群中所有DB和collection的sharding 意思是当这个分片中插入的数据大于1M时开始进行数据转移 步骤四: 配置Sharding # 我们使用MongoDB Shell登录到mongos,添加Shard节点 . 开销,解决这种开销的方法,就是手动预先分片; 手动预先分片 以shop.user表为例 sh.shardCollection(‘shop.user’,{userid:1}); # user表用userid
文章目录 分片集群 分片部署架构 分片工作机制 分片 集群平衡器 集群的读与写架构 片键选择策略 小结 分片集群 上一章的分析复制集解决了数据库的备份与自动故障转移,但是围绕数据库的业务中当前还有两个方面的问题变得越来越重要 MongoDB 从设计之初就考虑了上面所提到的两个问题,引入了分片机制,实现了海量数据的分布式存储与高效的读写分离。 复制集中的每个成员是一个mongod实例,但在分片部署上,每一个片可能就是一个复制集。 上面谈到了分片的优点,但分片的使用会使数据库系统变得复杂。什么时候使用分片也是需要考虑的问题。
# Redis分片集群 分片集群是将多个Redis主从结构联合起来,每个主从结构具有一个主实例和多个从实例。 Redis的分片集群可以在数据量不断增大的情况下进行水平扩容,将键值放在指定的实例中,以此来降低系统对单主节点的依赖,从而提高Redis服务的读写性能。分片集群的结构图如下。 # 分片集群的作用 主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。 使用分片集群可以解决上述问题,分片集群特征: 集群中有多个master,每个master保存不同数据 每个master都可以有多个slave节点 master之间通过ping监测彼此健康状态 客户端请求可以访问集群任意节点 需要注意的是:集群操作时,需要给redis-cli加上-c参数才可以,如redis-cli -c -p 7001,否则set方法会报如下错误
之前说到了主从集群,关于主从集群的搭建以及细节后面会再次分享,这次我们先初步来看看 分片集群 举个例子 例如我们有几百G甚至更多的数据,可是我们只有单个副本集,数据量这么大,网络 IO ,CPU ,内存占用 消耗都会非常的大,一个集群可能吃不消 那么我们可以分片 , 分片也就是分而治之 分片 分片,分为 垂直分布 可以提高集群节点的性能,但是这个方式是有瓶颈的,例如我们一台服务器,内存占用较高,我们可以通过增加服务器的内存在处理 我们为什么要使用分片集群呢? ,进行区分成相对更小并且易于管理的小片,将这些数据片分给不同的 mongodb 节点,这些节点,就组成了分片集群 对于分片集群,我们需要熟悉一下如下角色: Router 路由器: 路由器,这里是 mongos 服务,当做是一个路由器,在客户端程序需要分片的时候可以提供接口 Shard 分片: 每个 Shard 分片包含共享数据的子集,每个Shard 分片是可以部署主从集群的,所以,分片集群,其实就是多个主从集群
MongoDB是一个开源的NoSQL文档数据库,它支持水平扩展,其中一种水平扩展方法是通过分片集群。在这篇文章中,我们将详细介绍如何搭建MongoDB分片集群,并提供相关示例。 分片集群概述MongoDB分片集群是一种水平扩展方法,可以将数据分散存储在多台服务器上,从而提高可扩展性和性能。在分片集群中,数据被分成多个片段(shard),每个片段被存储在不同的服务器上。 分片集群的组成MongoDB分片集群由以下组件组成:分片服务器分片服务器(shard server)是存储数据的实际服务器。每个分片服务器可以存储一个或多个分片(shard)。 初始化分片集群在将数据存储到分片集群中之前,需要将分片集群初始化。 我们可以使用以下命令初始化分片集群:sh.addShard("localhost:27017")此命令将localhost:27017添加为分片集群的一个分片服务器。
MongoDB中的分片 MongoDB通过配置分片集群来支持分片,一个分片集群包括以下几个组件:分片,查询路由,配置服务器 分片: 用来存储数据,为了提供系统可用性和数据一致性,一个生产环境的分片集群, 查询路由:指客户端应用访问每个分片的路径。 配置服务器:存储集群的元数据,这些数据包含了集群数据集到各分片的映射关系。查询路由就是通过这些元数据到特定的分片上执行指定的数据操作。 平衡器能够运行在集群任何的mongd实例上。当集群中数据分布不均匀时,平衡器就会将某个分片中比较多的块迁移到拥有块较少的分片中,直到数据分片平衡为止。 从集群中增加和删除分片 添加新分片到集群中会产生数据不平衡,因为新分片中没有块,当MongoDB开始迁移数据到新分片中时,等到数据分片平衡恐怕需要点时间。 分片集群 一个mongodb分片集群由以下几部分组成 img shard 每个shard包含分片数据的子集,每个shard可以部署一个副本集 一台机器的一个数据表 Collection1 存储了 1T
前言 在海量的数据面前,单个 redis 实例的能力是有限的,无可能无限增大的内存,所以必须要构建分片集群,来横向拓展来支持保存更多的数据。 # 1. 分片集群是什么? 分片集群主要是将 redis 的数据划分成多份,每一份都由一个实例来保存,然后由多个实例来组成一个一个集群。 为什么使用分片集群而不是增加内存? 分片集群的组建 在 Redis Cluster 方案中,一个切片集群有 16384 个哈希槽,每个键值对的 key 会进行计算并对 16384 取模,分配到一个对应编号的哈希槽。 在使用 cluster create 命令创建集群时,会自动将 16384 个槽平均分配到集群实例中。 客户端如何读取分片集群 客户端从哪个实例中读取数据? 客户端与集群建立连接后,实例会将哈希槽的分配信息发送给客户端。
config Server:存储集群的元数据。该数据包含集群数据集到分片的映射。查询路由器使用此元数据将操作定向到特定的分片。 当分片集合在集群中分布不均匀时,平衡器进程会将块从具有最多块数的分片迁移到具有最小块数的分片中,直到集群平衡。 1.4 从集群添加和删除分片 将分片添加到集群会导致不平衡,当 MongoDB立即开始将数据迁移到新地分片时,集群平衡可能需要一段时间. 删除分片时,平衡器将所有块从一共分片迁移到其他分片。 2 MongoDB 分片集群部署 2.1 架构介绍 这次实验架构如下: 其中: Hostname IP node1 192.168.150.232 node2 192.168.150.253 node3 连接到分片集群: mongosh --host 192.168.150.232 --port 27017 将分片副本集添加到集群: sh.addShard( "shardtest01/192.168.150.232
20003 --port 40000 --chunkSize 64 --logpath /data/mongodb/logs/mongos_40004.log --logappend --fork 启动每一个分片 每一个分片内是一个副本集,一主两从。
一致性哈希算法详情参考无双老师公众号文章[1] Redis集群分片机制 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。 支持节点、槽和键之间的映射查询,用于数据路由,在线集群伸缩等场景。 Redis集群架构伸缩 Redis 集群提供了灵活的节点扩容和收缩方案。 在不影响集群对外服务的情况下,可以为集群添加节点进行扩容也可以下线部分节点进行缩容。可以说,槽是 Redis 集群管理数据的基本单位,集群伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。 Redis集群扩容 当一个 Redis 新节点运行并加入现有集群后,我们需要为其迁移槽和数据。 在实际的操作中因为会涉及到大量槽及键的迁移,所以会很不方便,因此redis-trib工具提供了槽分片功能,命令如下: redis-trib.rb reshard host:port --form <arg
目录 集群结构 准备实例和配置 启动 创建集群 测试 集群结构 分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个 master包含一个slave节点,结构如下: 这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例,模拟分片集群,信息如下: IP PORT 角色 192.168.150.101 7001 master 192.168.150.101 7002 master 我们需要执行命令来创建集群,在Redis5.0之前创建集群比较麻烦,5.0之后集群管理命令都集成 到了redis-cli中。 /redis-6.2.4/src # 创建集群 . /redis-trib.rb:代表集群操作命令 create:代表是创建集群 --replicas 1或者--cluster-replicas 1 :指定集群中每个master的副本个数为1
在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片、副本集、配置服务器等。 mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上 mongodb的集群搭建方式主要有三种,主从模式,Replica set模式,sharding模式, 三种模式各有优劣,适用于不同的场合,属Replica set应用最为广泛,主从模式现在用的较少,sharding 宕机,不受影响,若Primary宕机,会进行重新选主: #使用Arbiter搭建Replica Set 偶数个数据节点,加一个Arbiter构成的Replica Set方式: MongoDB分片集群搭建 ) mongos> sh.addShard("shard3/172.18.137.156:27003,172.18.137.157:27003,172.18.137.151:27003") #查看集群状态
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构,我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求,或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题,多搞几个主从就可以了。 还有一种情况是,类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量,不可能一个库分成多个库,其实MongoDB也有这种功能叫做分片,也就是今天所用到的! 当系统需要更多空间或者资源的时候,分片可以让我们按需方便扩展,只需要把mongodb服务的机器加入到分片集群中即可。 MongoDB分片相关概念 mongos: 数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的 27002,192.168.96.136:27002") sh.addShard("shard3/192.168.96.129:27003,192.168.96.135:27003,192.168.96.136:27003") 查看集群状态
目录 4.1.搭建分片集群 4.2.散列插槽 4.2.1.插槽原理 4.2.1.小结 4.3.集群伸缩 4.3.1.需求分析 4.3.2.创建新的redis实例 4.3.3.添加新节点到redis 4.3.4 .转移插槽 4.4.故障转移 4.4.1.自动故障转移 4.4.2.手动故障转移 4.5.RedisTemplate访问分片集群 4.1.搭建分片集群 主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。 但是依然有两个问题没有解决: 海量数据存储问题 高并发写的问题 使用分片集群可以解决上述问题,如图: 分片集群特征: 集群中有多个master,每个master保存不同数据 每个master RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持,而使用的步骤与哨兵模式基本一致: 1)引入redis的starter依赖 2)配置分片集群地址 3)配置读写分离 与哨兵模式相比 ,其中只有分片集群的配置方式略有差异,如下: spring: redis: cluster: nodes: - 192.168.150.101:7001
水平扩展即分片。 2.1.2 分片设计思想 分片为应对高吞吐量与大数据量提供了方法。使用分片减少了每个分片需要处理的请求数,因此,通过水平扩展,集群可以提高自己的存储容量和吞吐量。 如果有40个分片,那么每个切分可能只有25GB的数据。 ? 2.1.3 分片机制提供了如下三种优势 1.对集群进行抽象,让集群“不可见” MongoDB自带了一个叫做mongos的专有路由进程。 2.1.4 分片集群架构 组件 说明 Config Server 存储集群所有节点、分片数据路由信息。默认需要配置3个Config Server节点。 一般有多个Mongod节点,达到数据分片目的。 ? 分片集群的构造 (1)mongos :数据路由,和客户端打交道的模块。 MongoDB不接受已进行collection级分片的collection上插入无分片键的文档(也不支持空值插入) 2.4 部署分片集群 本集群的部署基于1.1的复制集搭建完成。
在搭建集群之前,需要首先了解几个概念:路由,分片、副本集、配置服务器等。 mongos,数据库集群请求的入口,所有的请求都通过mongos进行协调,不需要在应用程序添加一个路由选择器,mongos自己就是一个请求分发中心,它负责把对应的数据请求请求转发到对应的shard服务器上 mongodb的集群搭建方式主要有三种,主从模式,Replica set模式,sharding模式, 三种模式各有优劣,适用于不同的场合,属Replica set应用最为广泛,主从模式现在用的较少,sharding Secondary宕机,不受影响,若Primary宕机,会进行重新选主: #使用Arbiter搭建Replica Set 偶数个数据节点,加一个Arbiter构成的Replica Set方式: MongoDB分片集群搭建 mongos> sh.status() 9、配置分片 设置test的 table1 表需要分片,根据 id 自动分片到 shard1 ,shard2,shard3 上面去 #指定test分片生效 [root