摘要: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的一个数据访问层组
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摘要: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都有一个所谓的主节
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摘要: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。这篇文章主要介绍副本集:mongoDB官方已经不建议使用主从模式了,替代方案是采用副本集的模式,点击查看,如图:
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摘要: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,所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多。灵活的数据模型,NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段,随时
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