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MongoDB4.0.2集群搭建 2019.02.01 01:02 619浏览 MongoDB4.0.2集群搭建 根据对象存储平台Django+MongoDB+Ceph的需求，现搭建部署一个十节点的MongoDB集群，主要以下关键点： 根据最新版本MongoDB推荐，配置文件采用yaml方式来配置 一共10台服务器，即10个节点。对数据集进行分片，共分10个shard 每一个shard都进行副本集配置，由于硬件磁盘已进行raid多副本备份，考虑到存储效率，本集群在副本集只需要一个备服务器，故采用1主+1备 +1仲裁（必须有仲裁节点，不然被服务器无法通过心跳机制升级为主服务器）的副本及配置方式 环境准备 系统：CentOS7.0 64bit 十台服务器：mongo00-mongo09 服务器规划： mongo00 mongo01 mongo02 mongo03 mongo04 mongo05 mongo06 mongo07 mongo08 mongo09 mongos mongos mongos mongos mongos mongos mongos config config config shard0主 shard1主 shard2主 shard3主 shard4主 shard5主 shard6主 shard7主 shard8主 shard9主 shard9副 shard0副

MongoDB4.0.2集群搭建 2018年09月30日 10:03:08 TOTORO_zip 阅读数 916更多 分类专栏： MangoDB https://www.jianshu.com/p/e1855a1d38b7 MongoDB4.0.2集群搭建 根据对象存储平台Django+MongoDB+Ceph的需求，现搭建部署一个十节点的MongoDB集群，主要以下关键点： 根据最新版本MongoDB推荐，配置文件采用yaml方式来配置 一共10台服务器，即10个节点。对数据集进行分片，共分10个shard 每一个shard都进行副本集配置，由于硬件磁盘已进行raid多副本备份，考虑到存储效率，本集群在副本集只需要一个备服务器，故采用1主+1备 +1仲裁（必须有仲裁节点，不然被服务器无法通过心跳机制升级为主服务器）的副本及配置方式 环境准备 系统：CentOS7.0 64bit 十台服务器：mongo00-mongo09 服务器规划： mongo00 mongo01 mongo02 mongo03 mongo04 mongo05 mongo06 mongo07 mongo08 mongo09 mongos mongos mongos mongos mongos mongos mongos config config config shard0主 shard1主 shard2主

搭建高可用MongoDB集群（分片） KaliArch 关注1人评论 28269人阅读 2017-12-04 21:57:41 MongoDB基础请参考： https://blog.51cto.com/kaliarch/2044423 MongoDB（replica set）请参考： https://blog.51cto.com/kaliarch/2044618 一、概述 1.1 背景 为解决mongodb在replica set每个从节点上面的数据库均是对数据库的全量拷贝，从节点压力在高并发大数据量的场景下存在很大挑战，同时考虑到后期mongodb集群的在数据压力巨大时的扩展性，应对海量数据引出了分片机制。 1.2 分片概念 分片是将数据库进行拆分，将其分散在不同的机器上的过程，无需功能强大的服务器就可以存储更多的数据，处理更大的负载，在总数据中，将集合切成小块，将这些块分散到若干片中，每个片只负载总数据的一部分，通过一个知道数据与片对应关系的组件mongos的路由进程进行操作。 1.3 基础组件 其利用到了四个组件：mongos，config server，shard，replica set mongos ：数据库集群请求的入口，所有请求需要经过mongos进行协调，无需在应用层面利用程序来进行路由选择，mongos其自身是一个请求分发中心

MongoDB3.6集群搭建（分片+副本集） 2018年09月10日 10:51:38 weixin_42190794 阅读数 4368更多 分类专栏： nosql mongo集群 MongoDB3.6集群搭建（分片+副本集） 分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集 环境准备 配置服务器搭建副本集 三台分片服务器搭建副本集 配置路由服务器 分片 测试 注意事项 1、 环境准备 系统系统 centos7.0 三台服务器：192.168.221.130/131/132 安装包： mongodb-linux-x86_64-3.6.3.tgz 服务器130 服务器131 服务器132 mongos mongos mongos config server config server config server shard server1 主节点 shard server1副节点 shard server1 仲裁 shard server2 仲裁 shard server2主节点 shard server2 副节点 shard server3 副节点 shard server3 仲裁 shard server3 主节点 端口分配：mongos:23000 config

mongodb 3.4 集群搭建升级版 五台集群 纯洁的微笑 2017-09-21 原文 最新版mongodb推荐使用yaml语法来做配置，另外一些旧的配置在最新版本中已经不在生效，所以我们在生产实际搭建mongodb集群的时候做了一些改进。如果大家不熟悉什么是分片、副本集、仲裁者的话请先移步查看上一篇文章： mongodb 3.4 集群搭建：分片+副本集 和前一个版本相比，改动点有： 配置文件采用yaml方式来配置 生产中取消了仲裁者的角色，因为仲裁者也不会存储数据，只是起到选举的作用，线上为了保证数据安全，每份数据都会配置两个副本集，也就是每份数据存储了三份。 优化配置，采用五台集群 使用非root账户搭建mongodb集群。 环境准备 系统系统 centos6.9 五台服务器：192.168.0.31/32/33/34/35 安装包： mongodb-linux-x86_64-3.4.6.tgz 服务器规划 服务器31 服务器32 服务器33 服务器34 服务器35 mongos server mongos server config server config server config server shard1 server shard2 server shard3 server shard4 server shard5 server shard5 server

搭建高可用mongodb集群（四）—— 分片 Posted on 29 三月, 2014 by lanceyan | 104 Replies 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件，他主要的作用是SQL解析、路由处理。根据应用的请求的功能解析当前访问的sql判断是在哪个业务数据库、哪个表访问查询并返回数据结果。具体如图： 说了这么多传统数据库的架构，那Nosql怎么去做到了这些呢？mysql要做到自动扩展需要加一个数据访问层用程序去扩展，数据库的增加、删除、备份还需要程序去控制。一但数据库的节点一多，要维护起来也是非常头疼的。不过mongodb所有的这一切通过他自己的内部机制就可以搞定！顿时石化了，这么牛X

一 、 安装Docker 安装rancher依赖docker环境，k8s节点也依赖docker环境 （略） 二、安装单节点rancher 2.1 下载镜像包 官方2.x文档 DockerHub docker pull rancher/rancher:stable 2.2 环境准备 需要预留的端口号：80、443 2.3 运行镜像 docker run -d --restart=unless-stopped \ -p 80:80 -p 443:443 \ -v <主机路径>:/var/lib/rancher/ \ -v /root/var/log/auditlog:/var/log/auditlog \ -e AUDIT_LEVEL=3 \ rancher/rancher:stable 2.4 查看页面 初始页面要设置密码 ##三、部署单节点k8s 3.1 添加集群 在node节点运行 sudo docker run -d --privileged --restart=unless-stopped --net=host -v /etc/kubernetes:/etc/kubernetes -v /var/run:/var/run rancher/rancher-agent:v2.2.5 --server https://192.168.25.142 --token

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。 当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。 本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性，而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时，你需要思考和设计的重要方面。过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想。 本文首先会阐述什么时候你需要一个消息队列，然后以Push模型为主，从零开始分析设计一个消息队列时需要考虑到的问题，如RPC、高可用、顺序和重复消息、可靠投递、消费关系解析等。 也会分析以Kafka为代表的pull模型所具备的优点。最后是一些高级主题，如用批量/异步提高性能、pull模型的系统设计理念、存储子系统的设计、流量控制的设计、公平调度的实现等。其中最后四个方面会放在下篇讲解。 当你需要使用消息队列时，首先需要考虑它的必要性。可以使用mq的场景有很多，最常用的几种，是做业务解耦/最终一致性/广播/错峰流控等。反之，如果需要强一致性，关注业务逻辑的处理结果，则RPC显得更为合适。 解耦 解耦是消息队列要解决的最本质问题。所谓解耦，简单点讲就是一个事务，只关心核心的流程。而需要依赖其他系统但不那么重要的事情