MongoDB 分片
分片
在Mongodb里面存在另一种集群,就是分片技术,可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
当MongoDB存储海量的数据时,一台机器可能不足以存储数据,也可能不足以提供可接受的读写吞吐量。这时,我们就可以通过在多台机器上分割数据,使得数据库系统能存储和处理更多的数据。
为什么使用分片
- 复制所有的写入操作到主节点
- 延迟的敏感数据会在主节点查询
- 单个副本集限制在12个节点
- 当请求量巨大时会出现内存不足。
- 本地磁盘不足
- 垂直扩展价格昂贵
MongoDB分片
下图展示了在MongoDB中使用分片集群结构分布:
上图中主要有如下所述三个主要组件:
-
Shard:
用于存储实际的数据块,实际生产环境中一个shard server角色可由几台机器组个一个replica set承担,防止主机单点故障
-
Config Server:
mongod实例,存储了整个 ClusterMetadata,其中包括 chunk信息。
-
Query Routers:
前端路由,客户端由此接入,且让整个集群看上去像单一数据库,前端应用可以透明使用。
分片实例
分片结构端口分布如下:
Shard Server 1:27020 Shard Server 2:27021 Shard Server 3:27022 Shard Server 4:27023 Config Server :27100 Route Process:40000
步骤一:启动Shard Server
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s0 [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s1 [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s2 [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/s3 [root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/log [root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27020 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s0 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s0.log --logappend --fork .... [root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27023 --dbpath=/www/mongoDB/shard/s3 --logpath=/www/mongoDB/shard/log/s3.log --logappend --fork
步骤二: 启动Config Server
[root@100 /]# mkdir -p /www/mongoDB/shard/config [root@100 /]# /usr/local/mongoDB/bin/mongod --port 27100 --dbpath=/www/mongoDB/shard/config --logpath=/www/mongoDB/shard/log/config.log --logappend --fork
注意:这里我们完全可以像启动普通mongodb服务一样启动,不需要添加—shardsvr和configsvr参数。因为这两个参数的作用就是改变启动端口的,所以我们自行指定了端口就可以。
步骤三: 启动Route Process
/usr/local/mongoDB/bin/mongos --port 40000 --configdb localhost:27100 --fork --logpath=/www/mongoDB/shard/log/route.log --chunkSize 500
mongos启动参数中,chunkSize这一项是用来指定chunk的大小的,单位是MB,默认大小为200MB.
步骤四: 配置Sharding
接下来,我们使用MongoDB Shell登录到mongos,添加Shard节点
[root@100 shard]# /usr/local/mongoDB/bin/mongo admin --port 40000
MongoDB shell version: 2.0.7
connecting to: 127.0.0.1:40000/admin
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27020" })
{ "shardAdded" : "shard0000", "ok" : 1 }
......
mongos> db.runCommand({ addshard:"localhost:27029" })
{ "shardAdded" : "shard0009", "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ enablesharding:"test" }) #设置分片存储的数据库
{ "ok" : 1 }
mongos> db.runCommand({ shardcollection: "test.log", key: { id:1,time:1}})
{ "collectionsharded" : "test.log", "ok" : 1 }
步骤五: 程序代码内无需太大更改,直接按照连接普通的mongo数据库那样,将数据库连接接入接口40000
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函数响应式领域建模
【美】Debasish Ghosh / 李源 / 电子工业出版社 / 2018-1 / 79
传统的分布式应用不会切入微服务、快速数据及传感器网络的响应式世界。为了捕获这些应用的动态联系及依赖,我们需要使用另外一种方式来进行领域建模。由纯函数构成的领域模型是以一种更加自然的方式来反映一个响应式系统内的处理流程,同时它也直接映射到了相应的技术和模式,比如Akka、CQRS 以及事件溯源。《函数响应式领域建模》讲述了响应式系统中建立领域模型所需要的通用且可重用的技巧——首先介绍了函数式编程和响......一起来看看 《函数响应式领域建模》 这本书的介绍吧!