网上大部分都是的mongo2.x集群分片了，咱写个3.04的。
由于公司采用磁盘阵列冗余存储，所以不考虑数据备份问题只是简单的分片存储数据进行测试的。
配置结构如图：
服务器配置：
cpu双核、8G内存、/shard目录挂载500G硬盘。
服务器列表：
IP 职能192.16
副本集基础 Replica Set是mongodb提供的一个去中心化的备份模式(同时mongodb还提供了主从部署和分片模式)，每个mongod都可以是master，且副本集内会自动选举出一个primary，其他都暂时为seconary，primary挂掉后会自动选举出新的primary。副本集内所有mongod存储的都是数据全集，secondary节点会从primary同步数据操作以保证自己的
NoSQL简介NoSQL(Not Only SQL),意为“不仅仅是SQL”关系型数据库遵循ACID规则1、 A(Atomicity)原子性指的是事务里的所有操作要么全部做完，要么全都不做，事务成功的条件是事务里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。2、 C(Consistency)一致性数据库要一直处于一致的状态，事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束3、 I(Iso
mongodb集群带来的一致性问题关键词mongodb、集群、强一致性问题、Write Concern、事务环境mongoDB version: 4.0.18mongoDB集群：一主两从（主写从读）golang version: 1.14.4驱动库: gopkg.in/mgo.v2@v2.0.0问题描述这几天线上环境反馈了一个小小的bug，一个更新操作无法正常执行。我的更新业务是先写更新，再读取刚
单机、单点、单实例缺点：1.单点故障 2.容量有限 3. 压力强一致性主从复制、读写分离会带来数据一致性问题1.通过强一致性来解决，即主redis 进行阻塞，直到从redis写成功。弱一致性强一致性带来阻塞问题，可能会等待很久1.通过异步方式解决强一致性问题，但是会丢失一部分数据最终数据一致性弱一致性会带来数据丢失问题1.通过类似kafka 可靠集群来保证最终数据一致性&n
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2023-09-03 11:43:29
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类似于redis集群，mysql也可以搭建集群与分布式。 一主多从mysql，主机只进行修改插入操作（写操作），丛机只进行查询操作（读操作），读写分离来提高并发量。 主从复制过程：主机mysql进行写操作时，会把操作命令写入binlog日志文件中。当主机进行了写操作，会立即将binlog日志文件发送给所有丛机丛机接受到binlog文件，读取命令，完成数据修改。数据一致性问题： （1）主机在向丛机发
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2023-08-08 10:59:53
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PhxSQL是一个兼容MySQL、服务高可用、数据强一致的关系型数据库集群。PhxSQL以单Master多Slave方式部署，在集群内超过一半机器存活的情况下，可自身实现自动Master切换，且保证数据一致性。PhxSQL基于Percona 5.6开发。Percona是MySQL的一个分支，功能和实现与MySQL基本一致。因此本文后续直接把MySQL作为讨论对象。MySQL半同步复制存在缺陷，在M
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2023-10-05 17:49:53
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关系型数据库模式依赖于原子性多状态事务的存在来确定数据一致性，在将数据库从自相一致的状态迁移到另一状态时，要么组中所有状态都成功，要么所有状态都失败。当尝试将关系型数据库扩展到多个物理服务器上时，由于事务时序使用两段提交协议，该协议将极大地降低哪些跨越多个服务器事务的执行效率。对于MongoDB来说，由于不允许多文档原子事务，可有效地回避该问题，并采用另一种方法来替代：如何在缺乏事务的情形下维持一
关系型数据库遵循ACID规则Atomicity原子性 也就是说事务里的所有操作要么全部做完，要么都不做。事务成功的条件是事物里的所有操作都成功，只要有一个操作失败，整个事务就失败，需要回滚。consistency一致性 数据库要一直处于一致性状态，事务的运行不会改变数据库原本一致性约束Isolation独立性 独立性值并发的事务之间不会相互影响。如果一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改，只要
一致性hash算法--负载均衡有没有好奇过redis、memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢？其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的。一、Redis集群的使用我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建RedisCluster集群，进行数据的
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2023-11-02 07:49:56
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本发明涉及一种高可用性和强一致性的数据库集群系统及其命令处理方法。背景技术：RAC(Real Application Cluster，真正应用集群)是Oracle的并行集群，位于不同节点的Oracle实例同时访问同一个Oracle数据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控制文件、联机日志和数据文件存放在共享的存储设备上，能够被集群中的所有节点读写；这种集群方法具有一定局限性：1)实例间的数据同
Redis Cluster无法保证强一致性。实际上，这意味着在某些条件下，Redis Cluster可能会丢失系统向客户端确认的写入。Redis Cluster可能丢失写入的第一个原因是它使用异步复制。这意味着在写入期间会发生以下情况：您的客户端写入主B.主人B向您的客户回复确定。主设备B将写入传播到其从设备B1，B2和B3。正如你所看到的，B在回复客户端之前并没有等待来自B1，B2，B3的确认，
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2023-08-15 22:40:55
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首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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[mongodb文档]分布式一致性（一）[1]一致性模型对于一个分布式数据库来说是至关重要的。这里我们将专门一个专题的形式来讲解一些主题：例如：针对一些具体的应用场景应该使用什么样的模型。首先从一些最基本的理论知识开始。CAPCAP理论指出任何一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availibility）和分区容错性性（Partition Tolerance）这三
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：数据一致性概述与CAP最终一致性(Eventually Consistency)网络分裂(Network Partition)问题多数据中心(Multi Data Center)多个写者(Multi Writer)最终一致性一致性图表(Consistency Chart)数据一致性概述与CAP 对于分布式数据库
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2023-09-06 10:09:15
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一、算法背景一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。二、应用场景现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，分布式系统中涉及到集群部署，包括缓存Redis集群，数
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2023-08-17 11:16:23
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MongoDB是一种常用的文档型NoSql数据库。NoSQL大多关注于可用性与可伸缩性，尽管他们也可以实现一致性和原子性。 NoSQL数据的共性 1. 存储形式多样化，不再局限于表格形式，支持文档、图、键值对等等2. 不依赖于SQL连接。面向NoSQL数据库接口。3. 格式的随意性。不受格式的约束，可以动态变化。4. 可伸缩性。支持在多台机器上的部署，支持线性伸缩。
# 实现mongodb ACID 一致性的步骤和代码示例
## 一、流程概述
在mongodb中实现ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）一致性的过程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 开启一个事务 |
| 2 | 执行一系列的操作 |
| 3 | 提交事务或者回滚事务 |
## 二、操作步骤及代码示例
### 1. 开启一个事务
`
# MongoDB一致性备份
在数据日益重要的今天，保证数据库的稳定性和可靠性显得尤为重要。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，其一致性备份是保证数据不丢失和可恢复性的关键措施。本文将介绍MongoDB一致性备份的概念、步骤，并通过代码示例进行详细说明。
## 什么是MongoDB一致性备份
一致性备份是指在备份过程中，确保捕获的数据处于一致的状态，即在数据库中的所有数据都同一时间
集群内数据一致性算法关于集群内数据的一致性我们通过Quorum 和Clock 算法来具体讲解一下，亚马逊Dynamo 的论文中对Quorum 和Clock 有比较详细的介绍。Quorum先来看Quorum ，它是用来权衡分布式系统中数据一致性和可用性的，我们引入三个变量，如下。N ：数据复制节点数量。R ：成功读操作的最小节点数。W ：成功写操作的最小节点数。如果W ＋> N ，是可以保证强
