要想了解mongo的内存机制就要先了解linux系统的内存分析。第一步：先看看linux的内存参数都是怎么说的 total used free shared buffers cached
Mem: 11912 9045
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2023-07-30 19:35:39
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## MongoDB缓存日志实现流程
在实现MongoDB缓存日志的过程中，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接MongoDB数据库 |
| 2 | 创建日志集合 |
| 3 | 将日志写入MongoDB |
| 4 | 缓存日志查询 |
下面我们将逐步介绍每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 1. 连接MongoDB数据库
原创
2023-09-29 07:15:12
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作者：张永利一、 使用背景针对传统单机切缓存技术的耗时长、无故障恢复机制等缺点， SuperMap iServer 提供了支持多台机器并行切图的分布式切图服务，可添加位于不同机器的多个切图节点，从而实现并行切图，提升切图工作的效率。 除了这种直接配置使用外，还支持不同途径的对外分发。二、 软件要求操作系统MongoDB 服务端可运行在 Linux、 Windows 或 Mac OS X 平台，支持
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2024-07-04 12:30:24
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目前，MongoDB使用的是内存映射存储引擎，它会把磁盘IO操作转换成内存操作，如果是读操作，内存中的数据起到缓存的作用，如果是写操作，内存还可以把随机的写操作转换成顺序的写操作，总之可以大幅度提升性能。MongoDB并不干涉内存管理工作，而是把这些工作留给操作系统的虚拟缓存管理器去处理，这样的好处是简化了MongoDB的工作，但坏处是你没有方法很方便的控制MongoDB占多大内存，事实上Mong
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2023-08-10 19:17:00
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MongoDB是通过内存映射文件(memory-mapped files)来使用内存的。也就是说，MongoDB将内存管理的任务交给了操作系统。这样做的好处是，MongoDB简化了自己的工作。但同时也减少了内存使用上的灵活性。操作系统如何对内存进行管理，这里不作叙述。着重说一下这种mmap的方式，会给MongoDB带来什么样的影响。 1. MongoDB会将所有的数据文件都进行mmap，
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2023-09-14 16:05:48
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这种用法对于以下应用场合来讲，超实用：置于慢速RDBMS系统之前的写操作密集型高速缓存嵌入式系统无需持久化数据的PCI兼容系统需要轻量级数据库而且库中数据可以很容易清除掉的单元测试(unit testing)如果这一切可以实现就真是太优雅了：我们就能够巧妙地在不涉及磁盘操作的情况下利用MongoDB的查询/检索功能。可能你也知道，在99％的情况下，磁盘IO(特别是随机IO)是系统的瓶颈，而且，如果
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2023-08-31 11:19:30
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Flume的介绍就不多说了，大家可以自己搜索。但是目前网上大都是Flume 1.4版本或之前的资料，Flume 1.5感觉变化挺大的，如果你准备尝试一下，我这里给大家介绍一下最小化搭建方案，并且使用MongoSink将数据存入mongodb。完全单机运行，没有master，没有collector（说白了collector也就是一个agent，只是数据来源于多个其他agent），只有一个agent。
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2023-12-26 17:33:33
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# MongoDB 缓存
在开发和设计应用程序时，缓存是一种常用的技术，用于提高应用程序的性能和响应速度。MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，它也提供了一些缓存功能，帮助开发人员更有效地处理数据。
## 什么是缓存？
缓存是一种临时存储数据的技术，以便在需要时可以快速访问。它通常用于存储频繁访问的数据，以减少对数据库或其他外部资源的访问次数。
缓存可以显著提高应用程序的性能和响应速
原创
2023-07-17 11:20:21
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一、 使用背景 针对传统单机切缓存技术的耗时长、无故障恢复机制等缺点， SuperMap iServer 提供了支持多 台机器并行切图的分布式切图服务，可添加位于不同机器的多个切图节点，从而实现并行切图，提 升切图工作的效率。 除了这种直接配置使用外，还支持不同途径的对外分发。 二、 软件要求 操作系统 MongoDB 服务端可运行在 Linux、 Windows 或 Mac OS
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2023-09-22 13:52:03
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两三年前做了一个不是很大的项目，代码级也不大，数量级也不大，只是突发流量稍微大些，先是拖垮了数据库服务器，后来又拖垮整个Web服务器，优化后，服务器没啥问题了，但是带宽……好了不说这个了，先大概说一下个人理解的这三者的区别吧。三者区别 mem
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2023-08-11 21:04:39
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数据库数据存放的文件称为data file；日志文件称为log file；数据库数据是有缓存的，如果没有缓存，每次都写或者读物理disk，那性能就太低下了。数据库数据的缓存称为data buffer，日志（redo）缓存称为log buffer；既然数据库数据有缓存，就很难保证缓存数据（脏数据）与磁盘数据的一致性。在任何地方，只要考虑到读写缓存，就得考虑一致性的问题了。当数据库中的查询更新一个字段
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2024-03-30 22:54:15
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mtools-你可能没用过的mongodb神器 转载：mongodb可以通过profile来监控数据 (mongodb性能优化) 其他一些mtools用法： 使用Mtools分析MongoDB日志文件在MySQL中，通过慢查询日志作为性能优化的主要切入点，SQL优化步骤+慢SQL分析。 Mongo中也有类似的功能开启慢日志开启Profiling功能mongodb可以通过profile来监控数据，进
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2023-07-05 15:56:07
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mongodb磁盘满cat /var/log/mongodb/mongodb.log关键的错误日志： ERROR: Insufficient free space for journal files Please make at least 3379MB available in /var/lib/mongodb/journal or use --smallfiles exception in i
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2023-10-19 21:54:50
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MongoDB中主要有四种日志。分别是系统日志、Journal日志、oplog主从日志、慢查询日志。这些日志记录着MongoDB数据库不同的信息。下面分别介绍这四种日志：
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2023-05-26 02:35:21
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日志原理：WiredTiger使用检查点在磁盘上提供一致性数据视图，并允许MongoDB从上一个检查点恢复。 但是，如果MongoDB在检查点之间意外退出，则需要使用日志记录来恢复上次检查点之后发生的信息。通过日志记录，恢复过程如下：查看数据文件以查找上一个检查点的标识符。在日志文件中搜索与上一个检查点的标识符相匹配的记录。自上次检查点以来，在日志文件中应用这些操作。MongoDB Wi
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2023-07-25 17:02:24
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MongoDB监控的意义检查数据库当前状态 检查性能问题、以识别任何异常行为 提供诊断数据以解决问题 修复小问题、防止成长为更大的问题 保存运行环境正常 确报持续可用和成功 数据监控日志数据，大数据预警 优化现有系统架构MongoDB监控的指标磁盘使用率 内存使用情况 网络连接 错误异常 查询次数 写入次数 复制延迟 复制集群状态 Lock状态注意在架构上可以用mongodb存储日信息 mongo
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2023-07-28 09:31:00
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Stackless可以简单的认为是Python一个增强版，最吸引眼球的非“微线程”莫属。微线程是轻量级的线程，与线程相比切换消耗的资源更小，线程内共享数据更加便捷。相比多线程代码更加简洁和可读。此项目是由EVE Online推出，在并发和性能上确实很强劲。安装和Python一样，可以考虑替换原系统Python。:)为何选择MongoDB？ http://www.mongodb.or
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2024-08-07 15:11:31
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思路：由于系统特殊需求，日志必须记录完整的客户轨迹，采用Log4j的方式，在文件中无法有效处理和统计分析，所以考虑使用MongoDB作为日志服务器。log4j有MongoDB的接口，这种方式系统侵入和修改很小，但是一直没试通，最后没办法自己采用传统方式做了一个日志工具类和MongoDB连接写入类，而且把系统必要的日志也重新设计了一下，都做了相应调整。代码如下：public class LogUti
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2023-05-25 20:34:44
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graylog2 是一个开源的日志存储系统,是由java语言编写的server,能够接收TCP,UDP,AMQP的协议发送的日志信息,并且基于mongodb数据库服务器快速存储,能够通过一个基于ruby编写的web管理界面,让轻松管理你的日志。下面将在一台默认安装的rhel5.x的系统上来实现graylog2+syslog-ng+mongodb构建集中管理日志服务器一.源码包下载cd /
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2023-08-28 18:18:40
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在发生故障时提供持久化，MongoDB使用预写日志到磁盘上的日志文件。WiredTiger存储引擎和日志在这一节中提到的日志是MongoDB预写日志而不是MongoDB日志文件，WiredTiger使用checkpoints在硬盘上提供一致的数据视图并且允许MongoDB使用最后一个checkpoint恢复数据，然而如果MongoDB意外退出在检查点之间，日志是恢复最后一个检查点之后的数据；日志恢
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2024-03-05 22:44:10
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