mongodb目前在业界的使用一般可分为两种架构：主从复制集和分片复制集集群。因为分片复制集包含了主从复制集的功能，所以后面将以分片复制集为案例做说明。伴随数据量的增长和业务压力的增大，经常有接收到mongodb分片集群的性能告警邮件。我所维护的几套分片集群有时一天能收到200来封告警邮件，不胜其烦。告警邮件大致分为三类：1. cpu 负载过高。cpu load average 值超过30，cpu
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2023-07-10 15:17:16
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主要是对比MySQL来说明优点 不存在sql注入：MySQL的是sql注入是一个很严重的缺点，虽然可以使用参数绑定和预处理以及特殊字符转义来处理。但是MongoDB根本不存在这个问题。不过xss攻击还是需要防范的。 不需要提前创建表：在MySQL中如果想要写入一条数据的话必须要先创建好一张表然后才能写入数据，比如：要在user表里写入id=1,username=‘aaa’,sex='女',ag
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2023-06-18 14:10:39
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MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库，它提供的一些特性很棒：如自动 failover 机制，自动 sharding，无模式 schemaless，大部分情况下性能也很棒。但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中，遇到了不少问题，下面总结几个我们遇到的坑。特别申明：我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本，问题依然存在
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2023-10-18 20:29:45
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NoSQL1. 高并发性radis, tokyo, memorycach10万/秒就是数据会全放入内存。 2. 海量数据MongoDB, 先入内存， 后台有线程写硬盘。分散到几台机器的内存上， 然后以硬盘最大的 IO 去写。然后读取数据的效率就成了问题。 3. 高扩展性： cansandra (1万/秒) 不断加机器来解决性能。 纸上谈兵、实战。
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2023-08-04 15:04:17
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问题发现 在使用过程中，通过spark访问集群的效率不是很令人满意，80核心同时运行的速度比单核心也就快了20倍左右，预测瓶颈在mongodb读写上。当然，此时没遇到其他问题暂时没进行问题梳理。 在数据规模增大之后，通过spark访问mongodb集群会造成mongos节点远程连接时输入命令卡顿，怀疑出现了某些性能瓶颈。 具体问题出现如下： 1、某一天发现主节点mongod崩溃。 2、当
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2023-06-23 23:44:47
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上一次导入数据后，发现系统十分的卡顿，但是才仅仅1000多条数据而已，怎么会让系统变得如何的卡顿呢?于是我开始走在排查系统卡顿的原因的道路上。localhost:7000, 然后F12打开netword。启动后端项目，查看log。切换回浏览器，右键刷新。结果发现好多些问题:请求发送的个数比较多。后端每个接口的响应时间都比较长，都超过了1s，这明显有问题。前端很多请求从: 发送请求到页面渲染成功所
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2023-06-18 11:05:47
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MongoDB一次性能问题处理问题：发现线上环境web界面获取MongoDB中的数据变得很慢（界面主要是查询），接着查看Rabbitmq消息队列中对应功能队列中堆积了不少的消息（worker主要是插入数据）。从上面的问题现象来看基本是MongoDB出现了性能的问题，大致的排查了一下MongoDB。1. 首先查看一下系统资源：root@mongo-2-6-0-5:~# free -m
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2023-09-08 11:11:13
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Node+Mongodb 架构常见性能问题总结简介目前的我们的一个项目，后端使用 node+mongodb+redis 搭建，已运行 2 年，目前日 pv 在 100W 左右。配置：两台阿里云 ECS (2 vCPU 4 GB ) 一个阿里云 mongodb。（4核8G,节点数,三节点）此文由近两年来实际血泪经验，无教科书式说教。常见现象1：Web 服务超时，node 服务内存占用高。Mongod
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2024-02-22 13:22:09
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MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库，它提供的一些特性很棒：如自动 failover 机制，自动 sharding，无模式 schemaless，大部分情况下性能也很棒。但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中，遇到了不少问题，下面总结几个我们遇到的坑。特别申明：我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10，曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本，问题依然存在，
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2024-03-12 15:20:56
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MongoDB,而且在同事内部作了MongoDB应用的扫盲介绍，当时貌似Mysql派和MongoDB派相互之间都没有能说服对方，所以MongoDB的使用就一直延续下来。直到几天前，在考虑系统上线发布和运营时，一些问题出现了。 1.MongoDB存储文件会急剧增大，如果使用32位操作系统很容易达到单个文件体积上限。所以对于MongoDB必须使用64位操作系统，而在亚马逊的EC2中只有是la
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2023-08-17 17:56:31
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一直纠结性能分析与调优如何下手，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、网络、协议（HTTP， TCP/IP ），还是从应用程序代码，数据库调优，中间件配置等方面入手。 单一个中间件又分web中间件（apache 、IIS），应用中间件（tomcat 、weblogic 、webSphere&
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精选
2016-09-04 21:02:15
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[b]一、前情简介[/b]
半个月前，公司的MongoDB压力由于用户量暴增导致压力急剧增加，读写能力下降。
因为对于Mongos 的集群分片机制的了解和测试还不是很充分，所以开始使用最简单的办法来解决：提高配置。
众所周知，MongoDB是出了名的吃内存。当时定义出来提高MongoDB的办法很简单，插内存。
但是由于机房问题，插内存需要拔电源，导
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2023-08-06 14:58:20
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在数据库运维过程中，如果运维不规范，未建立容灾环境并未制定合适的备份策略并备份，在某些极端情况下(比如主机异常断电)，可能导致数据库实例无法启动。此时，怎么尽最大的可能拯救数据？在Oracle中，提供了一些隐含参数或者方法让数据库强制启动，并在捞出数据后重建数据库，或者利用DUL等工具尽可能的进行数据提取。那么在mongodb数据库的运维过程中，遭遇数据库文件损坏，实例无法启动的时候怎么办？我们都
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2023-08-01 13:01:34
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LoadRunner压测结果分析，定位性能瓶颈
结果分析的方法和角度有很多，关注的指标可能也不一样。今天给新同事讲解了一下怎么根据LR压测的结果定位性能瓶颈，顺便总结了一下自己以往的套路。1、首先判断是否是应用程序本身的问题，根据网络吞吐量、cpu使用率和上下文切换水平三个指标进行分析。2、然后判断是否内存问题，内存最主要的两种情况是内存泄露和内存不足；
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2024-06-03 06:25:33
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一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS（每秒查询次数）2.Redis是单线程单进程的模型，Redis完全基于内存操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型，非阻塞IO。 二、Redis和Memached
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2023-09-10 22:41:42
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目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
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2024-04-07 00:05:11
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MongoDB是一种开源的面向文档的NoSQL数据库，它以高性能和高可伸缩性而闻名。然而，就像任何其他数据库一样，MongoDB也存在一些可能成为瓶颈的方面。本文将介绍MongoDB的一些潜在瓶颈，并提供相应的代码示例来解决这些问题。
## MongoDB的瓶颈
### 1. 内存限制
MongoDB使用内存来缓存数据和索引，提高读取和查询性能。如果服务器上的数据量超过了可用内存的限制，就可
原创
2023-10-17 08:37:26
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一、简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的APImysql与redis的区别：类型上mysql是关系型数据库，而redis是缓存数据库；作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但速度较慢；而redis用于存储使用较为频
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2023-09-19 01:03:04
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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：static final Configuration conf = HBaseConfig
一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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