MongoDB在一台机器上分片

在一台更强大的机器上实现mongodb分片与说100个分片只是为了实现更高的concurrenct写入数据库，因为我被告知，每个monogod.exe进程都有一个全局锁？假设这是可能的，那么这个问题会给我更高的写入并发性吗？MongoDB在一台机器上分片

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2012-02-08 iCode

100个碎片可能太多了，但如果在强壮的服务器上使用几个碎片获得更好的写入性能，我不会感到惊讶。尽管如此，为什么不把你的碎片放在单独的较不健壮的服务器上？你期望得到什么样的插入/更新率？ – 2012-02-09 00:01:35

主要原因是我需要做的POC的可用性，我想知道是否可以模拟我可用的服务器的分片环境。我假设一个拥有8核心和32GB内存的服务器被认为是强壮的。我希望能够获得1000个并发写入和10,000个并发读取，其中每个读取或写入请求将不会超过0.5秒钟由数据库提供服务。这对于MongoDB更合理吗？每个读取的查询结果大小和要写入的数据量并不大，这主要是为了向db提供许多并发的读取或写入请求。 – iCode 2012-02-09 02:54:12

你在这里深刻体会到了。我甚至有道理吗？ – iCode 2012-02-09 02:57:30

在机器上运行多个mongods不是一个好主意。每个mongod进程都会尝试使用所有可用的内存，强制其他mongod的内存映射页面内存不足。这将在大多数情况下创建大量的交换。

全局数据库的锁一般不会有问题，因为是体现在：http://blog.pythonisito.com/2011/12/mongodbs-write-lock.html

只用一台机器一个mongod的（但它的罚款添加mongos或配置服务器以及），除非它是一些简单的测试。

欢呼声，德里克

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2012-02-09 09:19:51 Derick

唯一使用情况下，我发现运行在同一台服务器上几个mongod的是增加高延迟连接复制速度。

正如Derick强调的那样，在运行mongodb时，写入锁并不是真正的问题。

要回答你的问题：是你能证明蒙戈缩放每台机器的几个实例（每台服务器SEMS 4个实例是不够的），如果你的测试不涉及太多的数据（否则首页输出将大大decrase你的表现，我已经测试过了）

但是，实例仍然会竞争的资源。你所要做的就是将数据库锁定问题转移到资源锁定问题上。

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2012-02-09 21:08:19 kamaradclimber

我完全不同意。我们的设置中每盒运行8个碎片。它由两个头节点组成，每个头节点都有两台用于复制的机器。总共6盒。这些带有大约120GB内存，32个内核和2TB的强壮框。每盒有8个碎片（为了历史目的，我们可以将其设置为8），我们确保我们有效利用CPU。 RAM自行排除。你必须观察指标，并确保你没有太多分页，但是如果你确实把SSD硬盘泄漏到磁盘驱动器上，那么SSD硬盘就不算太坏。

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2014-04-21 20:15:35

RAM如何自我排序？另外，您是否决定为更高的写入吞吐量或其他功能设置这么多碎片？ – iCode 2014-04-22 02:07:46

我们使用了Mongo Map Reduce（MR），它需要CPU的能力来处理所有的数据。原始分片设置了每个核心的碎片。这给了我们最大的CPU。从那以后，这个盒子已经升级了，所以我们现在每4个内核碎片。至于内存，它是将索引保存在RAM中的练习。数据永远不会适应，所以不要担心。我们监视我们的索引相对于RAM的大小，并已升级到适应。我们也删除了我们不需要的索引。 – 2014-04-22 16:54:51

是的，你可以，事实上，这是我们为50+密尔写重型数据库所做的。只要确保每个mongod的所有索引都适合RAM，并且还有增长和维护的空间。

但是，有一个小小的折衷：根据您的目标QPS是什么，这种共享需要机器具有更大的马力，而在单台机器上分片将不会，并且在大多数情况下，您可以取消商品，更便宜的硬件。不管是什么情况，请进行一系列性能测试（ageinst IO，Network，PQS等）并仔细建立您的基准并考虑SSD驱动器的存储，这听起来有点偏颇，但Linux XFS存储器也是需要考虑的事情。

来源

2015-09-24 15:22:19 ostati

MongoDB在一台机器上分片

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