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收录了 zmon 频道下的 36 篇内容

一个可供中小团队参考的微服务架构技术栈

所以我在参考Spring Cloud微服务技术栈的基础上,结合自身的实战落地经验,也结合国内外一线互联网公司(例如Netflix,点评,携程,Zalando等)的开源实践,综合提出更贴近国内技术文化特色的轻量级的微服务参考技术栈。希望这个参考技术栈对一线的架构师(或者是初创公司)有一个好的指导,能够少走弯路,快速落地微服务架构。

mongodb 源码实现、调优、最佳实践系列-百万级高并发mongodb集群性能数十倍提升优化实践(下篇)
mongodb 源码实现、调优、最佳实践系列 - 百万级高并发 mongodb 集群性能数十倍提升优化实践 (下篇)

前滴滴出行技术专家,现任OPPO文档数据库mongodb负责人,负责千万级峰值TPS/十万亿级数据量文档数据库mongodb研发和运维工作,一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维

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nosql
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架构
分布式
分布式数据库mongodb
mongodb源码实现系列-网络传输层模块实现二
mongodb 源码实现系列 - 网络传输层模块实现二

mongodb源码实现系列文章有前后逻辑关系,阅读本文前,请提前阅读<<网络模块源码实现及性能调优一>>,本文是网络模块源码实现二,包括套接字处理及传输层管理子模块、session会话子模块、Ticket数据收发子模块、service_entry_point服务入口点子模块。

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Qcon现代数据架构-《万亿级数据库MongoDB集群性能数十倍提升优化实践》核心17问详细解答
Qcon 现代数据架构 -《万亿级数据库 MongoDB 集群性能数十倍提升优化实践》核心 17 问详细解答

本文是2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题:现代数据架构》专场、dbaplus专场:万亿级数据库MongoDB集群性能优化实践、mongodb2020年终盛会分享后,获得一致好评。本文收集了会后众多mongodb用户提的比较频繁的17个问题,并对每个问题进行了详细解

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数据库
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分布式
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mongodb内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列-百万级高并发mongodb集群性能数十倍提升优化实践(上篇)
mongodb 内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列 - 百万级高并发 mongodb 集群性能数十倍提升优化实践 (上篇)

     本文是oppo互联网某百亿级数据量/百万级高并发mongodb集群线上真实优化案例,荣获mongodb中文社区2019年度一等奖。

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数据库
nosql
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分布式数据库mongodb
高性能-Nginx多进程高并发、低时延、高可靠机制在百万级缓存(redis、memcache)代理中间件中的应用
高性能 -Nginx 多进程高并发、低时延、高可靠机制在百万级缓存 (redis、memcache) 代理中间件中的应用

本文借鉴nginx多进程、高并发、低时延、高可用等优秀机制,把这些优秀思想应与用缓存代理中间件twemproxy,使其在性能上面有了数十倍提升。

nginx
memcached
分布式缓存
redis cluster
分布式数据库mongodb
千亿级数据迁移 mongodb 成本节省及性能优化实践

千亿级数据迁移mongodb后,实现数倍成本节省,同时完美解决了容量痛点、数据不均衡痛点,并且实现了一定的性能提升。

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数据库
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分布式数据库mongodb
Mongodb 特定场景性能数十倍提升优化实践 (记一次十亿级 mongodb 核心集群雪崩故障)

本文分析了线上某mongodb核心集群雪崩故障的详细过程,从该故障我们可以得出对应的解决方案及规避方法,包括客户端配置统一化规范化,mongodb内核链接随机数优化等,具有很好的参考价值

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数据库
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架构
分布式数据库mongodb
mongodb 源码实现系列 - command 命令处理模块源码实现二
mongodb 源码实现系列 - command 命令处理模块源码实现二

本文是《mongodb 源码实现系列》中,command命令处理模块二主要分析mongodb命令注册、config server/mongos/shard server的命名规范及运行流程,并对其中的命令统计进行了详细分析。

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分布式数据库
源码刨析
分布式数据库mongodb
mongodb 源码实现系列 - command命令处理模块源码实现一
mongodb 源码实现系列 - command 命令处理模块源码实现一

mongodb源码实现系列中,transport传输层网络模块已经分析完毕,本文开始分析mongodb代码中command命令处理模块的设计原理及实现。

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高性能
源码剖析
分布式数据库mongodb
万亿级数据库MongoDB集群性能数十倍提升及机房多活容灾实践
万亿级数据库 MongoDB 集群性能数十倍提升及机房多活容灾实践

本文是2020年深圳Qcon全球软件开发大会《专题:现代数据架构》及dbaplus专场分享,分享内容如下(体验万亿级mongodb服务层、存储引擎、高并发线程模型、异地多活容灾等实现细节)

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数据库
mongodb
分布式数据库mongodb
Qcon
亿级月活全民K歌Feed业务在腾讯云MongoDB中的应用及优化实践
亿级月活全民 K 歌 Feed 业务在腾讯云 MongoDB 中的应用及优化实践

亿级月活全民K歌Feed业务在腾讯云MongoDB中的应用及优化实践

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数据库
mongodb
分布式数据库mongodb
NoSQL 数据库
话题讨论 | mongodb拥有十大核心优势,为何国内知名度不是很高?
话题讨论 | mongodb 拥有十大核心优势,为何国内知名度不是很高?

mongodb是一款功能完善的分布式文档数据库,在高性能、动态扩缩容、高可用、易部署、易使用、海量数据存储、高压缩比等方面拥有天然优势。虽然mongodb有很多优势,但是在国内缺存在不少的误解,影响力有待提升。为什么?为什么?为什么?

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话题讨论
分布式数据库mongodb
mongodb 源码实现系列 - Mongodb write写(增、删、改)模块设计与实现
mongodb 源码实现系列 - Mongodb write 写 (增、删、改) 模块设计与实现

前面的《transport_layer网络传输层模块源码实现》和《command命令处理模块源码实现》详细的分析了 mongodb内核网络数据收发过程以及命令解析处理的整个过程,本文将继续分析该系列的第三个子模块-《write写(增、删、改)模块源码实现》。

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300条数据变更引发的血案-记某十亿级核心mongodb集群部分请求不可用故障踩坑记
300 条数据变更引发的血案 - 记某十亿级核心 mongodb 集群部分请求不可用故障踩坑记

线上某核心mongodb集群数据量不大,单表数据量十亿级,但是该集群比较核心,影响公司收入流水。本文通过分享本次踩坑来分享整个故障经过,该故障为一次经典的mongodb分片sharding集群踩坑故障,包括变更通知不到位、部署架构不到位、变更考虑不仔细等

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MySQ
分布式数据库mongodb
千亿级高并发MongoDB集群在某头部金融系统中的应用及性能优化实践(上)
千亿级高并发 MongoDB 集群在某头部金融系统中的应用及性能优化实践 (上)

某头部金融系统采用MongoDB存储重要的金融数据,数据量较大,数据规模约2000亿左右,读写流量较高,峰值突破百万级/每秒。本文分享该千亿级高并发MongoDB集群的踩坑及性能优化实践,通过本文可以了解如下信息:

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高性能
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mongodb 源码实现系列 - mongodb详细表级操作及详细时延统计实现原理(快速定位表级时延抖动)
mongodb 源码实现系列 - mongodb 详细表级操作及详细时延统计实现原理 (快速定位表级时延抖动)

本文分析mongodb表级别qps及时延统计,mongodb内核为了满足表级别统计,设计了锁维度、普通请求维度、汇总型维度详细的表统计,通过这些详细的统计信息,当集群抖动的时候,可以快速通过这些信息判断出是那个表、那个操作引起的抖动,从而快速判断分析问题

数据库
mongodb
性能调优
源码刨析
分布式数据库mongodb
盘点2020 | 我要为分布式数据库mongodb在国内影响力提升及推广做点事
盘点 2020 | 我要为分布式数据库 mongodb 在国内影响力提升及推广做点事

2020年是收获的一年,作为分享讲师参加Qcon全球软件开发大会、连续两期获得mongodb社区一等奖、连续两年受邀mongodb年终大会分享,dbaplus分享等;此外,2020年也是踩坑的一面,踩坑不可怕,采坑中学习,学习中避免踩坑。2021年继续为mongodb国内推广做点事。

数据库
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盘点2020
分布式数据库mongodb
mongodb 源码实现系列 - 网络传输层模块实现三
mongodb 源码实现系列 - 网络传输层模块实现三

前面几篇文章分析了如何阅读百万级大工程源码、Asio网络库、线程模型、套接字处理及传输层管理子模块、session会话子模块、Ticket数据收发、service_entry_point服务入口点子模块。本文将继续分析service_state_machine状态机调度子模块内核源码实现。

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分布式
高性能
分布式数据库mongodb
千亿级数据迁移 mongodb 成本节省及性能优化实践 (附性能对比质疑解答)

千亿级数据迁移 mongodb 后,实现数倍成本节省,同时完美解决了容量痛点、数据不均衡痛点,并且实现了一定的性能提升。

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