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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?
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》。
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
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:
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。
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。
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。
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)
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
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。
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
开源mongodb代码规模数百万行,本篇文章内容主要引导大家快速进行百万级别规模源码阅读,做到不同大工程源码”举一反三”快速阅读的目的。
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。
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
mongodb网络工作线程模型设计非常好,支持一个链接一个线程,也支持动态线程模型,不仅非常值得数据库相关研发人员学习,中间件、分布式、高并发、服务端等相关研发人员也可以借鉴,极力推荐大家学习。
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。
没有万能的数据库,mongodb同样也不是万能的,主流数据库都有各自的适用场景和不适用场景。
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