MongoDB 1台のマシンでシャーディングする

Question

1つのBeefierマシンで100個のシャードを使用してmongodbシャーディングを実装するだけで、データベースへのより高い並行処理を実現するのは理にかなっているのですが、monogod.exeプロセスごとにグローバルロックがありますか？それが可能であると仮定すると、それは私により高い書き込み同時性を与えるでしょうか？

Answer 1

マシン上で複数のmongodを実行することはお勧めできません。 mongodプロセスのすべては、利用可能なメモリをすべて使用しようとします。他のmongodのメモリマップされたページをメモリから強制的に削除します。これにより、ほとんどの場合、膨大な量の交換が発生します。示されているよう

は、グローバル・データベース・ロックは、一般的に問題ではありません：だけマシンごとに1つのmongodを使用http://blog.pythonisito.com/2011/12/mongodbs-write-lock.html

（しかし、それは同様にmongosまたは設定サーバーを追加するには大丈夫です）、それはいくつかの簡単なテストのためでない限り、 。私は、同じサーバー上で複数のmongodを実行した

歓声、 Derick

Answer 2

のみ使用の場合は、高レイテンシの接続でレプリケーションの速度を増加させることでした。

Derickが強調しているように、mongodbを実行しているときは書き込みロックは問題にはなりません。あなたのテストが劇的にパフォーマンスをdecraseます（そうでない場合はページをあまりにも多くのデータを必要としない場合がはいは、あなたが（十分にあることをサーバーセムスあたり4つのインスタンス）マシンごとにいくつかのインスタンスでのmongoスケーリングを発揮することができます

あなたの質問に答えるために、 、私はすでにそれをテストしました）

しかし、インスタンスはまだはリソースのためにを競うでしょう。データベースロックの問題をリソースロックの問題に移行するだけです。

Answer 3

私は全く同意しません。セットアップでは、1箱につき8個のシャードを実行します。 2つのヘッドノードから構成され、それぞれに2つのレプリケーション用のマシンがあります。合計6箱。これらは約120GBのRAM、32個のコア、2TBの容量を持つ堅い箱です。 1箱あたり8つのシャードを持つことで（これは歴史的な目的で8に設定されているように高くなる可能性があります）、CPUを効率的に活用しています。 RAM自体がソートされます。メトリックを監視して、あまりにも多くのページングをしていないことを確認する必要がありますが、SSDドライブ（私たちが持っているディスクドライブ）にディスクドライブをあまりにも悪くしないでください。

Answer 4

はい、これは、実際には50億本以上の重いデータベースの場合と同じことです。 mongodごとのすべてのインデックスがRAMに収まるようにして、成長と保守の余地があることを確認してください。

しかし、ターゲットとなるQPSの種類によっては、このような共有にはより多くの馬力が必要ですが、1台のマシンでシャーディングすることはできません。ほとんどの場合、安価なハードウェア。

パフォーマンステスト（IOIN、ネットワーク、PQSなど）の一連のテストを行い、ベースラインを慎重に確立し、SSDドライブをストレージとして検討すると偏って見えるかもしれませんが、Linux XFSストレージも考慮する必要があります。