NoSQL数据库

阿里云与MongoDB庆祝合作五周年，展望AI赋能新未来

在资源受限的情况下，为了实现MongoDB的高可用性，本文探讨了两种在两台服务器上部署MongoDB的方案。方案一是通过主备身份轮换，即一台服务器作为主节点，另一台同时部署备节点和仲裁节点；方案二是利用`priority`设置实现自动主备切换。两者相比，方案二自动化程度更高，适合追求快速故障恢复的场景，而方案一则提供了更多的手动控制选项。文章最后对比了这两种方案与标准三节点副本集的优缺点，指出三节点方案在高可用性和数据一致性方面表现更佳。

Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能，支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作，支持定期重写以压缩文件。默认情况下，AOF 功能关闭，需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小，避免性能下降。

Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式，其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘，确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景，但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于减轻数据库压力，支持高负载网站。本文介绍了 Memcached 的安装步骤，包括下载、解压、配置和启动服务，帮助用户快速上手。

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于减轻数据库压力，支持高负载网站。它通过内存中的巨大 Hash 表存储各种数据，但不支持数据持久化。视频讲解和数据存储方式图示详见内容。

MongoDB的In-Memory存储引擎将数据存储在内存中，显著减少查询延迟，提高性能。该引擎不会将数据持久化到硬盘，仅在内存中存储，因此重启后数据会丢失。本文通过创建目录、配置文件、启动服务、插入数据和查询等步骤，详细演示了如何使用In-Memory存储引擎。

MongoDB WiredTiger存储引擎自3.2版本起成为默认选择，提供文档级别的并发控制、检查点、数据压缩和本地加密等功能。本文详细介绍了WiredTiger的并发控制机制、预写日志与检查点、内存使用、数据压缩及磁盘空间回收等特性。

在MongoDB 3.2版本之前，默认使用MMAPv1存储引擎。MMAPv1包括Database、Namespace、数据文件、Extent和Record等组件。每个Database由名称空间文件和数据文件组成，数据文件按编号递增，大小从64MB到2GB。每个数据文件被划分为多个Extent，每个Extent包含多个Record，对应MongoDB中的文档。通过一个示例展示了如何配置和使用MMAPv1存储引擎。

存储引擎是MongoDB的核心组件，负责管理数据在硬盘和内存中的存储方式。从3.2版本起，MongoDB支持WiredTiger、MMAPv1和In-Memory三种存储引擎。WiredTiger为默认引擎，提供文档级并发控制和数据压缩；MMAPv1在3.2版本前为默认引擎，4.x版本后不再支持；In-Memory引擎将数据存储在内存中，减少查询延迟。

Redis采用客户端-服务器模型和请求/响应协议，通常一个请求包括客户端发送查询请求并等待服务端响应。为了提高性能，Redis引入了管道PipeLine技术，可以一次性发送多条命令并一次性返回结果，减少客户端与服务器间的通信次数，从而降低往返延迟。示例代码展示了普通命令和管道命令在插入1万条数据时的性能差异，后者执行时间显著缩短。视频讲解提供了更详细的解释。

本文介绍了如何在单个节点上搭建MongoDB复制集环境，通过监听不同端口实现多节点配置。详细步骤包括创建数据目录、编辑配置文件、启动节点、初始化复制集、查看状态以及测试主从库的读写操作。文中还提供了视频讲解和代码示例，帮助读者更好地理解和操作。

MongoDB复制集通常由一个主库和两个从库组成，可选添加仲裁者。主库负责所有写操作并记录Oplog日志，从库异步同步主库的Oplog日志并应用操作。仲裁者不存储数据，主要用于保证复制集中成员数量为奇数，参与选举投票。视频讲解详见B站链接。

MongoDB的复制集是一种集群技术，由一个Primary节点和多个Secondary节点组成，实现数据的高可用性。Primary节点处理写入请求，Secondary节点同步数据。当Primary节点故障时，Secondary节点可通过选举成为新的Primary节点。视频讲解和示意图详见正文。

本文介绍了Redis实现消息队列的两种场景：发布者订阅者模式和生产者消费者模式。其中，发布者订阅者模式通过channel频道进行解耦，订阅者监听特定channel的消息，当发布者向该channel发送消息时，所有订阅者都能接收到消息。文章还提供了相关操作命令及示例代码，展示了如何使用Redis实现消息的发布与订阅。

消息队列在Redis中可通过List数据结构实现，支持发布者订阅者和生产者消费者两种模式。生产者通过`lpush`向List添加消息，消费者通过`rpop`或`brpop`消费消息，后者支持阻塞等待。示例代码展示了如何使用Redis的生产者消费者模式。

本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能，而HBase作为其具体实现，采用列式存储，适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法，并提供了相关代码和图示。

本文介绍了HBase的体系架构，包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理，RegionServer处理数据的读写操作，ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的 NoSQL 数据库，提供了命令行客户端工具 mongoshell 和图形化工具 MongoDB Compass。mongoshell 可以进行数据查询和管理操作，而 MongoDB Compass 则支持可视化查询、聚合和数据分析。本文介绍了如何使用 mongoshell 连接 MongoDB 服务器、创建数据库和集合、插入数据以及配置命令提示符。同时，还展示了 MongoDB Compass 的主界面及其功能。

Redis 默认配置包含 16 个数据库，通过 `databases` 参数设置。每个数据库编号从 0 开始，默认连接 0 号数据库，可通过 `SELECT <dbid>` 切换。Redis 的核心存储结构包括 `dict`、`expires` 等字段，用于处理键值和过期行为。添加键时需指定数据库信息。视频讲解和代码示例详见内容。

本文基于Redis 6.2版本，详细介绍了在CentOS 7 64位虚拟机环境中部署Redis的步骤。内容包括安装GCC编译器、创建安装目录、解压安装包、编译安装、配置文件修改、启动服务及验证等操作。视频讲解和相关图片帮助理解每一步骤。

本文介绍了在Linux系统上安装和部署MongoDB的详细步骤，包括安装依赖包、解压安装包、配置环境变量、创建数据目录及启动服务等。文中还提供了相关命令示例和注意事项，帮助用户顺利完成MongoDB的安装与配置。

MongoDB 是一个可移植的 NoSQL 数据库，支持跨平台运行。其逻辑存储结构包括数据库、集合和文档，而物理存储结构则由命名空间文件、数据文件和日志文件组成。视频讲解和示意图进一步解释了这些概念。

本活动将带大家了解云数据库 Tair（兼容 Redis），通过体验构建缓存以提速应用，完成任务，即可领取罗马仕安卓充电套装，限量1000个，先到先得。邀请好友共同参与活动，还可赢取苹果 HomePod mini、小米蓝牙耳机等精美好礼！

Redis的ZSet底层数据结构，ZSet类型全面解析；应用场景、底层结构、常用命令；压缩列表ZipList、跳表SkipList；B+树与跳表对比，MySQL为什么使用B+树；ZSet为什么用跳表，而不是B+树、红黑树、二叉树

String类型底层数据结构，List类型全面解析，ZSet底层数据结构；简单动态字符串SDS、压缩列表ZipList、哈希表、跳表SkipList、整数数组IntSet

Redis数据结构——List类型全面解析：存储多个有序的字符串，列表中每个字符串成为元素 Eelement，最多可以存储 2^32-1 个元素。可对列表两端插入（push）和弹出（pop）、获取指定范围的元素列表等，常见命令。 底层数据结构：3.2版本之前，底层采用**压缩链表ZipList**和**双向链表LinkedList**；3.2版本之后，底层数据结构为**快速链表QuickList** 列表是一种比较灵活的数据结构，可以充当栈、队列、阻塞队列，在实际开发中有很多应用场景。

本文深入探讨了DDP（Distributed Data Protocol）协议，这是一种在Meteor框架中广泛使用的发布/订阅协议，支持实时数据同步。文章详细介绍了DDP的主要特点、消息类型、协议流程及其在Meteor中的应用，包括实时数据同步、用户界面响应、分布式计算、多客户端协作和离线支持等。通过学习DDP，开发者可以构建响应迅速、适应性强的现代Web应用。

MiniMongo 是 Meteor 框架中的客户端数据库组件，模拟了 MongoDB 的核心功能，允许前端开发者使用类似 MongoDB 的 API 进行数据操作。通过 Meteor 的数据同步机制，MiniMongo 与服务器端的 MongoDB 实现实时数据同步，确保数据一致性，支持发布/订阅模型和响应式数据源，适用于实时聊天、项目管理和协作工具等应用场景。

在一个使用MongoDB GridFS存储文件的项目中，音频和视频文件在大部分设备上播放时长显示为无限，而单独播放则正常。经调查发现，问题源于HTTP Range请求的处理不当，导致最后一个字节未被正确返回。通过调整请求参数，使JavaScript/MongoDB的操作范围与HTTP Range一致，最终解决了这一问题。此案例强调了对HTTP协议深入理解及跨系统集成时注意细节的重要性。

ZincSearch官网及开发文档均为英文，对非英语用户不够友好。GoFly全栈开发社区将官方文档翻译成中文，并增加实战经验和代码，便于新手使用。本文档涵盖ZincSearch在Go语言中的实现，包括封装工具库、操作接口、统一组件调用及业务代码示例。官方文档https://zincsearch-docs.zinc.dev；中文文档https://doc.goflys.cn/docview?id=41。

本文介绍了在项目开发中使用ZincSearch作为全文搜索引擎的优势，包括其轻量级、易于安装和使用、资源占用低等特点，以及如何在GoFly快速开发框架中集成和使用ZincSearch，提供了详细的开发文档和实例代码，帮助开发者高效地实现搜索功能。

【10月更文挑战第3天】开发者如何使用云原生多模数据库 Lindorm

【10月更文挑战第2天】开发者如何使用阿里云Redis

【10月更文挑战第1天】开发者如何使用阿里云mongo

本文细致地描述了关于Redis Proxy RT上升后连接倾斜问题的排查过程和根本原因，最后给出了优化方案。

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BigKey问题常困扰着Redis用户，其影响不容忽视。本文将深入探讨BigKey问题的本质及解决方案，帮助你优化Redis性能，提升系统稳定性。

本文探讨了高并发系统中Redis缓存击穿的问题及其解决方案。缓存击穿指大量请求同一未缓存数据，导致数据库压力过大。为解决此问题，可以采取以下策略：1) 热点数据永不过期，启动时加载并定期异步刷新；2) 写操作加互斥锁，保证并发安全并设置查询失败返回默认值；3) 预期热点数据直接加缓存，系统启动时加载并设定合理过期时间；4) 手动操作热点数据上下线，通过界面控制缓存刷新。这些方法能有效增强系统稳定性和响应速度。

本文介绍了Redis中的热点key问题及其对系统稳定性的影响。作者提出了多种提前发现热点key的方法，包括历史数据分析、业务分析、实时监控、用户行为分析和机器学习预测。同时，文章列举了应对热点key的解决方案，如分布式存储、主从复制、前置缓存、定时刷新、限制逃逸流量和兜底逻辑。通过这些策略，可以有效管理和预防热点key带来的挑战，保证系统性能和可用性。

在大流量系统中，数据并发竞争可能导致系统性能下降和崩溃。为解决此问题，可以采取加写回操作和互斥锁，确保数据一致性并减少写操作对缓存的影响。另外，保持缓存数据多个备份能降低并发竞争概率。通过实例展示了如何在电商网站中应用这些策略，从而提高系统稳定性和性能。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术分享。

Redis热升级方案允许在不中断业务的情况下，实现数千级别Redis的无缝更新。通过构建Redis Shell程序保存数据库状态，封装动态连接库，以及在运行时加载新版本库，保持客户端连接，该方法确保了业务连续性和高可用性，且升级仅需几毫秒，显著提升了系统效率。

小米探讨了Redis数据不一致问题及其原因，包括缓存更新失败和rehash异常。提出了解决方案，如重试策略、缩短缓存时间、优化写入策略、监控报警、一致性验证、缓存分层和数据回滚机制。通过这些方法可提升应用的稳定性和性能。