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MongoDB Secondary 延时高(同步锁)案例分析

遇到问题:晚10点,DBA在数据库建立了某collection的索引。在之后的几分钟,恰巧有同事访问某应用,验证该应用的账号需从数据库某表查询账号密码。导致了无法查询,同事无法登录上应用。问题便反馈到了运维部。 背景介绍: Mongodb版本 3.0.2 建索引和collection和账号查询collection所在同一台服务器,不同库名上。 因使用的是mongodb3.0.2,之前了解到3.0是行级锁,于是dba在建该表索引时,并未加参数background:true。 查原因: 同事无法登录应用的时间点恰巧是该库有建索引的时间段。于是主要排查在索引上。后来通过复现问题,确认了该问题。 当主库开始建索引时,主库的读写是正常的。应用可以正常访问。但当主库索引建立完成,Secondary 拉取到一批 oplog 后,从库开始重放oplog时,此时就有一个特殊Lock::ParallelBatchWriterMode的锁,这个锁会阻塞所有的读请求。 这就解释了为什么在建索引之后的 几分钟,应用无法访问。 后查阅了资料: 尽量避免脏读,等一批 oplog 重放完后,这批数据才允许用户读到...

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Memcached是一个分布式内存对象缓存系统,他把数据缓存在内存里面来减少对数据库的访问,从而提高动态网页的访问速度。他的基本结构是key/value(键值对)。下面看看在Python里面如何使用。 首先来安装一下服务器端,豆子直接在一个CentOS7的机器上安装 [root@sydnagios~]#yuminstallmemcachedLoadedplugins:fastestmirror,langpacksRepodataisover2weeksold.Installyum-cron?Orrun:yummakecachefastbase|3.6kB00:00epel/x86_64/metalink|2.0kB00:00epel|4.3kB00:00extras|3.4kB00:00updates|3.4kB00:00(1/5):epel/x86_64/group_gz|170kB00:00(2/5):epel/x86_64/updateinfo|671kB00:00 然后服务器端跑起来,这个里面我指定的端口是12000,因此如果有防火墙别忘记打开对应端口 [root@sydnag...

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