开篇 首先需要明确，大文件上传需要用到后端的支持。本文中我将选择使用Node.js框架下的 Express 来搭建我们的后台。 秒传 秒传指的是已经上传过的文件，不必重复传输，可以直接从后台取回文件资

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一、枚举分片规则(sharding-by-intfile) ： 表里必须有名字叫sharding_id的表头 且表头的值必须在分片规则配置文件定义的值里选择。 配置规则文件：/usr/local/m.

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一、求模分片规则(mod-long) 表中必须有名叫id的表头 根据id表头与设定数字取余的结果存储数据余数是 0 数据存储到 dn1余数是 1 数据存储到 dn2余数是 2 数据存储到 ...

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\toc\1\.上传页面代码

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此文已由作者温正湖授权网易云社区发布。欢迎访问网易云社区(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fsq.163yun.com%

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前言：大家都知道redis单台的默认内存大小一般是10M.如果现在需要我们将1G的数据保存到内存中。这该如何做到呢？比如我们就用单台redis，但是一味的扩大单台redis内存则直接影响执行的效率，会

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Redis简介Memcached:优点：高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式集群、一致性hash多核结构、多线程读写性能高。缺点：无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨机

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在企业实践中，通常会部署多个OpenShift集群：开发测试、生产等。每个集群都是独立的，通过物理资源进行隔离。这种方式管理简单，易于理解，但是消耗的资源更多，每个集群都需要额外的控制节点及运维节点。

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复制技术：mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，其余的都是从节点，负责复制主节点上的数据。mongodb各个节点常见的搭配方式为：一主一从、一主多从。主节点记录在

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测试搭建192.168.3.110mongos30000，30001,30002config40000,40001,40002shard150001,50002,50003shard250004,50

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去年的笔记Forinstance,ifachunkrepresentsasingleshardkeyvalue,thenMongoDBcannotsplitthechunkevenwhenthechu

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本文主要基于已经搭建好的未认证集群，结合上篇Mongodb副本集分片集群模式环境部署（https://www.cnblogs.com/woxingwoxue/p/9875878.html），Mongo

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分片（sharding）是MongoDB用来将大型集合分割到不同服务器（或者说一个集群）上所采用的方法。尽管分片起源于关系型数据库分区，但MongoDB分片完全又是另一回事。和MySQL分区方案相比，

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Ps:mongod是mongodb实例，mongos被默认为为mongodbsharding的路由实例。本文使用的mongodb版本为3.2.9，因此参考网址为：https://docs.mongod

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本文由云社区发表作者：老生姜一、遇到的问题　　与大多数分布式系统一样，Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片，然后打散到不同机器进行存储，从而实现大规模数据的分布式存

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传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的

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作者：陈昌浩1背景随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多

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传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的

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传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的

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作者：陈昌浩1背景随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多

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