我对mongoDB比较陌生。我设置了一个带有2个副本集的分片mongo集群；每个集合在一个碎片中。->4个mongo守护进程守护进程分布在2个WIN服务器，每个8gbram。我有一个包含10个mio文档(~600字节/doc)的测试集合，并使用c#驱动程序连接到mongos(primaryPreferred)现在，如果我在分片键上运行数千个单次读取查询，我可以看到mongo占用越来越多的内存并在7.2GB左右停止。几乎没有页面错误，查询速度极快。好的!与对不同文档属性的更复杂查询相同(存在这些查询的组合索引)但是如果我只执行几个更新查询，我的内存使用量就会大幅下降......就像mon
我正在尝试使用pymongo将时间序列数据保存到MongoDB中。然而，平均对象大小是14个字节，而我需要将它存储在4个字节中。问题是Python将变量预分配为24字节(或基于变量大小，更大)，并且在pymongo中转换后是一个臃肿的集合。例如:x=1sys.getsizeof(x)24字节x=1000**1000sys.getsizeof(x)1356字节上面的例子只是一个例子，我使用的是较小的尺寸，通常是32位的电压电流等我怎样才能确保4字节适合python变量和更小的mongoDB时间序列集合 最佳答案 Python对象的运行
有一些关于OpenVZ中与MongoDB缓存相关的问题的讨论，我无法找到切实可行的解决方案。该问题与OpenVZ中的内存有关，因为MongoDB不只消耗空闲内存。我试图通过ulimit命令限制虚拟内存，但问题是MongoDB服务器在读取虚拟内存限制值时会关闭(如果使用无限虚拟内存，它会在消耗所有机器ram时关闭)。 最佳答案 不幸的是，这是一个18个月前的问题，看起来没有计划任何解决方案。Here'stheJIRAticket.如果您看一下工单，2天前有一篇帖子似乎有一些解决方法。你使用ulimit的概念肯定会失败。事实上，我不得不
我正在使用meteor。我使用meteorbuild构建我的应用程序。然后我尝试用pm2运行它MONGO_URL=mongodb://localhost:27017/btctestdbPORT=3000ROOT_URL=http://myurlMETEOR_SETTINGS=$(cat/home/app/settings.json)pm2startmain.js&我得到这个错误FATALERROR:CALL_AND_RETRY_LASTAllocationfailed-JavaScriptheapoutofmemory1:node::Abort()[node/home/app/unbu
我试图理解我在MMS中看到的MongoDB内存使用模式日志。正常情况下，常驻内存在3GB左右，虚拟内存稳定在84GB，映射内存在41GB左右。然后在一系列的高峰和低谷中，通常只有几分钟，映射内存完全消失，虚拟内存下降到41GB左右，常驻内存41GB或峰值到84GB。然而，在最近的一集中，高峰和低谷持续了3.5小时。MongoDB似乎运行正常，其他指标(例如opcounters和网络)也正常，但图表在不太可能发生重大负载变化时突然发生剧烈变化让我……感到好奇。这是一个运行MongoDB1.8.3的独立实例。典型的内存使用情况，不是在一集中(我只在它结束时发现了较长的一集):$free-m
我将创建一个5节点的mongodb集群。它将比写入更繁重，并且有一个问题是哪种设计会带来更好的性能。这些节点将专用于mongodb。举个例子，假设每个节点都有64GB的内存。从mongodb文档中它指出:MongoDBautomaticallyusesallfreememoryonthemachineasitscache这是否意味着只要我的数据小于可用的ram，它就会像拥有内存数据库一样？我还读到可以完全在内存中实现mongodbhttp://edgystuff.tumblr.com/post/49304254688/how-to-use-mongodb-as-a-pure-in-me
我有以下mongo版本dbversionv2.4.1MongoDBshellversion:2.4.1,和dbversionv2.2.1-rc1,pdfileversion4.5,MongoDBshellversion:2.2.1-rc1安装在64位windows7机器上。我有一个包含10001000(1000万+)条记录的集合，当我使用V2.4.1进行聚合时，它失败并显示以下内容错误:FatalerrorinCALL_AND_RETRY_2Allocationfailed-processoutofmemory但是，当我使用V2.2.1-rc1聚合相同的集合时，它工作正常并在大约1分钟
在MongoDB上做索引时。现在我们在数据库中有近350GB的数据，并将其部署为AWSEC2中的Windows服务。我们正在为一些实验做索引。但是每次我运行索引命令时，内存使用率都会达到99%，即使在索引完成后，内存使用率也会保持这种状态，直到我重新启动服务。该实例有30GB的RAM和SSD驱动器。现在我们将数据库设置为独立的(直到现在还没有分片)。我们正在使用最新版本的MongoDB。任何与此相关的反馈都会有所帮助。谢谢，阿潘 最佳答案 这是MongoDB的正常行为。MongoDB会获取所有它可以获取的RAM，以尽可能长时间地缓存
我遇到的问题是mongodb不遵守强加的容器内存限制并溢出到交换区并减慢爬行速度-问题似乎是mongo认为所有主机内存都可用。参见https://github.com/dockerfile/mongodb/issues/34我的问题是-docker如何实现内存限制？对于在unix中像这样限制资源访问的可用选项是什么，我真的没有一个全面的了解——有人可以快速概述一下吗？谢谢 最佳答案 这里有几点。首先，在你的容器中运行的任何进程都会相信它可以访问与你的主机一样多的内存(docker不会虚拟化内存)您可以通过设置参数--memory来限
本文分享自华为云社区《DWS临时内存不可用报错:memorytemporarilyunavailable》，作者：漫天。1、定位报错的DN/CN当出现memorytemporarilyunavailable报错时，首先根据报错信息确认具体是哪个cn/dn报的，如果报错信息没有类似dnxxxx_xxxx这样的信息，就是cn报的，需要去每个cn的日志里排查是哪个cn。2、DWS813以前的版本内存报错定位通过free-g或者top命令查看操作系统内存使用情况，确认是操作系统内存耗尽导致，还是cn/dn的内存使用达到限制，导致内存可不用报错。如果没有现场，需要查看操作系统的内存监控。如果是cn/dn
