Docker mongo副本集环境搭建

本文详细介绍了使用Docker部署MongoDB的方法,包括镜像拉取、容器创建及数据目录挂载,同时深入探讨了MongoDB副本集的配置过程,提供了连接字符串的正确格式,并解释了常见连接参数如读写分离、连接数限制和数据写入确认的设置方式。

1、MongoDB Docker 镜像安装

docker pull mongo

2、Docker容器创建

MongoDB Docker 容器创建有以下几个问题:
1- MongoDB 容器基本创建方法和数据目录挂载
2- MongoDB 容器的数据迁移
3- MongoDB 设置登录权限问题

docker run -p 27017:27017 -v <LocalDirectoryPath>:/data/db --name docker_mongodb -d mongo --replSet "rs"

3、副本集配置

config = { _id:"rs", members:[
     {_id:0,host:"192.168.1.136:27017"},
     {_id:1,host:"192.168.1.137:27017"},
     {_id:2,host:"192.168.1.138:27017"}]
 }
rs.initiate(config);

3、正确连接复制集的姿势

mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?options]]

mongodb:// 前缀,代表这是一个Connection String
username:password@ 如果启用了鉴权,需要指定用户密码
hostX:portX 复制集成员的ip:port信息,多个成员以逗号分割
/database 鉴权时,用户帐号所属的数据库
?options 指定额外的连接选项

4、常用连接参数

如何实现读写分离?
在options里添加readPreference=secondaryPreferred即可实现,读请求优先到Secondary节点,从而实现读写分离的功能

如何限制连接数?
在options里添加maxPoolSize=xx即可将客户端连接池限制在xx以内。

如何保证数据写入到大多数节点后才返回?
在options里添加w= majority即可保证写请求成功写入大多数节点才向客户端确认

转载于:https://blog.51cto.com/f1yinsky/2382925

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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