我正在计划一个可以处理来自多个数据馈送的更新的产品。输入数据估计为包含 100 字节大小的消息的总共 100Mbps 流。这些消息包含几个数据字段，需要检查它们与应用程序中现有数据集的相关性。如果输入消息与现有数据记录相关，则输入消息将更新现有数据记录，如果不是:它将创建新记录。假设数据平均每 3 秒更新一次。
假设关联过程是一个瓶颈，因此我打算使我们的产品能够在需要时在多个进程中平衡运行(很可能在单独的硬件或 VM 上)。在 Space-based architecture 附近.然后，我希望在我的进程之间共享存储，以便所有正在运行的进程都可以看到所有现有数据记录。共享存储必须通过基于某些属性(例如海拔)的查询/搜索来获取可能的相关候选。它必须提供配置热冗余，并且可以每 5 分钟存储一次快照以进行日志记录。
一切似乎都指向 MongoDB，但我希望您确认 MongoDB 将满足我的需求。所以你认为这是一个去吗？ -谢谢
注意:我没有考虑使用关系数据库，因为我们希望将所有编码都集中在我们的应用程序中，而不是必须在单独的环境中创建“存储过程”/“函数”来优化我们系统的性能。此外，数据是多种多样的，我不想尝试将其规范化为模式。
最佳答案
是的，MongoDB 将满足您的需求。我认为您描述的以下方面与您的数据库选择决定特别相关:
1.每 3 秒更新一次
MongoDB 有一个 database level write-lock (通常短暂的)阻止读取操作。这意味着您需要确保您有足够的内存来容纳您的working set。 ，并且您通常不会遇到任何写锁定问题。请注意，批量插入将保持写锁定的时间更长。
如果您要进行分片，则需要考虑允许 write scaling 的分片键。即在不同的分片上分配写入。
<强>2。多个进程的共享存储
这是一个很常见的场景；事实上，许多 MongoDB 部署预计可以同时从多个进程访问。与写锁不同，读锁不会阻塞其他读取。
3.热冗余
通过 MongoDB replication 支持.如果您想从辅助服务器读取，您需要设置 Read Preference到您的驱动程序中的 secondaryPreferred。
关于mongodb - MongoDB 是否可用作并行处理/多实例应用程序的共享内存？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15120901/