如何通过公网访问MongoDB云数据库？
1.先准备运行环境:ECS包括公有和私有ip，公有ip:xx.xx.xx.xx，私有ip:yy.yy.yy.yy，MongoDB云数据库。
Node(通过ping域名得到对应的ip，假设是zz.zz.zz.zz因为域名对应的ip可能会变，不不要在生产环境中直接指定IP地址)2.连接设置:借助iptables的nat机制，可以方便地实现请求转发。首先，应该启用ECS来支持数据包转发。使用haproxy修改配置文件的内容，按照默认的配置文件稍微修改一下，主要配置tcp转发，前端和后端服务的地址信息。
3.最后可以通过xx.xx.xx.xx:27017访问ZZ.ZZ.ZZ.ZZ.ZZ:3717提供的MongoDB云服务
redis集群如何解决key不均匀？
对于分布式存储系统的架构和运行管理来说，保证每个节点的数据存储容量和请求数量尽可能均衡是非常重要的。本文介绍了导致"倾斜"Redis大型集群运行维护中的数据请求及规避措施。严重的影响"倾斜"Redis的数据容量或请求量是从运维的角度来解释的。当数据容量和请求量倾斜时，Redis中几十个节点的集群存在一些痛点:
来自几个或单个节点的请求数量是"过热"，导致Redis分布式系统失去了可扩展性和集群的意义，类似于MongoDB_id字段作为切片键；导致运维能力规划，扩容困难；增加了自动配置管理的难度；单个集群节点应尽可能统一参数配置；监控报警很复杂(容量、QPS、连接数阈值等。).那么让我们让我们看看那些经常导致严重后果的场景倾斜"生产环境中的Redis集群。
普通的"倾斜"Redis集群场景一般是由于DBA规划不当和业务密钥空间设计不合理造成的。
DBA规划集群时或者扩展后，数据槽(hashbucket)的位分布不均匀，造成内存容量、键数和请求QPS倾斜；服务的关键空间设计不合理，所谓"热键"导致少量键的大QPS操作；这种节点的QPS过载；程序中使用了大量的Keyshash标签，可能导致一些数据槽中有大量的key；有一个大的簇键(散列、集合、列表等。)在程序中，导致大密钥所在节点的容量和QPS很高；工人和教师执行Monitor等命令，导致当前节点客户端的输出缓冲区增加，used_memory。_rss被拉长，导致节点内存容量增加。接下来，当集群内存容量、键数或QPS请求数严重倾斜时，就要调查定位问题了。
Redis集群的故障排除倾斜"检查集群每个段的数据槽是否均匀分布。
让s以RedisCluster集群为例，确定集群中每个节点负责的数据槽和键的数量。以下演示的一些例子并不轻微倾斜"，但不严重，可以考虑再平衡。
检查节点热点键并确定顶部命令。
使用redis-faina，最好有一个实时分析平台。从下面的例子可以看出，两个前缀键的QPS比基本都是各50%，明显是热点键；您还可以看到auth命令的顶部命令。
程序是否大量使用了密钥散列标签？
这可能导致数据存储量和QPS不一致的问题。scan可以用来扫描keyspace中是否有hash标签，或者monitor，可以用vc-redis-sniffer。
该程序是否使用大型设置密钥？
例如，一个1kw字段的哈希键占用几GB的内存。这种setkey一次操作几个字段，所以很难从proxy或者sdk找到key的大小。可通过redis-cli-bigk:和业务确认，以便调整和修改，避免业务错误)。在实际生产经营场景中，大规模集群很难做到集群的完全平衡，只要尽量保证不出现严重的倾斜问题即可。
那个这是我的看法。你怎么看待这个问题？你住在哪里？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域的创作者，有十年互联网行业经验。欢迎关注我了解更多科技知识！