MongoDB中的锁

一、单个MongoDB实例

1、MongoDB使用的是多读单写锁（reads-write lock），读锁可以共享，写锁只能有一个写操作，并且写锁的优先级高于读锁。

2、MongoDB锁大多数是基于数据库级别的(从2.2版本开始)

3、MongoDB锁会锁住多个数据库的操作：

db.copyDatabase()会锁住整个MongoDB实例

Journaling 内部操作，会锁住所有数据库非常短的时间，所有数据库共享一个journal

User authentication会锁住admin数据库和用户需要访问的数据库

所有写入复制集的primary的操作都会同时锁住需要写入数据的数据库和local数据库，local数据库的锁允许向primary的oplog集合写入数据

4、释放锁的机制

在一些情况下，读和写操作会释放他们的锁。

1）在影响多个文档的写操作过程中（如多文档修改），会定期释放写锁操作来允许其他读操作进行。类似的，长时间运行的读锁过程中，会定期释放读锁使写操作能够有机会去完成。

2）在执行读操作之前，MongoDB会监测内存，预测数据是否存在在内存里，如果MongoDB监测到数据不存在，读操作会在MongoDB从磁盘数据文件加载数据到内存过程中释放锁，当数据全部加载完成，它会重新去获取锁完成操作。

如遇到page fault，需要去数据库加载数据的情况下，MongoDB就会再加载数据的过程中先释放锁来解约资源。

5、查看锁的状态的命令

db.serverStatus()

db.currentOp()

Mongotop

mongoStat

ServerStatus返回的关于锁的文档，或者currentOp方法返回的关于锁的字段提供了MongoDB中锁的类型和争夺锁队列的数量。

二、复制集中的锁

1、所有写入复制集的primary的操作都会同时锁住需要写入数据的数据库和local数据库，local数据库的锁允许向primary的oplog集合写入数据。

上面这条规则使复制集的写速度并没有提高，所有数据集的写操作都会伴有oplog的写操作，这会导致其他的写操作同样会被阻塞。不过还是提高了读数据的性能。

2、在secondary从primary同步数据，对secondary中的oplog和数据进行写数据时，secondary也不能进行读操作。

三、sharding中的锁

Sharding是有许多个MongoDB实例组成，每个MongoDB实例有自己的整套锁机制。所以sharding是通过分流来提高整体锁的性能，对于单个的锁的机制，是没有变化的。

四、官网的锁的介绍

http://docs.mongodb.org/manual/faq/concurrency/