MongoDB 并发与锁机制

本文介绍了MongoDB中用于确保数据一致性的并发控制方法findAndModify,并解释了其使用方式。此外,还详细讨论了MongoDB所采用的读写锁机制及其锁的粒度变化。

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[b]MongoDB 并发与锁机制[/b]


1.为确何数据的一致性,防止高并发时的原子性可以使用findAndModify来实现
Update update = new Update().inc("age", 1);
mongoTemplate.findAndModify(query, update, Person.class); // return's old person object
template.findAndModify(query, update, new FindAndModifyOptions().returnNew(true), Person.class);// Now return the newly updated document when updating
mongoTemplate.findAndModify(query2, update, new FindAndModifyOptions().returnNew(true).upsert(true), Person.class);//没有就插入


参考:[url]http://runfriends.iteye.com/blog/1830749[/url]
参考:[url]http://www.tuicool.com/articles/QZVNbe[/url]


[b]MongoDB 使用的锁[/b]
1.MongoDB 使用的是“readers-writer”锁,就是读写锁。
2.锁的粒度,在 2.2 版本以前,mongod 只有全局锁;在 2.2 版本开始,大部分读写操作只锁一个库,相对之前版本,这个粒度已经下降。

参考:[url]http://www.bubuko.com/infodetail-998672.html[/url]
### MongoDB 锁机制概述 MongoDB锁机制是为了控制多个操作之间的并发访问,防止数据不一致或损坏。早期版本的 MongoDB 使用的是 **全局锁**,这意味着在同一时刻只有一个线程可以修改数据库的内容[^4]。然而,这种锁机制会显著降低系统的吞吐量和性能。 随着 MongoDB 版本的演进,其锁粒度逐渐细化,从全局锁发展到数据库级锁、集合级锁,再到文档级锁(自 MongoDB 3.0 开始引入 WiredTiger 存储引擎)。以下是不同锁级别及其影响: #### 全局锁 在较旧的版本中,MongoDB 使用全局锁来管理所有读写请求。当某个操作持有全局锁时,其他操作会被阻塞直到该锁被释放。这种方式简单但效率低下,尤其是在高并发场景下。 #### 数据库级锁 后来改进为按每个数据库实例加锁的方式,即同一时间内只允许一个进程对特定数据库进行写入操作,而其它数据库仍可正常工作不受干扰。尽管如此,对于单个繁忙数据库来说仍然存在瓶颈问题。 #### 集合级锁 进一步优化后实现了基于 collection (表) 层面的锁定策略,允许多个 collections 同步运行各自独立的任务而不互相妨碍。 #### 文档级锁 当前主流使用的 WiredTiger 引擎提供了更细颗粒度——document level locking 。这意味着即使是在同一个 collection 中也可以同时发生不同的 update/delete 查询只要它们针对不同的 documents 就不会相互阻碍。 ### 解决 MongoDB 锁相关的问题 为了减少因锁而导致的延迟或者死机现象的发生概率可以从以下几个方面入手考虑解决方案: 1. **索引优化**: 创建合适的索引来加速查询过程从而缩短事务持续时间并减少所需持有的排他性权限数量. 2. **批量处理**: 如果应用程序频繁地向单一目标发送小规模更改指令,则建议将其组合成较大的批次提交给服务端一次性完成全部改动动作这样既能提高整体效能又能有效缓解竞争状况. 3. **异步编程模式的应用**: 利用回调函数或是 Promise 对象等方式让长时间耗时的操作脱离主线程执行路径之外进而腾出更多机会给予后续到来的新请求得以立即响应而不是被迫等待前者结束才能继续前进. 4. **分片架构部署**: 当面临海量数据集难以容纳于单节点内存之中情形之时, 可考虑采用 sharding 技术将整个 dataset 拆分成若干部分分别托管至多台物理机器之上共同协作承担负载压力同时也分散了潜在热点区域可能出现严重堵塞风险. 5. **合理设置 oplog size 和 journaling 参数**: 调整日志文件大小以及启用/禁用预写式日志功能可以帮助改善某些特殊情况下由于频繁刷盘引起额外开销所造成的负面影响[^2]. 6. **监控工具利用**: 定期查看 performance metrics 并分析 trends 图形变化趋势有助于及时发现问题苗头所在位置以便采取针对性措施加以预防遏制恶化态势蔓延扩散开来. 7. **升级软件版本**: 新发布的迭代通常都会包含诸多 bugfixes alongside enhancements related to concurrency control mechanisms therefore keeping your deployment up-to-date is always recommended as part of best practices when dealing with production environments involving heavy workloads on shared resources like databases etc. ```python from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') db = client['test_database'] collection = db['employees'] # Example query demonstrating index usage importance result = list(collection.find({"department": "HR"}).hint("department_1")) print(result) client.close() ```
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