与关系数据库一样,MongoDB也是通过锁机制来保证数据的完整性和一致性,MongoDB利用读写锁来支持并发操作,读锁可以共享写锁具有排他性.当一个读锁存在时,其他读操作也可以用这个读锁:但当一个写锁存在时,其他任何读写操作都不能共享这把锁,当一个读和写都等待一个锁时,MongoDB将优先分配锁给写操作. 从版本2.2开始,MongoDB在每一个数据库上实现锁的粒度,当然对于某些极少数的操作,在实例上面的全局锁依然存在,锁粒度的降低能够提高系统的并发性.成熟的关系数据库锁的粒度更低,它可以在表中

锁住写操作 > db.fsyncLock(); { "info" : "now locked against writes, use db.fsyncUnlock() to unlock", "lockCount" : NumberLong(1), "seeAlso" : "http://dochub.mongodb.org/core/fsynccommand", "ok" : 1

这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方. 1. 系统参数及mongo参数设置 mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改. directoryperdb主要是将数据库分文件夹存放,方便后续的备份及数据迁移. storageEngine(存储引擎)默认使用的是MMAPv1,推荐使用3.0新加入的引擎wiredTiger.经实际使用wiredTiger占用的磁盘空间是MMAP的1/5,索引大小是其1/

1. MongoDB 使用的锁 MongoDB 使用的是“readers-writer”锁, 可以支持并发但有很大的局限性当一个读锁存在,许多读操作可以使用这把锁,然而, 当一个写锁的存在,一个单一的写操作会”exclusively“持有该锁,同一时间其它写操作不能使用共享这个锁:举个例子,假设一个集合里有10个文档,多个update操作不能并发在这个集合上,即使是更新不同的文档. 2. 锁的粒度 在 2.2 版本以前,一个mongodb实例一个写锁,多个读锁.也就是说mongod 只有全局锁(

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD

http://www.jb51.net/article/62654.htm 1.MongoDB 数据库级锁 MongoDB的锁机制和一般关系数据库如 MySQL(InnoDB), Oracle 有很大的差异,InnoDB 和 Oracle 能提供行级粒度锁,而 MongoDB 只能提供 库级粒度锁,这意味着当 MongoDB 一个写锁处于占用状态时,其它的读写操作都得干等. 初看起来库级锁在大并发环境下有严重的问题,但是 MongoDB 依然能够保持大并发量和高性能,这是因为 MongoDB 的

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD

MongoDB 是目前炙手可热的 NoSQL 文档型数据库,它提供的一些特性很棒:如自动 failover 机制,自动 sharding,无模式 schemaless,大部分情况下性能也很棒.但是薄荷在深入使用 MongoDB 过程中,遇到了不少问题,下面总结几个我们遇到的坑.特别申明:我们目前用的 MongoDB 版本是 2.4.10,曾经升级到 MongoDB 2.6.0 版本,问题依然存在,又回退到 2.4.10 版本. MongoDB 数据库级锁 坑爹指数:5星(最高5星) MongoD

这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方. 1. 系统参数及mongo参数设置 mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改. directoryperdb主要是将数据库分文件夹存放,方便后续的备份及数据迁移. storageEngine(存储引擎)默认使用的是MMAPv1,推荐使用3.0新加入的引擎wiredTiger.经实际使用wiredTiger占用的磁盘空间是MMAP的1/5,索引大小是其1/

前言 本篇会继续讲解Sikiro.SMS.Job服务的实现,在我写第一篇的时候,我就发现我当时设计的架构里Sikiro.SMS.Job这个可以选择不需要,而使用MQ代替.但是为了说明调度任务使用实现也坚持写了下.后面会一篇针对架构.实现优化的讲解. 源码地址:https://github.com/SkyChenSky/Sikiro.SMS Quartz的简介 Quartz.NET是一款功能齐全的开源作业调度框架,小至的应用程序,大到企业系统都可以适用.Quartz是作者James House用J

pipeline 分布式任务调度器 目标: 基于docker的布式任务调度器, 比quartzs,xxl-job 更强大的分布式任务调度器. 可以将要执行的任务打包为docker镜像,或者选择已有镜像,自定义脚本程序,通过pipeline框架来实现调度. 开源地址: https://github.com/jadepeng/docker-pipeline 架构 pipeline master 中心节点,管理和调度任务 pipeline agent 执行任务的节点,接收到任务后,调用docker执行

--1 MongoDB 使用的锁 MongoDB 使用的是“readers-writer”锁, 可以支持并发但有很大的局限性,当一个读锁存在,许多读操作可以使用这把锁,然而, 当一个写锁的存在,一个单一的写操作会 exclusively 持有该锁,同时其它读,写操作不能使用共享这个锁:举个例子,假设一个集合里有 10 个文档,多个 update 操作不能并发在这个集合上,即使是更新不同的文档. --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

权限                                                                                             绑定内网IP访问MongoDB服务 在启动的时候带上 –bind_ip 192.168.1.1 参数,可以使指定IP访问. mongod --bind_ip 192.168.1.1 连接时必须指定IP,否则会失败. mongo 192.168.1.1 用户 MongoDB中默认有一个空的admin数据库,在a

1 mongodb的锁 mongodb使用的读写锁. 2 mongodb高并发 同样是读写锁造成的问题. 3 findandmodify 该操作是原子的.

读写锁 Mongodb使用读写锁来来控制并发操作: 当进行读操作的时候会加读锁,这个时候其他读操作可以也获得读锁.但是不能或者写锁. 当进行写操作的时候会加写锁,这个时候不能进行其他的读操作和写操作. 所以按照这个道理,是不会出现同时修改同一个文档(如执行++操作)导致数据出错的情况. 而且按照这个道理,因为写操作会阻塞读操作,所以是不会出现脏读的. 但是mongodb在分片和复制集的时候会产生脏读,后面在研究. 读写锁的粒度: 在2.2之前的版本,一个mongodb实例一个写锁,多个读锁,在2

原理 通过线程安全findAndModify 实现锁 实现 定义锁存储对象: /** * mongodb 分布式锁 */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor @Document(collection = "distributed-lock-doc") public class LockDocument { @Id private String id; private long expireAt; private String tok

db.collection.createIndex( { a: 1 }, { background: true } )https://docs.mongodb.org/manual/tutorial/build-indexes-in-the-background/

MongoDB是面向文档的数据库管理系统DBMS(显然mongodb不是oracle那样的RDBMS,而仅仅是DBMS). 想想一下MySQL中没有任何关系型数据库的表,而由JSON类型的对象组成数据模型的样子是如何的? 值得注意的是,MongoDB既不支持JOIN(连接)也不支持transaction(事务).Significantly, MongoDB supports neither joins nor transactions. 但是请注意MongDB有着大量其他优良的特性,如二级索引.

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(三) 主要内容: 原子性和事务(Atomicity and Transactions),读隔离.一致性和新近性,分布式查询(Distributed Queries),分布式写操作,模拟两阶段任务提交,在副本集中执行配额读取 1 原子性和事务(Atomicity and Transactions) 在MongoDB中,写操作在单文档级别具有原子性,即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此. 当一个写操作修