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

Golang+Mongodb打造你的第一个站点 很多人推荐MEAN来开发站点.MEAN就是M:mongodb,E:expressjs.A:angular最后的N:nodejs. 但是如果你亲身的体会到了js的嵌套回调的话你就会想换换别的办法了.虽然说可以用promise等框架 破解深深的嵌套,但毕竟不是语言本身支持的. 为什么说用Golang呢?因为Golang是一个有着动态语言的特点的静态语言.语法简单,语法糖就是尽量减少语法. 编译的时候就可以把错误排查掉很多.不用像动态语言那样运行的时候才

golang 互斥锁和读写锁 golang中sync包实现了两种锁Mutex(互斥锁)和RWMutex(读写锁),其中RWMutex是基于Mutex实现的,只读锁的实现使用类似引用计数器的功能. type Mutex func (m *Mutex) Lock() func (m *Mutex) Unlock() type RWMutex func (rw *RWMutex) Lock() func (rw *RWMutex) Unlock() func (rw *RWMutex) RLock()

问题描述 当使用mgo操作mongodb时,遇到数据插入正常,但是在数据库查看时只能看到objectid被插入了:读取的时候,可以查询到记录,但是读入对象时,却所有的值均为0或者空的情况. mongodb文档结构: { "_id" : ObjectId("502fbbd6fec1300be858767e"), "lastName" : "Seba", "firstName" : "Jun"

很多人推荐MEAN来开发站点.MEAN就是M:mongodb,E:expressjs.A:angular最后的N:nodejs. 但是如果你亲身的体会到了js的嵌套回调的话你就会想换换别的办法了.虽然说可以用promise等框架 破解深深的嵌套,但毕竟不是语言本身支持的. 为什么说用Golang呢?因为Golang是一个有着动态语言的特点的静态语言.语法简单,语法糖就是尽量减少语法. 编译的时候就可以把错误排查掉很多.不用像动态语言那样运行的时候才掉进坑里. 在Golang众多的Web框架中发现

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

错误代码示例 package main import ( "sync" "strconv" "fmt" ) type Node struct { sync.Mutex Data map[string]string } var Cache []Node; func main() { Cache = make([]Node, 2); Cache[0] = Node{Data : make(map[string]string)} Cache[1] =

golang中的锁是通过CAS原子操作实现的,Mutex结构如下: type Mutex struct {     state int32                     sema  uint32 }   //state表示锁当前状态,每个位都有意义,零值表示未上锁 //sema用做信号量,通过PV操作从等待队列中阻塞/唤醒goroutine,等待锁的goroutine会挂到等待队列中,并且陷入睡眠不被调度,unlock锁时才唤醒.具体在sync/mutex.go Lock函数实现中.

1.互斥锁用于在代码上创建一个临界区,保证同一时间只有一个goroutine可以执行这个临界区代码2.Lock()和Unlock()定义临界区 package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) var ( //全局变量 counter int64 //计数信号量 wg sync.WaitGroup //mutex定义一段代码临界区 mutex sync.Mutex ) func main() { fmt

使用gopkg.in/mgo.v2库操作,插入操作主要使用mongodb中Collection对象的Find方法,函数原型: func (c *Collection) Find(query interface{}) *Query 查找的时候Find的参数都会用bson.M类型 type M map[string]interface{} 例如:bson.M{"name": "Tom"}相当直接mongodb的查询条件{"name": "T

一.互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段.它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表.sync.Mutex类型(确切地说,是*sync.Mutex类型)只有两个公开方法——Lock和Unlock.顾名思义,前者被用于锁定当前的互斥量,而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁. 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量.也就是说,它是一个开箱即用的工具.我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了,就像这样: 复制代码 代码如下: var mutex syn

mongodb 官方的go驱动包 go.mongodb.org/mongo-driver 使用起来比较繁琐,最近对其进行了二次封装 github地址:https://github.com/w3liu/go-common/tree/master/store/mongo测试用例如下: func TestFindOne(t *testing.T) { col := &demoCollection{} filter := bson.D{ {"title", "什么是Lambd

一.什么场景下需要用到锁当程序中就一个线程的时候,是不需要加锁的,但是通常实际的代码不会只是单线程,有可能是多个线程同时访问公共资源,所以这个时候就需要用到锁了,那么关于锁的使用场景主要涉及到哪些呢? 1. 多个线程在读相同的数据时2. 多个线程在写相同的数据时3. 同一个资源,有读又有写时 二.Go中锁分为两种:互斥锁 (sync.Mutex)读写锁 (sync.RWMutex 底层依赖Mutex实现 )互斥锁是并发程序对公共资源访问限制最常见的方式.在Go中,sync.Mutex 提供了互斥

前面已经讲过很多Golang系列知识,感兴趣的可以看看以前的文章,https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html, 接下来要说的是golang的锁的使用场景主要涉及到哪些?读写锁为什么会比普通锁快. 一.什么场景下需要用到锁 当程序中就一个线程的时候,是不需要加锁的,但是通常实际的代码不会只是单线程,有可能是多个线程同时访问公共资源,所以这个时候就需要用到锁了,那么关于锁的使用场景主要涉及到哪些呢? 1. 多个线程在读相同的

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

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/

马上就要进入2018年了,作为年终的盘点,本文列出了一些2017年的关于Go编程的一些文章,并加上简短的介绍. 文章排名不分先后, 文章也不一定完全按照日期来排列.我按照文章的大致内容分了类,便于查找. 文章主要从golangweekly.gocn每日新闻.medium.reddit.twitter..知名博主的文章搜集而来.如果你发现好的2017年的Go文章没有列出来,欢迎在评论中粘帖出来,我会加入到文章正文中. 本文主要列出的是文章,2017年也涌现出来很多优秀的库和工具,但是不是本文要介绍

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(

1. 背景 go代码中要实现异步很简单,go funcName(). 但是进程需要控制协程数量在合理范围内,对应大批量任务可以使用"协程池 + 无锁队列"实现. 2. golang无锁队列实现思路 Channel是Go中的一个核心类型,你可以把它看成一个管道,通过它并发核心单元就可以发送或者接收数据进行通讯(communication).无锁队列使用带buff的chan存储数据. interface{} (类似c++的void*, java的Object)可以与任意类型互转.无锁队列使

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