MongoDB的锁机制在MongoDB里面有如下4中锁：锁描述S读操作的共享锁IS意向读操作共享锁X排它的写锁IX意向的排它写锁MongoDB 锁的兼容矩阵：ISIXSXISyesyesyesnoIXyesyesnonoSyesnoyesnoXnonononoMongoDB使用多粒度锁来锁定资源， 它允许我们按照全局的， 库级的或者集合级的方式锁定资源。MongoDB使用读写锁来允许对一个共享的资
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2023-08-17 18:03:10
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# MongoDB如何查看文档的锁
在MongoDB中，每个文档都有一个读锁和一个写锁。当一个文档被读取时，会获得读锁，而当一个文档被写入时，会获得写锁。读锁是共享的，多个客户端可以同时获得读锁，而写锁是排他的，只能有一个客户端获得写锁。
在某些情况下，我们可能需要查看文档的锁定状态，以了解当前是否有其他客户端正在读取或写入该文档。下面是一个解决这个问题的方案。
## 方案概述
1. 使用
锁机制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。如下会使用全局锁createIndex
repairDatabase
copyDatabase
compact短时间内锁住db的操作有
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2023-08-02 13:59:44
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乐观锁与悲观锁乐观锁：假设总是最好的情况 当其它线程去读写数据的时候，总认为不会发生问题，因此没有上锁， 直到数据修改完，准备提交的时候，才会上锁，完成后释放。悲观锁：假设总是最坏的情况读写数据的时候，总认为别的线程会对数据进行修改，因此都会上锁， 每次只允许一个线程对数据进行修改，其它线程会被阻塞挂起， 从数据开始修改就将数据锁住，直到更改完才释放锁，&nbs
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2023-05-23 20:54:21
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官网文档地址：https://docs.mongodb.com/manual/crud/创建文档使用插入操作向一个集合中添加文档时，如果目标集合当前并不存在，执行操作会自动创建该集合。MongoDB 提供了以下三个方法来向集合中插入文档：db.collection.insert()
db.collection.insertOne() // MongoDB 3.2 以上版本
db.collectio
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2023-08-29 19:50:32
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MongoDB概述Getting started准备环境学习之前需要，安装MongoDB，可参考：https://docs.mongodb.com/manual/installation/MongoDB 客户端可以安装Robo 3T；插入多个文档db.collection.insertMany() 命令用于在集合中一次插入多个文档，当未指定MongoDB 的“_id”时，将会自动生成_i
What type of locking does MongoDB use?mongodb用的是什么类型的锁MongoDB uses a readers-writer [1] lock that allows concurrent reads&nbs
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2023-07-28 22:04:30
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# MongoDB更新单条文档时锁记录的实现
## 1. 流程概述
在MongoDB中，更新单条文档时锁记录可以通过以下步骤实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取文档的排它锁 |
| 2 | 更新文档 |
| 3 | 释放锁 |
下面将详细说明每个步骤的具体实现和代码示例。
## 2. 获取文档的排它锁
在MongoDB中，获取文档的排它锁可以使用
对MongoDB有所了解的人都知道，MongoDB有一个让人头疼的全局锁（读写锁，允许并发读，而写会阻塞所有的读写），要命的是这个锁不是表级的，不是库级的，而是整个Server级别的，这让人听起来是不是非常的蛋疼。在2.0版本以前，这一问题一直没有得到解决，于是有人提出，在可预见某个update操作的记录可能在磁盘上时，为了减少写锁占用的时间，可以采用先读后写的方式，通过先读一次，将要操作的记录加
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2023-06-03 21:24:22
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作者：nosqlfan on 对MongoDB有所了解的人都知道，MongoDB有一个让人头疼的全局锁（读写锁，允许并发读，而写会阻塞所有的读写），要命的是这个锁不是表级的，不是库级的，而是整个Server级别的，这让人听起来是不是非常的蛋疼。在2.0版本以前，这一问题一直没有得到解决，于是有人提出，在可预见某个update操作的记录可能在磁盘上时，为了减少写锁占用的时间，可以采用先读后
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2023-06-15 20:15:38
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如果查看在Mongod实例中的lock情况，可以使用如下方式：1. db.serverStatus2. db.currentOp3. mongotop4. mongostat5. locks集合 MongoDB 在多线程高并发下的问题com.mongodb.DB 这个类有三个很重要的方法 ： public abstract void requestStart() ：
start
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2023-06-02 16:08:15
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一、query完成加读锁的机制和流程1.mongodb借用系统提供的pthread_rwlock_t实现它数据库级的读写锁 2.封装之的读写锁名为RWLockBase,RWLockBase又进一步封装成SimpleRWLock，仅是封装没有太多有用功。class RWLockBase
{
pthread_rwlock_t _lock;
......
void lock(
## MongoDB 锁
### 介绍
MongoDB 是一个开源、面向文档的 NoSQL 数据库管理系统，它具有高性能、高可扩展性和高可用性等特点。在多用户并发操作的情况下，为了保证数据的一致性和完整性，MongoDB 采用了锁机制来实现并发控制。
锁是一种同步机制，用于控制对共享资源的访问。在 MongoDB 中，锁分为全局锁和数据库级别的锁。全局锁是针对整个 MongoDB 服务器的，
原创
2023-09-14 11:08:45
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MongoDB支持丰富的文档，其中可以包括嵌入式文档。 此功能很好地体现了“ 具有”关系，并且如果建模正确，由于Mongo中没有联接，因此可以减少确定某些数据所需的查找次数。 作为将文档集合嵌入父文档中的经典示例，是与人相关联的联系地址（即，邮件，电子邮件，推特等）。 想想名片。 当然，您可以采用多种方式对此进行建模-在传统的关系世界中，这将是至少两个表之间的一对多关系。 然而，随着面向文
mongo官网：https://www.mongodb.com/我们找Server的相关文档 打开该链接后，是一个MongoDb的详细介绍文档，现在我们以这个文档为基础进行讲解MongoDB提供了2个版本，云端的mongo服务实例MongoDb Atlas和本地MongoDb Server。其中本地MongoDb Server又分为Enterprise版和Comm
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2023-06-02 13:07:16
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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
对MongoDB有所了解的人都知道，MongoDB有一个让人头疼的全局锁(读写锁，允许并发读，而写会阻塞所有的读写)，要命的是这个锁不是表级的，不是库级的，而是整个Server级别的，这让人听起来是不是非常的蛋疼。在2.0版本以前，这一问题一直没有得到解决，于是有人提出，在可预见某个update操作的记录可能在磁盘上时，为了减少写锁占用的时间，可以采用先读后写的方式，通过先读一次，将要操作的记录加
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2023-09-02 10:58:54
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一，插入文档主要方法db.collection.insert()https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.collection.insert/ db.products.insert( { item: “card”, qty: 15 } )二，删除文档主要方法db.collection.remove()https://docs.mong
第三章 创建、更新及删除文档 插入新文档：db.foo.insert({"bar" : "baz"})我的理解：数据库.集合.插入({key : value}) 注：指插入速度比单次插入数据要快，因为批量插入只是单个TCP请求，避免了许多零碎的请求所带来的开销。（单集合） MongoDB2.0消息长度为16MB 过程：执行插入后，使用的驱动程序会将数据转换成BSON的形式，然后将其送入数据库，数据
mongodb使用多粒度的锁来让操作在全局，数据库，collection级别加锁，允许单独的存储引擎在collection以下级别实现他们自己的并发控制。 使用reader-writer锁来允许并发的读共享资源访问，但是在MMAPv1中，对每个写操作使用排他访问。 除了共享锁，排他锁，还有is，ix锁，当在一个粒度上加锁后，所有高级别粒度都使用意向锁。 比如在写collection的时候，所有
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2021-09-08 09:44:26
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