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(
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2023-10-02 11:09:36
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# 使用MongoDB锁解决并发问题
在实际的软件开发过程中，经常会遇到多个用户同时操作同一数据的情况，这时就需要考虑并发控制以避免数据混乱或丢失。MongoDB作为一款非关系型数据库，提供了一些机制来解决并发问题，其中包括锁机制。
本文将介绍如何在MongoDB中使用锁来解决并发问题，并通过一个示例来演示该过程。
## MongoDB中的锁机制
MongoDB中的锁主要分为全局锁和数据库
原创
2024-06-08 03:53:53
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1. 数据库会为每个MongoDB数据库连接创建一个队列，存放这个连接的请求，当客户端发送一个请求，会被放到队列的末尾。只有队列的请求都执行完毕，后续的请求才会执行。注意：每个请求都有独立的队列，要是打开两个shell，就有两个数据库连接。在一个shell中执行插入，之后在另一个shell中进行查询不一定能得到插入的文档。然而在同一个shell中，插入后在进行查询一定能查到的。当开发者用一个线程插
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2023-08-26 22:44:23
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10.mongoosenodejs用对象的形式表示MongoDB的文档，即数据把文档转换为对象
用中间件和应用逻辑挂钩创建schema的文档结构约束Model对象是集合中的所有文档的表示，相当于MongoDB数据库中的集合//引入
var mongoose = require("mongoose");
//连接数据库(端口号默认27017，可以省略不写)
//因为没有事务操作，所以只需要连
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2024-02-12 08:13:03
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## 如何查看 MongoDB 的锁
### 概述
MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，广泛应用于各种规模的应用程序中。在高并发的环境下，对于 MongoDB 的性能和并发控制尤为重要。了解 MongoDB 的锁机制可以帮助开发人员更好地优化数据库操作，提高系统的性能。
本文将介绍如何查看 MongoDB 的锁情况，并通过示例解决一个实际的问题。
### MongoDB
原创
2023-12-15 04:41:24
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# Java 中如何判断锁表
在 Java 的数据库操作中，锁表是一项重要的概念。尤其是在并发环境下，多个线程可能会尝试同时访问数据库中的同一数据，这就要求管理访问的方式。在本文中，我们将探讨如何在 Java 中判断一个表是否被加锁，并通过代码示例进行说明。
## 锁表的基本概念
锁表是指在数据库的操作中，当一个事务正在对某个数据表进行修改时，该表会被加锁，其他事务就不能对该表进行修改，直到
原创
2024-09-14 03:58:54
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# Java如何判断锁的等待状态
在Java中，锁是用于控制多个线程之间对共享资源的访问的机制。当一个线程获取了锁，并且另一个线程试图获取同一个锁时，该线程将进入等待状态，直到锁被释放。在本文中，我们将探讨Java中如何判断锁的等待状态，以及如何使用相关的API来实现。
## 锁的等待状态
当一个线程通过`object.wait()`方法来等待锁时，它会释放对该对象的锁，并进入等待状态。在等
原创
2023-11-15 16:24:40
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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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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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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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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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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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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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# 处理MongoDB锁的方法
在MongoDB中，锁是用来控制并发访问的机制。当多个客户端同时访问数据库时，会涉及到锁的问题。如果数据库出现了锁的情况，可能会导致性能下降甚至出现阻塞。下面我们来讨论一下当MongoDB锁住时应该如何处理。
## 1. 查看MongoDB中的锁情况
首先，我们需要了解MongoDB中锁的情况。我们可以通过以下命令查看当前MongoDB实例的锁情况：
```
原创
2024-04-11 06:48:09
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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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## 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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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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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
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2024-01-23 21:07:59
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这篇文章是系列的最后一篇。在第一篇文章里，我介绍了三种针对“一对多 ”关系建模的基础方案。在第二篇文章中，我介绍了对基础方案的扩展：双向关联和反范式化。反范式可以让你避免一些应用层级别的join，但是这也会让更新变的更复杂，开销更大。不过冗余那些读取频率远远大于更新频率的字段还是值得的。如果你还没有读过前两篇文章，欢迎一览。让我们回顾下这些方案你可以采取内嵌，或者建立one端或者N端的引
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2023-08-08 11:41:51
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