文章目录一、MongoDB是什么?二、使用1. 下载安装2. 指令3. mongoose模块 一、MongoDB是什么?MongoDB 是一种文档数据库,它所具备的可扩展性和灵活性可以满足您对查询和索引的需求二、使用1. 下载安装1.下载安装包:https://www.mongodb.com/download-center/community 2.安装流程: next 勾选同意 -> ne
转载 2023-11-15 14:35:11
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在大数据应用越来越广泛的今天,MongoDB作为一种卓越的非关系型数据库,以其灵活性和高性能被广泛应用于地理位置相关的数据存储与检索。然而,在某些情况下,基于地理位置的数据查询可能会出现“geonear阻塞”的现象,影响系统性能及用户体验。 ### 问题背景 在某个线上服务中,我们依赖MongoDB进行用户地理位置的近邻查询(`$geoNear`),用以提供基于位置的推荐服务。近期随着用户量的增
mongodb采坑之路-number/numberlongmongodb作为优秀的文件存储数据库,既能向redis一样实现轻量级的缓存,又能作为百万、千万级的数据储存,还有灵活的NOSQL及内置mapreduce功能,当然在多节点分片应用的场景下,又能提供绝对高于redis的性能优势,在项目应用中已经越来越多。 从15年左右开始逐步接触mongodb,到现在已经有4-5年的使用经验了,然而今天碰到
转载 2023-12-17 18:22:23
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MongoDB连接失败阻塞过久:MongoDB接口详解 执行启动操作后,mongodb 在输出一些必要信息后不会输出任何信息,之后就等待连接的建立,当连接被建立后,就会开始打印日志信息。标准 URI 连接语法:mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...[,hostN[:portN]]][/[database][?o
转载 2023-06-05 16:35:40
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1、MongoDB相关概念1.1、业务场景三高:高并发高性能高可用 High Performance: 对数据库的高并发读写的要求 High Storage: 对海量数据的高效率存储和访问的需求 High Scalability && High Available: 对数据的高扩展性和高可用性的需求应用场景:社交场景:存储用户信息、朋友圈等信息游戏场景:存储游戏用户信息, 用户的装
 锁粒度与并发性能怎么样?数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞。读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性。MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例。这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例
转载 2023-08-17 19:02:14
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MongoDB是一款流行的NoSQL数据库,它以其高性能、可扩展性和灵活性而闻名。在MongoDB中,阻塞队列是一种用于管理客户端请求的机制。在本文中,我们将介绍如何使用MongoDB 3T来查看阻塞队列,并提供相关的代码示例。 ## MongoDB基础知识 在开始之前,我们需要先了解一些MongoDB的基础知识。MongoDB是一个面向文档的数据库,使用BSON(Binary JSON)格式
原创 2023-08-21 06:48:41
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# MongoDB全局复制锁对业务读取从库的影响 ## 1. 背景介绍 在使用MongoDB数据库时,我们经常会采用复制集来实现数据库的高可用性和数据冗余备份。MongoDB复制集中有一个特性叫做全局复制锁(Global Replication Lock),它是MongoDB用来确保数据的一致性和可靠性的重要机制。然而,全局复制锁在某些情况下可能会导致业务读取从库的性能问题。 ## 2. 全
原创 2024-06-16 05:48:17
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阻塞排队买东西 在排队的过程中不能做其他事情非阻塞我在排队的过程中还可以玩手机 聊天等同步你等待事件返回结果异步不用等待事件返回结果事件会主动回调你...
原创 2022-12-13 10:23:24
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mongodb 性能提升的6个步骤第一步. 做监测工作专门整理了一下我用到的监控命令和工具, 第二步. 优化文档的结构当面临性能问题的时候,首先考虑的是优化文档结构和优化索引,其次才是系统调优和硬件优化 在设计文档的结构的时候,一定要非常清除你需要解决的最重要的问题是什么 mongodb并不是万能的许愿机,很多时候为了让你的最主要的业务流
转载 2023-06-13 20:46:51
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同步与异步函数或方法被调用的时候 调用者能直接得到最终结果的是同步调用, 调用者不能直接得到最终结果的是异步调用。 以去餐厅吃饭为例,同步就是去点菜正好有一份做好的可以直接吃,异步就是饭还没做好。阻塞与非阻塞函数或方法被调用的时候 立即返回的是非阻塞调用 不能立即返回的就是阻塞调用 阻塞就是饭没好我就一直等着,非阻塞就是我取个号然后去买个彩票等饭好了我再去。区别同步、异步与阻塞、非阻塞不相关。同步
转载 2024-04-22 14:10:31
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最近总结JAVA中的IO,遇到了有关阻塞、非阻塞、同步、异步的概念,之前也做个内核有关开发,今天温故而知新。 Linux支持同步IO,也支持异步IO,因此分为同步阻塞、同步非阻塞,异步阻塞,异步非阻塞。 一、同步阻塞 这是早期Linux常用的IO方式,在这个模型中,用户空间的应用程序执行一个系统调用,这会导致应用程序阻塞。这意味着应用程序会一直阻塞,直到系统调用完成为止(数据传输完成或发生错
转载 2023-07-23 14:10:18
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阻塞与非阻塞阻塞   传统的 IO 流都是阻塞式的。也就是说,当一个线程调用 read() 或 write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取或写入,该线程在此期间不能执行其他任务。因此,在完成网络通信进行 IO 操作时,由于线程会阻塞,所以服务器端必须为每个客户端都提供一个独立的线程进行处理,当服务器端需要处理大量客户端时,性能急剧下降。非阻塞  
一、阻塞与非阻塞I/O阻塞与非阻塞I/O 阻塞和非阻塞主要是指调用某个系统函数时,这个函数是否会导致我们的进程进入 sleep()【卡在这休眠】状态而言的; a)阻塞I/O 我调用一个函数,这个函数就卡在在这里,整个程序流程不往下走了【休眠sleep】,该函数卡在这里等待一个事情发生, 只有这个事情发生了,这个函数才会往下走;这种函数,就认为是阻塞函数;accept(); //阻塞还是非阻塞的判断
概念介绍同步: 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。异步: 异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态、通知和回调来通知调用者。阻塞阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起(线程进入非可执行状态,在这个状态下,cpu不会给线程分配时间片,即线程暂停运行函数只有在得到结果之后才会返回。
在Java中的IO模型有三种,分别是BIO(同步阻塞IO),NIO(同步非阻塞IO),AIO(异步非阻塞IO)。这时候我们会发现,异步阻塞的模型是不存在的。概念总结 同步异步,阻塞阻塞他们针对的对象是不一样的。对于调用者来说是阻塞跟非阻塞,被调用者是同步跟异步。同步:A调用B,此时只有等B有结果了才返回。 异步: A调用B,B立即返回,无须等待。当B处理完之后会通过通知或者回调函数的方式来告诉A
转载 2023-10-06 14:04:24
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从JDK1.4版本开始,引入了非阻塞的通信机制。服务器程序接受客户连接,客户程序建立与服务器的连接,以及服务器程序和客户端程序收发数据的操作都可以按非阻塞的方式进行。服务器程序只需要创建一个线程,就能完成同时与多个客户通信的任务。线程阻塞线程在运行中会因为某些原因而阻塞,所有处于阻塞状态的线程的共同特征是:放弃CPU,暂停运行,只有等到导致阻塞的原因消除,才能恢复运行;或者被其他线程中断,该线程会
在通过socket发送数据时,如果直到数据发送完毕才返回的方式,也就是说如果我们使用send( buffer, 100.....)这样的函数发送100个字节给别人,我们要等待,直到100个自己发送完毕,程序才往下走,这样就是阻塞的,而非阻塞的方式,当你调用send(buffer,100....)以后,立即返回,此时send函数告诉你发送成功,并不意味着数据已经向目的地发送完毕,甚至...
原创 2021-07-16 16:58:50
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大家是否会经常遇到测试到一半,发现因为提测质量差,导致测试进行不下去的情况;又或者是发现提测的版本与需求相差很大,不知道是否进行后续的测试。小编今天和大家理一理测试过程中常见的阻塞测试问题及解决方案。1.功能基本可以走通但是bug太多这种情况是最头痛的。因为如果是以此为理由,打回去给开发,理由并不完全站得住。一个是大家对bug多的标准不一致,我们说bug多,开发不一定认可。这个时候我们需要针
在高性能的I/O设计中,有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式,其中Reactor模式用于同步I/O,而Proactor运用于异步I/O操作。       在比较这两个模式之前,我们首先的搞明白几个概念,什么是阻塞和非阻塞,什么是同步和异步,同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的,同步指的是用户进程触发IO操作并等待或者轮询的去查看IO操作是否就绪,而异步是指用户进程
转载 2022-06-09 06:35:49
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