# MongoDB 高并发读写实现指南
在现代应用中，MongoDB作为一种NoSQL数据库，能够有效地处理高并发的读写请求。本文将指导你如何实现MongoDB的高并发读写，适合刚入行的小白。我们将分步骤进行，并提供必要的代码实例和解释。
## 整体流程
以下是实现 MongoDB 高并发读写的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# MongoDB高并发读写实现
## 介绍
在实际开发中，对于高并发读写的需求是非常常见的。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，也需要能够应对高并发读写的场景。本文将为刚入行的开发者介绍如何在MongoDB中实现高并发读写。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
```mermaid
journey
title MongoDB高并发读写实现步骤
section 了解M
原创
2023-10-14 14:40:40
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关于MongoDBMongoDB是开源文档型NoSQL数据库，它的数据模型灵活，具有高扩展性、高可用性、易用性等特点，能够存储半结构化的数据，并且有丰富的查询语言和索引类型，当前MongoDB已广泛的用在各企业的核心业务系统中。MongoDB也是db-engines排名最高的非关系型数据库。 图片来源：db-engines在MongoDB读取数据主要是受read concern（读
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2023-07-28 20:57:41
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# MongoDB 并发读写
## 引言
在现代大数据时代，数据库的并发读写能力成为了关注的焦点。随着用户数量和数据量的不断增加，数据库面临着大量并发的读写请求。为了应对这种情况，数据库需要具备高并发读写的能力，以保证系统的稳定性和响应速度。本文将介绍MongoDB数据库的并发读写特性，并提供一些代码示例来帮助读者理解。
## MongoDB 并发读写特性
MongoDB是一个开源的文档数据库
原创
2023-10-13 07:00:33
420阅读
- 对读写能力进行扩展，采用读写分离方式解决性能瓶颈 运行一些额外的服务器，让它们与主服务器进行连接，然后将主服务器发送的数据副本并通过网络 进行准实时的更新（具体的更新速度取决于网络带宽）通过将读请求分散到不同的服务器上面进行处理， 用户可以从新添加的从服务器上获得额外的读查询处理能力- redis已经发现了这个读写分离场景特别普遍，自身集成了读写分离供用户使
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2023-08-22 21:16:33
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Go的并发机制go的线程实现由3种模型，有3个核心元素： M:machine 一个M代表一个内核线程，或者说工作线程 P:Process 一个P代表执行Go代码所需要的必须的资源，或称为 上下文环境 G:goroutine 一个G代表一个go代码片段，是对go代码片段的一个封装一个G需要M和P的支持 M结构体的字段说明：mstartfn : 表示M的起始函数，其实就是在编写go语句时，指定
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2024-07-17 21:24:17
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RocketMQ的并发读写能力扛住了2016年双十一，每秒17.5万笔订单的创建（单笔订单衍生出N条消息，实际tps是17.5*n 万），
原创
2022-11-30 13:20:40
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这一章，我将结合JDK源码详细介绍如何通过AQS实现了读写锁以及如何通过Unsafe的park()和unpark()方法并结合条件队列实现Condition。读写锁（ReentrantReadWriteLock）1 读写锁的基本用法：首先我们看一看读写的基本用法：顾名思义，读写锁，就是能够保证读写分离，在高并发情况下，做到读读不互斥，读写互斥，写写互斥，从而提高并发量。读写锁也是基于AQS实现的，
高并发读动静分离与CDN加速
网站开发分为静态内容和动态内容两部分。 1. 静态内容：常用的处理测了就是CDN，一个静态文件缓存到网络各个节点。加缓存当数据库支持不住时，首先想到的是加一层缓存，一种是本地缓存，另一种是集中式缓存，比如redis缓存的数据结构通常是<k,v>结构，v是普通对象也有复杂一点的<k,list> <k,hash>结构缓存的更新有两
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2024-02-17 08:29:33
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前言：秒杀功能不外乎就是解决下面两个问题，第一个是高并发对数据库产生的压力，第二个是竞争状态下如何解决库存的正确减少，则超卖问题。使用redis是最优方式，文件锁和数据库锁都不太好，因为redis可以方便实现分布式锁，而且redis支持的并发量远远大于文件锁和数据库锁。redis使用乐观锁（共享锁），悲观锁（排它锁）都可以，不过悲观锁有个问题就是锁等待的时间会占用大量内存，秒杀一般是少量的数据，所
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2023-09-18 22:23:31
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# MongoDB高并发处理：通过优化实现高效存取
随着大数据的不断涌现和互联网应用的发展，数据存储和处理变得尤为重要。MongoDB作为一种高性能的NoSQL数据库，因其灵活的文档结构、强大的查询能力以及良好的扩展性，逐渐被广泛应用。然而，在高并发访问的情况下，如何有效地管理和优化MongoDB的性能，成为了开发者们亟待解决的问题。
## 高并发的挑战
高并发指的是在同一时间内，大量的请求
原创
2024-08-29 07:40:58
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一、Redis AOF模式设置 修改配置文件redis.conf参数： appendonly yes # appendfsync always appendfsync everysec # appendfsync no 二、测试方法 创建多线程，其中每一个线程执行一个无限循环向Redis 发送set key-value命令，由于处理器执行一次循环操作的速度非常快，因此这样每一个线程都模
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2024-06-07 14:37:15
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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
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2023-07-29 23:15:40
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搭建mysql主从复制及读写分离高可用基础架构(上)手上有一个网站客户，使用mysql作为后端数据库。因为特殊的业务模式导致mysql的资源占用很大，于是一直都想搭建部署一套基于mysql的主从复制架构来实现数据库读写分离，缓解目前仅一台mysql造成的资源压力。逻辑拓扑很简单，三台服务器。一台作为主服务器负责web端写入数据，一台作为从服务器负责数据同步及web程序读取数据。另外一台作为web程
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2023-11-09 08:24:41
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一、开发背景在项目开发过程中中遇到了以下三个需求： 1. 多个用户同时上传数据； 2. 数据库需要支持同时读写； 3. 1分钟内存储上万条数据；根据对Mysql的测试情况，遇到以下问题： 1. 最先遇到压力的是服务器，在写入2500-3000条数据时，服务器崩溃了； 2. 当数据库写入时，耗时太长，10000条数据，大概需要505.887s，相当于8分钟，如下： a. 表结构： &n
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2023-06-27 15:44:58
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（1）数据库高并发 数据库高并发现象带来问题：数据库作为一个共享资源，应该能够供多个用户同时使用，当多个用户并行的存取数据库时，会发生多个用户程序并发的存取同一数据的现象，比如每天有上亿的流量对数据库进行操作，每秒并发读是几万次，每秒只要有数据更新，就可能会出现缓存与数据库数据不一致的问题，因此如果对并发
背景：最近公司游戏开发需要知道游戏加载的流失率。因为，我们做的是网页游戏。玩过网页游戏的人都知道，进入游戏前要加载一些资源。最后才能到达创建角色的游戏界面。我们有一个需求就是要统计在加载过程中还未到达角色创建界面而流失的用户数量。我们在加载开始就进行统计人数，加载完成之后再记录人数。这样，通过用加载前的人数减去成功加载后的人数。就知道了加载的流失率。就可以知道游戏是否还要继续优化加载过程，降低用户
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2023-12-23 19:50:38
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读写锁是数据库中很常见的锁，又叫共享-排他锁，S锁和X锁。读写锁在大量读少量写的情况下有很高的效率优势。读写锁是基于普通的互斥锁构建出来的更复杂的锁，它有两个基本特点：1. 当任一线程持有读锁或写锁时，不允许其他线程再持有写锁2. 当任一线程持有写锁时，不允许其他线程再持有读锁也就是说，写锁是排他的，只要有一个线程持有写锁，就不允许其他线程再上锁。读锁是共享的，可以有多个线程持有读锁，但不允许同时
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2024-04-18 13:38:06
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最近一直在搞mongodb 文件服务器大量文件并发上传测试，在官方文档发现mongo是线程安全的，支持单一连接下的并发操作。印象ADO.NET 似乎不支持单一连接并发。于是，测试一下来证实这个疑虑。（前两篇小记一直纠结mongodb吃内存导致并发文件上传变慢问题，经过这两天测试，发现文件并发上传越来越慢的瓶颈是磁盘的IO读写
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2023-08-26 13:59:47
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# 如何实现“mongodb findandmodify 高并发”
## 1. 引言
在开发过程中，我们经常需要对数据库进行读取、更新操作。当数据库面临高并发的情况时，如何保证数据的一致性和并发性成为一个重要的问题。本文将介绍如何使用MongoDB的findAndModify方法实现高并发操作，并给出详细的代码示例。
## 2. MongoDB findAndModify方法介绍
在Mon
原创
2023-10-13 03:45:07
332阅读
