如何处理MongoDB中的并发和锁定？

本文研究了MongoDB的并发处理，重点是使用原子操作和版本控制其乐观的并发控制。它讨论了数据完整性的最佳实践，包括原子操作，交易使用和索引

MongoDB是NOSQL数据库，不使用传统的行级或表格级锁定，例如关系数据库。相反，它依赖于乐观的并发控制和文档级别的方法。这意味着在大多数情况下，多个客户端可以同时读取数据而无需明确的锁。但是，了解MongoDB如何处理并发性以及何时实施特定策略对于数据完整性至关重要。核心机制是使用原子操作和版本控制。原子操作保证文档上的单个操作将完全完成，而不会中断其他操作。 MongoDB在每个文档内部使用修改计数器（或版本）。发生更新操作时，MongoDB会根据文档中存储的版本检查当前版本。如果它们匹配，则更新成功，并且版本会增加。如果它们不匹配，则意味着自原始读取以来，另一个过程已修改了该文档，从而导致“版本不匹配”错误。此错误告知应用程序，通常需要在重新阅读文档以获取最新版本后需要重新进行操作。这种机制本质上是乐观的。它假设冲突很少见，可以最大程度地减少对明确锁的需求并提高性能。但是，对于需要更坚固保证的场景，您可能需要实施申请级锁定或使用交易（稍后讨论）。

避免数据不一致的最佳实践

在同一项杂货环境中以多种范围的范围进行强度的操作： MongoDB的原子操作员（ $ inc ， $ set ， $ push ， $ pull 等）这些操作确保整个更新以一个单元的形式发生，以防止部分更新和不一致。例如，与其单独读取，修改和写入操作，不如使用原子操作员在单个数据库命令中执行所有三个步骤。

乐观的并发控制：优雅地理解并处理版本不匹配错误。您的应用程序应旨在在获得最新文档版本后重试失败的操作。实施指数向后和重试机制可以改善您在高频率情况下应用程序的鲁棒性。

交易（如果适用）：：，而MongoDB的默认行为是乐观的一致性，是多模式交易的可用性，在MongodB. 4.0中介绍了多个文档（在Mongodb 4.0中引入了强度）。这样可以确保交易中的所有操作要么完全成功或完全失败，从而防止了跨文档的部分更新。

正确的索引：确保适当的索引经常查询数据以最大程度地减少对数据访问的争论。有效的索引减少了时间文档被锁定用于阅读，甚至隐含地。应仔细评估这种方法，因为它可以显着影响性能和可伸缩性。

有效地在MongoDB

MongoDB的多文件交易中实施交易，提供了确保多个文档原子性的一种方法。他们保证一套成功或全部失败，以维持数据完整性。要使用交易，您需要在MongoDB驱动程序中使用 session 对象。会议管理交易的生命周期。您启动会话，在会话范围内执行操作（使用数据库命令使用会话对象），然后提交交易（使所有更改永久性）或中止它（丢弃所有更改）。例如，在使用Pymongo驱动程序的Python应用程序中，您可能会执行类似的操作（简化示例）：

 <code class="“" python>来自Pymongo import Mongoclient，WriteConcern client = mongoclient = mongoclient client.start_session（）as session：with session.start_transaction（）：db.collection1.update_one（{{{{; _id; _：; quot; quot; quot; quot; quot {$ set; {$ set;：{{value;：20}}，session = session = session = session = session = session = session ='成功实施的交易！; quot; quot; quot; quot; close.close（）</code>  

请记住，交易效果具有绩效的影响，仅当在多个文档跨越多个文档时才能裁定使用它们时，才应在多个文档上进行锁定，并在多个文档上进行锁定。

2>他们

mongoDB在传统的行或桌子锁中没有提供明确的锁定机制。如前所述，主要的锁定机制是隐式和内部管理的，并通过乐观的并发控制和版本进行管理。但是，以下“锁定”概念是相关的：

• 乐观的并发控制（OCC）：这是默认机制。这是有效的，适用于大多数偶尔可以接受的情况。除非绝对需要在多个文档之间进行强大的一致性，否则将其用作主要方法。
• 多文件交易：这些提供了一种在多个文档中的隐性锁定形式。当您在单个逻辑操作中需要跨多个写入或更新的强度一致性时，请使用它们。他们保证原子能，但会引入一些性能开销。
• 应用程序级锁定（外部锁定）：这是最后的手段。您可以使用外部工具（例如Redis分布式锁）或应用程序逻辑实现此功能，如果您有高度特定的，罕见的并发问题，而这些问题无法通过OCC或交易来处理。由于复杂性和绩效影响，通常会劝阻这。这通常表明应该重新评估有缺陷的设计。除非绝对必要

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