过去，为了防止服务雪崩，腾讯云MongoDB应对的解决方案是：在内核中实现了连接状态检测、自适应限流等功能进行过载保护，并开发了外围工具 kill 长时间运行的请求等。...但是过载保护本质上会进行服务降级，对业务还是会产生一定影响，而外围工具处理起来也不够及时，甚至可能在节点 hang 住时无法工作，以上解决举措都存在着一定程度的弊端。...例如将以下操作的服务端超时设置为 100ms： // 查询操作db.runCommand({find:"cmongo_test", filter:{a:1} , maxTimeMS:...2.缺乏服务端默认的 maxTimeMS 配置 MongoDB 的命令和参数众多，普通用户很难注意并理解 maxTimeMS 的配置，即使想开启这个功能也需要修改代码并上线发布。...而且如果多租户共享一个集群，怎么保证其他人也开启了默认超时也是一个问题。因此，整体使用体验上需要改进。
即使在需要更高吞吐量和较低持久性的情况下，如流式物联网传感器数据、用户追踪或大型社交媒体平台，客户机也必须等待写入操作在大多数节点完成 隔离 DocumentDB 缺少与实时事件、代码执行或分析工具的集成...我们无法确定这些崩溃的根本原因，但我们测量到故障转移时间需要两到四分钟。在现实情况下，这可能会导致严重的、反复的宕机。...在多个场景中，DocumentDB查询优化器直接忽略索引，使用集合扫描，从而导致异常低劣的性能： 我们用于获得这些结果的测试工具是公开可获取的。...总而言之，我们的测试结果发现，DocumentDB 在极其简单的find()语句中运行良好，无论是对于单个文档还是对于范围，都只使用主键。...然而，当我们在混合中引入写操作时，它开始受到影响，在有大量的写操作时，严重滞后。，当我们使用基本的查询语言操作之外的任何其他操作时，DocumentDB 都举步维艰。
作为正向反馈的结果，越来越多的公司开始使用MongoDB。这以当年非常著名的社交公司FourSquare开始全面使用MongoDB而盛极一时。...总而言之，MongoDB的稳定性和可用性相比较它的易用性在很长时间里是一个问题。...DocumentDB和MongoDB比起来，主要的特点一是各方面自动化做得比较好，而是微软宣传会更加的可靠安全，三是它提供了SQL作为查询语言，并使用了JavaScript的类型系统。...如果用了DocumentDB，那等于是绑定在微软的云服务上了。 6 MongoDB这个产品将来会怎么样很难说。一方面这个产品确实非常的好用。所以有无数的人在用。开发原型系统使用MongoDB很快。...如果MongoDB确实能展现出良好的盈利能力，那么股价应该还有上升空间。 然而这些年来比较严肃的客户离开MongoDB的也不在少数，所以MongoDB将来会怎么样，不是很好说的清楚了。
db.col.find({'name':'小明'},{'name':1,'_id':0}) pretty() 使得查询出来的数据在命令行中更加美观的显示，不至于太紧凑。...想要读取的数据条数。不填写默认返回全部数据。 db.col.find().limit(1) skip() 参数：数字。跳过多少数据开始查询。默认值为0。...可以用来重命名、增加或删除域，也可以用于创建计算结果以及嵌套文档。 match：用于过滤数据，只输出符合条件的文档。match使用MongoDB的标准查询操作。...updateMany() 更新所有与指定过滤器匹配的文档。 replaceOne() 即使多个文档可能与指定过滤器匹配，也最多替换一个与指定过滤器匹配的文档。...# 例子 db.col.remove({'title':'abc'}) deleteOne() 即使多个文档可能与指定过滤器匹配，也最多删除一个与指定过滤器匹配的文档。
, 0) } 问题线索 由于这个问题集中在几天内连续出现，出问题的实例中有几个实例是同一天出现问题，并且这几个实例的创建时间点也是在同一天，从实例创建到出问题时，实例刚好运行180天。...mongos同样也会启动一个monitoring-keys-for-HMAC的线程(KeysCollectionManager::startMonitoring)，这个后台线程主要干两件事： 周期性的从...KeysCollectionManager::refreshNow会通知并等待后台线程来更新mongos本地的KeysCollectionCache，等待的超时时间是min(maxTimeMS,30秒)...，其中maxTimeMS是用户指定的请求超时。...值得注意的是，这个bug在3.6以来的所有版本中均存在，在4.2版本上问题是必现的，如果使用的是4.2.10之前(不含)的社区版本的话，需要及时升级config server的内核版本来避免踩坑，如果无法及时升级
超过此限制的事务将被视为已过期，并将被定期清理的进程中止掉。 对于分片集群，也可以在commitTransaction上指定一个maxTimeMS限制。...在副本集上， 即使已经禁用读关注"majority"，也可以在副本集上定义读关注"local"、"majority"和"snapshot"。...锁请求超时 可以使用maxTransactionLockRequestTimeoutMillis参数来调整事务等待获取锁的时间。...但是，这可能会延迟死锁事务操作的中止。 还可以通过将maxTransactionLockRequestTimeoutMillis设置为-1来使用特定于操作的超时。...此外，访问相同数据库或集合的新的非事务操作将被阻塞，直到它们达到maxTimeMS限制。
是因为去年10月份，MongoDB宣布将开源许可证从GNU AGPLv3转移到SPPL（Server Side Public License），意思很明显，之前所有免费使用MongoDB数据库的云服务提供商...一文中提到了，在云计算步入寡头的时代背景下，开源软件公司纷纷开始变更许可协议来维护自身的利益。2019年云服务提供商与开源软件公司之间的博弈和冲突会只增不减。...为此，AWS重新进行设计，为用户提供大规模运行任务关键型（mission-critical）MongoDB 工作负载所需的性能、可扩展性和可用性。...就如AWS所言，DocumentDB可以快速、可扩展、高可用并完全托管的文档数据库服务，用户只需像一样使用 MongoDB 应用程序代码、驱动程序和工具来运行、管理和扩展 Amazon DocumentDB...客观而言，虽然AWS现在也在积极参与开源社区，但是DocumentDB这个举动对于开源领域并不算太友好。过去十年，投入超过3亿美元研发费用的MongoDB显然是不愿意看到这种情况继续下去。
在这种情况下，即使是最简单接口查询，都不能够正常进行。 几粒老鼠屎，坏了一锅粥。 一些魔幻的反应 当你去排查这种问题的时候，可能会陷入僵局。...如果把它们也纳入事务的范围之内，势必会加剧资源的占用。事务内不应包含其他容易超时或者长时间阻塞的服务，如HTTP调用、IO操作。...但即使是这样，也尽量不要把它们纳入到事务操作之内。 跨库、跨类型（如Redis），不应该放在同一事务中，可避免交叉影响。 你可以看到上面的这些描述，有些和我们所追求的数据一致性是相悖的。...这不奇怪，依然是CAP原理的权衡。有些业务选择的是宁可卡死不再响应，也不能进入异常数据；有些则首先让业务运行下去，脏数据会通过补偿事务进行修正。 一切看你的选择。...但在实践中得知，也不好用，大事务请求会迅速将连接池占满。 但我们可以提前进行防御。 以Spring为例，事务的使用方式大多数是使用@Transactional注解来控制的，或者是声明式事务方式。
为了维持稳定可预测的数据库性能，开发者需要注意以下几点： 事务运行时限 默认地，MongoDB 会自动终止运行超过 60 秒的多文档事务。若服务器写入能力较弱，可以灵活调整事务的运行时间。...为解决事务超时问题，过大的事务应该被切分为能够在运行时限内执行完毕的多个小事务。同时为了降低查询语句耗时，确保已经使用合适的索引对查询语句进行了优化。...mongod 会保证写操作的执行，使得客户可以捕捉到网络异常、key重复异常、schema验证异常等异常类型。...可线性化的读取关心等级确保一个节点在读取的时候仍然是副本集的主节点，并且即使后来另外一个节点被选举为新的主节点，其已经返回的数据也保证不会被回滚。...使用该读取关心等级可能会对延迟造成显著影响，故需要提供一个 maxTimeMS 值来让运行时间过长的操作超时。
可能有些应用就这么干的，而且也没发生过异常，不过最终墨菲定律还是会显灵的，下面来看几个真实的案例： 案例一 // 参数配置 maxWait=0, maxActive=5, … 正常流量下业务没有发现任何问题...由于 maxWait=0 表示无限等待，在请求速度大于处理速度的情况下等待队列会越排越长，最终业务上的表现就是业务接口大量超时，流量越大造成实际吞吐量反而越低。...案例二 maxWait=0, removeAbandoned=true, removeAbandonedTimeout=180, … 现象：业务代码正常运行了很长时间没有出现过消息积压情况...即使重启服务，也只能保持几十秒的正常运行，随后又进入消费停滞的状态。...执行查询阶段；绝大部分情况下获取连接代价非常小，直接就能从连接池获取到，即使需要新建连接代价往往也不大，所以使用时非常容易忽略获取连接这个阶段。什么情况下获取连接会出问题呢？
可能有些应用就这么干的，而且也没发生过异常，不过最终墨菲定律还是会显灵的，下面来看几个真实的案例： 案例一 // 参数配置maxWait=0,maxActive=5,… 正常流量下业务没有发现任何问题...由于 maxWait=0 表示无限等待，在请求速度大于处理速度的情况下等待队列会越排越长，最终业务上的表现就是业务接口大量超时，流量越大造成实际吞吐量反而越低。...案例二 maxWait=0,removeAbandoned=true,removeAbandonedTimeout=180,… 现象：业务代码正常运行了很长时间没有出现过消息积压情况，在一次全链路压测后产生大量的压测数据...即使重启服务，也只能保持几十秒的正常运行，随后又进入消费停滞的状态。...执行查询阶段；绝大部分情况下获取连接代价非常小，直接就能从连接池获取到，即使需要新建连接代价往往也不大，所以使用时非常容易忽略获取连接这个阶段。什么情况下获取连接会出问题呢？
即使连接池中的连接数量没有超过capacity，但当其中的部分连接很长时间没有使用时，也要进行释放以节约资源。 3....一个使用队列的连接池如果有十个连接，每隔10秒取出一个连接使用并放回，则连接池的连接队列会不断从头部取出来，刷新使用时间，放回队列尾部，这样队列每一个连接的上次使用时间都不会超过当前10秒，队列里面所有连接都不能因为超时被释放...所以我们应当使用栈来存放数据库连接，每次都从上面取出连接，使用完也放回上面。假如使用的频率特别低会导致栈底部的连接长时间未使用，则可以直接释放以节省资源。...我们采用的是第一种方式，在往容器中添加连接的时候释放超时连接，有以下三个原因： 单独开一个线程需要耗费更多的资源，也更加难以管理 使用栈来存储连接的话，实际上在不断的存取过程中，栈一直保持着从顶部到底部上次使用时间越来越长的规律...这种方法最坏的情况为：程序开始运行时打开了若干个数据库连接，放置回连接池中，后面则不再进行任何数据库操作（即不再往连接池中取出或存放连接）。这样会导致之前建立的连接一直存放在连接池中，得不到超时释放。
可能有些应用就这么干的，而且也没发生过异常，不过最终墨菲定律还是会显灵的，下面来看几个真实的案例： 案例一 // 参数配置 maxWait=0, maxActive=5, … 正常流量下业务没有发现任何问题...由于 maxWait=0 表示无限等待，在请求速度大于处理速度的情况下等待队列会越排越长，最终业务上的表现就是业务接口大量超时，流量越大造成实际吞吐量反而越低。...案例二 maxWait=0, removeAbandoned=true, removeAbandonedTimeout=180, … 现象：业务代码正常运行了很长时间没有出现过消息积压情况，...即使重启服务，也只能保持几十秒的正常运行，随后又进入消费停滞的状态。...执行查询阶段；绝大部分情况下获取连接代价非常小，直接就能从连接池获取到，即使需要新建连接代价往往也不大，所以使用时非常容易忽略获取连接这个阶段。什么情况下获取连接会出问题呢？
如何理解“产生 ANR 的场景不同，报出ANR的原因也会不同”呢？...，会通过一系列的回调通知WMS的notifyANR函数报告ANR发生， 需要注意的是，产生这种ANR的前提是要有输入事件，如果没有输入事件，即使主线程阻塞了也不会报告ANR。...Service 的各个生命周期函数，如OnStart、OnCreate、OnStop也运行在主线程中，当这些函数超过 20 秒钟没有返回就会触发 ANR。...如CPU驱动错误导致四核手机只有一个核运行、Kernel将用户空间冻结导致任何程序都不能执行、I/O吞吐量低下导致应用程序长时间等待I/O，HAL层实时进程长时间占用CPU导致调度队列过长、AMS原生Bug...数据库操作尽量采用异步方法做处理，Monkey测试中IOWait可能会很高，此时一个微不足道的数据库查询操作都可能需要很长时间才能返回。 2、初始化的数据和控件太多。
在这个快节奏的时代，即使是代码也需要按时打卡，否则就会被淘汰哦！所以，让我们一起深入Go的并发世界，看看如何优雅地处理超时吧。...} 在这个例子中，我们的timeout通道是有缓冲的，可以存储1个值，这样即使没有接收者也允许超时goroutine发送信号后退出。...非阻塞发送保证了循环中启动的任何goroutine不会长时间等待。然而，这种方式可能会导致竞争条件，但解决方法很简单：我们只需要为ch通道提供足够的缓冲区，以确保第一次发送有一个位置来存放值。...总结知识要点 特性 描述 非阻塞发送 使用带default的select实现，确保goroutine不会无限期等待 超时模式 通过创建信号通道和使用select实现超时控制 缓冲通道 为通道提供缓冲区...，防止因为没有接收者而导致的发送失败 竞争条件处理 通过缓冲通道解决因执行顺序不确定导致的竞争条件 并发查询 并行处理多个数据库查询，返回最快的响应 总结 在今天的文章中，我们探讨了Go中处理超时的几种并发模式
统计类报表除了提供界面查询还提供导出的功能，一般量也不是很大，不容易遇到瓶颈。日志明细类的，比如一个全民APP的下载数据，可能一天的量就是百万级别的。...多次进行总数的计算 一次性查询不是很现实，因为后端数据库连接池如果长时间被占用，多来几个这种查询，那么连接池一下子就到达了上限。所以必然也是使用分页，而很多分页插件默认使用count功能。...OFFSET过大影响性能 同样是上述的代码结构 ，随着offset的增加。性能会变得越来越差。这时候可以使用查询条件来优化一下，然而需要数据格式和表结构符合一定的要求。...这样每次查询的数据用完即可回收，且HTTP会开始数据传输，而不是一直停留在等待服务器响应的阶段最后直到超时。用户也能看到浏览器是在工作的。...这是一个产品交互的优化点，长时间的等待会让用户对系统的能力产生一种不信任感。 其次，不再需要实时响应以后，即可使用离线的方式。
主节点hang住 对应时间点主节点有大量慢查，通过慢查可以看出该时间段慢查询时间在几十毫秒到数秒、数十秒波动，因此节点不是完全hang死的，可以排除节点长时间hang死的情况。...结合业务使用情况了解到该集群由多个业务访问，其中对集群影响较大的主要是某个业务不定期长时间跑批处理任务进行大量数据读写。为了避免批量任务过程中对其他业务的影响，业务测进行如下改造： 1....在集群运行过程中，还出现一些比较奇怪的问题，集群有时候低峰期的时候出现hang住现象，这期间数秒甚至数十秒内所有请求超时，核心日志如下： Xxxx 11 10:08:22.107 I COMMAND...但是由于只能定时探测运行脚本，因此如果在两次探测期间集群路由版本发生了变化，并且变化的路由还没有加载到内存中，这时候还是有可能存在路由版本信息不一致的情况，还是会进入路由刷新流程。...如果这时候主从有延迟，还是会触发刷路由卡顿较长时间问题。
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