ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，共写锁是独占锁。 读锁的共享锁可以保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。...注: 但是会出现写一个问题，就是写饥饿现象，上方我们是先运行了所有的写线程，读线程是在写线程后执行的，假如读线程的数量大于写线程数量的话，因锁的大概率都被读线程执行了，就会造成一种写饥饿现象，写线程无法满足大量读线程的读操作...，因为写线程少的时候会抢不到锁。...通过乐观锁，当写线程没有写数据的时候，标志位stamp并没有改变，所以即使有再多的读线程读数据，他都可以读取，而无需获取锁，这就不会使得写线程抢不到锁了。...可以看到结果，读锁都可以同时获取锁，就算写线程没有写入数据所有读线程还是在抢占锁，使用ReadWriteLock也是会出现同样的现象，写饥饿。
那么一个mongodb中的性能的好坏与mongodb的锁的百分比有很大的关系。...实际上mongodb的锁也是多粒度的，通过锁来阻止同一个docuemnt在同一个时间被修改。而在读取的过程中，是不会对数据进行锁定的但是会跟踪你的锁定的频率，作为一个指标来对你的数据库进行跟踪。...实际上从mongodb的角度来看，mognodb的本身也将一些在写库上的锁进行了分离，如MONGODB本身的多节点，读写分离的方式，让读和写在物理上就进行了分离。...所以如果一个利用了MONGODB 的从节点的部分的应用可能在锁方面产生的问题就比较少了。...1 globalLock 4.4 5.0 2 locks 4.4 5.0 通过上面的两个命令，可以查看MONGODB 锁的部分的信息和内容，那么我们怎么解读这些指标和数据来对应我们对于
独占锁：指该锁一次只能被一个线程所持有。对ReentrantLock和Synchronized而言都是独占锁 共享锁：指该锁可被多个线程所持有。...对ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，其写锁是独占锁。 读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。...使用方法 声明一个读写锁 如果需要独占锁则加从可重入读写锁里得到写锁 写锁demo 如果需要共享锁则加从可重入读写锁里得到读锁 读锁demo ReentrantReadWriteLock实现原理简单分析...Sync是如何同时表示读锁与写锁？...，低16位表示写锁个数 一个线程获取到了写锁，并且重入了两次，低16位是3，线程又获取了读锁，并且重入了一次，高16位就是2 读锁的写锁的获取主要调用AQS的相关Acquire方法,其释放主要用了相关Release
Spring Data 针对mongodb提供了乐观锁实现： The @Version annotation provides syntax similar to that of JPA in the...context of MongoDB and makes sure updates are only applied to documents with a matching version.
MongoDB Write Concern，简称MongoDB写入安全机制，是一种客户端设置，用于控制写入安全的级别。...默认情况下，mongoDB文档增删改都会一直等待数据库响应(确认写入是否成功)，然后才会继续执行。本文讲述了MongoDB 应答机制及相关参数。...一、MongoDB应答机制 MongoDB应答机制就是说对于当前数据库的写入成功与否告知客户端(db.getLastError()）。...可以通过增加commit journal的频率来加快journal写入 wtimeout: 该选项指定一个时间限制,以防止写操作无限制被阻塞导致无法应答给客户端...3、带journal应答式写入图示 确认写操作已经写入journal日志之后应答客户端，必须允许了日志功能，才能生效。
继上一篇文章 我造了一个轮子去写系统日志 MongoDB MongoDB我们都知道是一个Nosql，其次MongoDB可以存储海量数据，正好满足我们的需求，日志本身就会很多，基本每一个操作可能都会保存一条日志记录...MongoDB是将数据存储为一个文档的格式，文档格式则类似于一个JSON对象。...MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase(default_database_name); return database; } } 在原有的写日志类中添加保存日志业务...; import com.mongodb.client.FindIterable; import com.mongodb.client.MongoCollection; import com.mongodb.client.MongoCursor...; import com.mongodb.client.MongoDatabase; import com.mongodb.client.model.Filters; import org.bson.BsonDocument
自旋锁的接口介绍： 加锁： 解锁： 自旋锁的初始化： 我们能够发现，自旋锁跟我们使用一般的锁的接口很像，比如 读者写者问题 读写锁概念 在多线程的场景下，有一种情况很常见，那就是公共数据很少会去被修改...因此，读写锁就能够专门处理这种少写多读的情况。 读者写者跟生产消费者模型很像，其中，写者与读者的关系为互斥与 同步，写者与写者的关系为互斥，而读者与读者之间没有互斥和同步的关系。...读写锁的接口了解： 初始化 写者的加锁 读者的加锁 解锁 这里我们可以观察到，锁的接口的使用方法很多都是一样的，因此学习成本也比较低，只要学会了mutex锁的接口使用方法就OK了。...读写锁的原理 接下来通过伪代码来了解一下读写锁的工作原理。 读者优先 当读者和写者竞争时，读者优先，当读者的数量大于0，那么就把写者的锁拿走，不让写者进入临界区。...当读者的数量为0，那么写者申请锁，可以进入。
由于写每个db的每张表，都须要往oplog中写记录，因此oplog是全局的，我们希望在truncate oplog这个全局操作在进行时，任何db对oplog的写操作都被阻塞。...暂不论rwlock的r状态和并发写的行为不一致，至少这样是行得通的。...02 MongoDB中的意向锁的定义 MongoDb使用了简化版的意向锁协议，抛却了SIX状态，保留了 IS/IX/S/X四种锁状态。其冲突矩阵为： ?...此时，如果执行对collection2的记录的写操作，则需要获得Global的IX锁，Db2的IX锁，Collection2的IX锁，从根节点一路下来，IX与IS状态互不冲突，因此加锁成功。...带着这两个问题，我们分析mongoDB 意向锁的实现。 整体结构 mongoDB中的意向锁实现主要在 lockmanager.cpp/lockstate.cpp两部分。
原理 通过线程安全findAndModify 实现锁 实现 定义锁存储对象： /** * mongodb 分布式锁 */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor...release(String key, String token); boolean refresh(String key, String token, long expiration); } 获取锁：...token : null; } 原理： 先尝试upsert锁对象，如果成功且token一致，说明拿到锁 否则加锁失败 如果未拿到锁，但是锁已过期，尝试删除锁 如果删除成功，再次尝试拿锁 如果失败...，说明锁可能已经续期了 释放和续期锁： @Override public boolean release(String key, String token) { Query query...Thread.sleep(LOCK_EXPIRATION); } } } 先尝试拿锁，如果获取到token，说明拿锁成功 否则可以sleep一段时间后再拿锁
MongoDB与MySQL关于写确认的异同 楔子 之前几周有幸被京东智联云的市场同事推荐参与麦思博的一个视频课程的录制，题目是与MongoDB相关的内容。...写确认这个概念其实是来自于MongoDB中的write concern，描述的是MongoDB对一个写操作的确认（acknowledgment）等级。...副本集下的写确认 下面以一个副本集架构来描述，一个写操作的流程，来认识MongoDB下的写确认。...[image] MongoDB写确认行为 可以依据以上概念，可以推导出，在副本集架构下，MongoDB的写确认有如下可能，假设该副本集的可同步数据的节点个数N超过了3个，即majority大于等于3：...；而MongoDB在4.0开始支持多文档的事务，单文档的事务基于内部事务逻辑实现，未直接提供给用户； MySQL的写确认是已commit提交成功为标志，MongoDB的普通写操作是返回写入成功为标志；事务写操作也是已
mysql独占写锁是什么 说明 1、对MyISAM表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作。 2、只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。在锁释放前不能写其他表。...not locked with LOCK TABLES mysql> unlock tables; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 以上就是mysql独占写锁的介绍
关于读写锁里面有一个锁升级和降级的问题，也就是写锁可以降级为读锁，但是读锁却不能升级为写锁。那么为什么是这样？...其实也不难理解，只要线程获取写锁，那么这一刻只有这一个线程可以在临界区操作，它自己写完的东西，自己的是可以看见的，所以写锁降级为读锁是非常自然的一种行为，并且几乎没有任何性能影响，但是反过来就不一定行的通了...，因为读锁是共享的，也就是说同一时刻有大量的读线程都在临界区读取资源，如果可以允许读锁升级为写锁，这里面就涉及一个很大的竞争问题，所有的读锁都会去竞争写锁，这样以来必然引起巨大的抢占，这是非常复杂的，因为如果竞争写锁失败...是继续还原成读锁状态，还是升级为竞争写锁状态？这一点是不好处理的，所以Java的api为了让语义更加清晰，所以只支持写锁降级为读锁，不支持读锁升级为写锁。...这就是读锁为什么不能直接升级写锁的主要原因，当然这里并不是绝对，升级写锁的最佳条件是一次只允许一个读线程升级，这样以来就不会产生大量不可控的竞争，在JDK8中新增的StampedLock类就可以比较优雅的完成这件事
关键对象 ES的老版本是用过_version字段的版本号实现乐观锁的。现在新版增加了基于_seq_no与_primary_term字段，三个字段做乐观锁并发控制。...if_seq_no=22&if_primary_term=2 乐观并发控制 乐观锁的操作主要就是两个步骤： 第一步：冲突检测。 第二步：数据更新。...参考乐观锁的版本号，JDK提供了一个AtomicStampedReference类，在CAS的基础上增加了一个Stamp（印戳或标记），使用这个印戳可以用来觉察数据是否发生变化，给数据带上了一种实效性的检验...网上很多资料就是一笔带过ES是通过乐观锁版本号来实现并发控制的，我就纳闷，仅仅通过版本号怎么实现的？ES的乐观锁实现就是类似AtomicStampedReference原理。...其实在并发更新下，哪怕是基于乐观锁多版本号控制，是一定要通过某种机制保证冲突检测与数据更新的原子性；并不是简单的一句多版本控制实现了乐观锁(是我自己较真了)。 翻了下GPT，如下是给出的回复。
加锁总结 这里我总结一下读锁和写锁的加锁场景： 加读锁：服务注册、服务下线、服务驱逐、服务状态的更新和删除 加写锁：获取增量的服务实例的信息 读写锁的加锁疑问 上一节讲了Eureka中加读锁和写锁的场景...这不是很奇怪么，不按套路出牌啊，别人都是写时加写锁，读时加读锁，Eureka刚好反过来，属实是真的会玩。 写的时候加的读锁，那么就说明可以同时写，那会不会有线程安全问题呢？ 答案是不会有安全问题。...为什么写时加读锁，读时加写锁 现在我们转过来，按照正常的操作，服务注册等写操作加写锁，获取增量的时候加读锁，那么可以不可呢？...其实也是可以的，因为这样注册表写操作和获取的增量信息读操作还是互斥的，那么获取的增量信息还是对的。 那么为什么Eureka要反过来？ 写（锁）写（锁）是互斥的。...如果注册表写操作加了写锁，那么所有的服务注册、下线、状态更新都会串行执行，并发性能就会降低，所以对于注册表写操作加了读锁，可以提高写的性能。
import os import re # 这段正则就是要能够正确的匹配所有的mongodb uri r = r'^mongodb\:\/\/(?P[_\w]+):(?...= regex.search(mongolab_url) # groupdict可以将正则表达式中的命名捕获的关键字和捕获来的值变成k-v对 data = match.groupdict() # 将mongodb
-《write写(增、删、改)模块源码实现》。...1. write写模块与command命令处理模块衔接回顾 ? ?...() MongoDB内核write模块主要由如下目录代码实现： ?...写入异常后是否继续写总结如下图所示： ? ?...3.4 后续 通过前面的分析可以得出，mongodb内核把多条doc文档按照指定限制把文档封装到不同batch中，然后一个batch一个batch分批处理。
关于CAS的概念参见下面的文章： 无锁编程以及CAS 在c++11中CAS指令已经被封装成了 非常方便使用的atomic模板类, 详情参见: atomic参考 以下代码利用atomic实现了一个读写资源锁...独占写,共享读,禁止复制构造函数和'='赋值操作符 * WRITE_FIRST为true时为写优先模式,如果有线程等待读取(m_writeWaitCount>0)则等待,优先让写线程先获取锁 * 允许嵌套加锁...*/ thread::id m_write_thread_id; /* 资源锁计数器,类型为int的原子成员变量,-1为写状态，0为自由状态,>0为共享读取状态 */ atomic_int...= this->m_write_thread_id) { int count; if (WRITE_FIRST)//写优先模式下,要检测等待写的线程数为0(m_writeWaitCount...= this->m_write_thread_id){ ++m_writeWaitCount;//写等待计数器加1 // 没有线程读取时(加锁计数器为0)，置为-1加写入锁
原因是因为在Delta中写不影响读。那为什么Delta写不影响读呢？很简单，delta能够保持版本，而且版本随着写入不断递增，之前的版本不会有变化。...那么delta真正需要解决的是并发写冲突。一般而言，写分成三种情况： 需要读取当前表的数据，然后计算，接着写入新的文件，删除旧的文件。这种模式典型的是upsert操作。...重试主要是重新读取包含新commit的数据，然后再次进行写操作。 如果A是1，B是2， B失败了，只要重新进行commit就好，而无需在进行完整的写操作。而如果A失败了，那么A需要走完整的写流程。...但是同一个实例的A,B并发写动作，可以使用内存中的锁，从而可以等待对方释放锁，而无需像上面那样。...缺点也比较明显，很多写操作是比较重的，比如upsert,失败了之后要重新基于新更新的数据做计算，然后再次尝试进行commit操作，所以写的并发度是很低的。
本文从 MongoDB 的慢日志引入 MongoDB 中的锁，通过介绍 MongoDB 中的资源分类、锁分类、锁结构、锁实现以及锁的使用情况与查询方法，深入浅出地介绍 MongoDB 中锁的相关技术。...，执行请求需要获取的锁，以及锁排队等待、获取时长等信息； writeConflicts（只有写请求）：写冲突，在同时写一个文档时即会造成些冲突； millis：慢请求最终执行时长； planSummary...在 MongoDB 中为了提高并发效率，提供了类似读写锁的模式，即共享锁（Shared, S）（读锁）以及排他锁（Exclusive, X）（写锁），同时，为了解决多层级资源之间的互斥关系，提高多层级资源请求的效率...，意向写锁，w MODE_S = 3, // 共享锁，读锁，R MODE_X = 4, // 排它锁，写锁，W LockModesCount }; 有了读写锁，为什么还要再划分意向锁...，在 MongoDB 中，操作一般为乐观并发控制，如写操作，会先假设没有冲突对数据进行修改，而只有真正修改数据时才会加锁，而 Document 锁加失败时则会遭遇写冲突（WriteConflict），而写冲突时
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