Wie gehe ich mit Parallelität um und sperren in MongoDB?

Dieser Artikel untersucht die Parallelitätsbearbeitung von MongoDB und konzentriert sich auf seine optimistische Parallelitätskontrolle unter Verwendung von Atomoperationen und Versionen. Es werden Best Practices für die Datenintegrität erörtert, einschließlich Atomoperationen, Transaktionsnutzung und Indexierung

MongoDB

MongoDB, die eine NoSQL-Datenbank ist, verwendet keine traditionellen Verriegelung auf Zeilenebene oder Tabellenebene wie relationale Datenbanken. Stattdessen stützt es sich auf eine optimistische Parallelitätskontrolle und einen Ansatz auf Dokumentebene. Dies bedeutet, dass mehrere Clients in den meisten Szenarien gleichzeitig ohne explizite Sperren Daten lesen und schreiben können. Es ist jedoch entscheidend zu verstehen, wie MongoDB mit der Parallelität umgeht und wann bestimmte Strategien umgesetzt werden sollen, für die Datenintegrität. Der Kernmechanismus ist die Verwendung von Atomoperationen und Versionen. Atomic Operations garantiert, dass ein einzelner Betrieb in einem Dokument vollständig ohne Unterbrechung von anderen Vorgängen abgeschlossen wird. MongoDB verwendet in jedem Dokument einen Änderungszähler (oder eine Version) intern. Wenn ein Aktualisierungsvorgang stattfindet, überprüft MongoDB die aktuelle Version mit der im Dokument gespeicherten Version. Wenn sie übereinstimmen, ist das Update erfolgreich und die Version wird inkrementiert. Wenn sie nicht übereinstimmen, bedeutet dies, dass ein anderer Prozess das Dokument seit dem ursprünglichen Lesen geändert hat, was zu einem Fehler "Versionsfehlverhalten" führt. Dieser Fehler informiert die Anwendung, dass die Operation wiedergegeben werden muss, normalerweise nach dem erneuten Lesen des Dokuments, um die neueste Version zu erhalten. Dieser Mechanismus ist von Natur aus optimistisch; Es wird davon ausgegangen, dass Konflikte selten sind, wodurch die Notwendigkeit expliziter Schlösser minimiert und die Leistung verbessert wird. Für Szenarien, die stärkere Garantien erfordern, müssen Sie jedoch möglicherweise die Verriegelung auf Anwendungsebene implementieren oder Transaktionen verwenden (später diskutiert). Die Atomoperatoren von MongoDB ( $ inc , $ set , $ push , $ Pull usw.), wann immer möglich. Diese Vorgänge garantieren, dass das gesamte Update als einzelne Einheit stattfindet und teilweise Aktualisierungen und Inkonsistenzen verhindert. Verwenden Sie beispielsweise anstelle von separaten Lesen, Änderungen und Schreiben von Operationen Atomoperatoren, um alle drei Schritte innerhalb eines einzelnen Datenbankbefehls auszuführen. Ihre Anwendung sollte so konzipiert sein, dass es nach dem Erhalten der neuesten Dokumentenversion fehlgeschlagene Operationen wiederholt. Durch die Implementierung exponentieller Backoff- und Wiederholungsmechanismen kann die Robustheit Ihrer Anwendung in Situationen mit hoher Konsequenz verbessern. Dies stellt sicher, dass alle Vorgänge innerhalb einer Transaktion entweder vollständig erfolgreich sind oder vollständig ausfallen und teilweise Aktualisierungen in allen Dokumenten verhindern. Eine effiziente Indexierung reduziert die Zeitdokumente, die auch implizit für das Lesen gesperrt sind. Dieser Ansatz sollte sorgfältig bewertet werden, da er die Leistung und Skalierbarkeit erheblich beeinflussen kann. Sie garantieren, dass eine Reihe von Operationen entweder alle erfolgreich sind oder alle zusammen ausfallen und die Datenintegrität beibehalten. Um Transaktionen zu verwenden, müssen Sie das Objekt Sitzung in Ihrem MongoDB -Treiber verwenden. Die Sitzung verwaltet den Lebenszyklus der Transaktion. Sie initiieren eine Sitzung, führen Ihre Vorgänge im Bereich der Sitzung aus (unter Verwendung des Sitzungsobjekts mit Ihren Datenbankbefehls) und begehen entweder die Transaktion (alle Änderungen dauerhaft vorzunehmen) oder abbrechen (alle Änderungen abwerfen). In einer Python -Anwendung unter Verwendung des Pymongo -Treibers machen Sie beispielsweise so etwas wie dieses (vereinfachtes Beispiel):

 <code class="python"> aus pymongo import mongoclient client.start_Session () als Sitzung: mit Sitzung.start_transaction (): db.collection1.update_one ({& quot; _id & quot;: 1}, {& quot; $ set & quot ;: {& quotisch; {& quot; $ set & quot ;: {& qualvalue & quot ;: 20}}, Session = Session) print ("Transaktion erfolgreich festgelegt! Verwenden Sie sie. Der primäre Verriegelungsmechanismus wird implizit und intern durch optimistische Parallelitätskontrolle und -versioning verwaltet, wie zuvor beschrieben. Die folgenden "Sperren" -Konzepte sind jedoch relevant:  <ul> <li> <strong> optimistische Parallelitätskontrolle (OCC): </strong> Dies ist der Standardmechanismus. Es ist effizient und für die meisten Szenarien geeignet, in denen gelegentliche Wiederholungen akzeptabel sind. Verwenden Sie dies als primärer Ansatz, es sei denn, eine starke Konsistenz über mehrere Dokumente hinweg ist absolut erforderlich. Verwenden Sie sie, wenn Sie in einem einzigen logischen Betrieb eine starke Konsistenz über mehrere Schreibvorgänge oder Aktualisierungen benötigen. Sie garantieren Atomizität, führen jedoch einige Leistungsaufwand ein. Sie können dies mit externen Tools (z. B., verteilten Sperrungen) oder Ihrer Anwendungslogik implementieren, wenn Sie über hochspezifische, seltene Parallelitätsprobleme verfügen, die nicht durch OCC oder Transaktionen behandelt werden können. Dies wird im Allgemeinen aufgrund von Komplexität und Leistungsergebnis entmutigt. Es ist oft ein Hinweis auf ein fehlerhaftes Design, das neu bewertet werden sollte. Der Overhead und das Potenzial für Deadlocks machen dies zu einer Lösung, die nicht unbedingt erforderlich ist. </li> </ul></code>

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