本文重点介绍mgo使用,仅简单介绍mongodb。
mongodb特性
注意: 上图已经告知我们mongo不支持事务,在开发项目应用时,想要保证数据的完整性请考虑关系型数据库(经典例子银行转账)。 mongo提供了许多原子操作,比如文档的保存,修改,删除等,都是原子操作。所谓原子操作就是要么这个文档保存到mongodb,要么没有保存到mongodb,不会出现查询到的文档不完整的情况。
mgo简介
mgo 是 mongodb 的 GO 语言驱动包。
mgo官网:http://labix.org/mgo
mgo使用
mgo方案一
package mgo import ( "flag" "gopkg.in/mgo.v2" "log" "study/conf" ) var session *mgo.Session var database *mgo.Database func init() { /*配置mongodb的josn文件,配置内容如下: { "hosts": "localhost", "database": "user" }*/ filename := flag.String("config", "./conf/config.json", "Path to configuration file") flag.Parse() config := &conf.ConfigurationDatabase{} config.Load(*filename) var err error dialInfo := &mgo.DialInfo{ Addrs: []string{config.Hosts}, Direct: false, Timeout: time.Second * 1, PoolLimit: 4096, // Session.SetPoolLimit } //创建一个维护套接字池的session session, err = mgo.DialWithInfo(dialInfo) if err != nil { log.Println(err.Error()) } session.SetMode(mgo.Monotonic, true) //使用指定数据库 database = session.DB(config.Database) } func GetMgo() *mgo.Session { return session } func GetDataBase() *mgo.Database { return database } func GetErrNotFound() error { return mgo.ErrNotFound }
这里的 session 能够和 mongodb 集群中的所有Server通讯。
session设置的模式分别为:
- Strong
session 的读写一直向主服务器发起并使用一个唯一的连接,因此所有的读写操作完全的一致。 - Monotonic
session 的读操作开始是向其他服务器发起(且通过一个唯一的连接),只要出现了一次写操作,session 的连接就会切换至主服务器。由此可见此模式下,能够分散一些读操作到其他服务器,但是读操作不一定能够获得最新的数据。 - Eventual
session 的读操作会向任意的其他服务器发起,多次读操作并不一定使用相同的连接,也就是读操作不一定有序。session 的写操作总是向主服务器发起,但是可能使用不同的连接,也就是写操作也不一定有序。
//个人项目部分代码 type User struct { ID bson.ObjectId `bson:"_id"` UserName string `bson:"username"` Summary string `bson:"summary"` Age int `bson:"age"` Phone int `bson:"phone"` PassWord string `bson:"password"` Sex int `bson:"sex"` Name string `bson:"name"` Email string `bson:"email"` } func Register(password string, username string) (err error) { con := mgo.GetDataBase().C("user") //可以添加一个或多个文档 /* 对应mongo命令行 db.user.insert({username:"13888888888",summary:"code", age:20,phone:"13888888888"})*/ err = con.Insert(&User{ID: bson.NewObjectId(), UserName: username, PassWord: password}) return } func FindUser(username string) (User, error) { var user User con := mgo.GetDataBase().C("user") //通过bson.M(是一个map[string]interface{}类型)进行 //条件筛选,达到文档查询的目的 /* 对应mongo命令行 db.user.find({username:"13888888888"})*/ if err := con.Find(bson.M{"username": username}).One(&user); err != nil { if err.Error() != mgo.GetErrNotFound().Error() { return user, err } } return user, nil }
通过find()可以进行单个或者全部的查询,并且可以进行分页处理。下面为简单代码展示:con.Find(nil).Limit(5).Skip(0).All(&user)
package models import ( "gopkg.in/mgo.v2/bson" "study/library/mgo" "time" ) type Diary struct { Uid bson.ObjectId `bson:"uid"` ID bson.ObjectId `bson:"_id"` CreatTime time.Time `bson:"creattime"` UpdateTime time.Time `bson:"updatetime"` Title string `bson:"title"` Content string `bson:"content"` Mood int `bson:'Mood"` Pic []string `bson:'pic'` } //通过uid查找本作者文章,并且显示文章作者名字 func FindDiary(uid string) ([]interface{}, error) { con := mgo.GetDataBase().C("diary") // 其中的lookup功能可以实现类似于mysql中的join操作,方便于关联查询。 /*对应mongo命令行 db.diary.aggregate([{$match:{uid: ObjectId("58e7a1b89b5099fdc585d370")}}, {$lookup{from:"user",localField:"uid",foreignField:"_id",as:"user"}}, {$project:{"user.name":1,title:1,content:1,mood:1}}]).pretty() */ pipeline := []bson.M{ bson.M{"$match": bson.M{"uid": bson.ObjectIdHex(uid)}}, bson.M{"$lookup": bson.M{"from": "user", "localField": "uid", "foreignField": "_id", "as": "user"}}, bson.M{"$project": bson.M{"user.name": 1, "title": 1, "content": 1, "mood": 1, "creattime": 1}}, } pipe := con.Pipe(pipeline) var data []interface{} err := pipe.All(&data) if err != nil { return nil, err } return data, nil } func ModifyDiary(id, title, content string) (err error) { con := mgo.GetDataBase().C("diary") //更新 /*对应mongo命令行 db.diary.update({_id:ObjectId("58e7a1b89b5099fdc585d370")}, {$set:{title:"modify title",content:"modify content", updatetime:new Date()})*/ err = con.Update(bson.M{"_id": id}, bson.M{"$set": bson.M{"title": title, "content": content, "updatetime": time.Now().Add(8 * time.Hour)}}) return }
mgo更新方法很多,如批量更新con.UpdateAll(selector, update)
,更新或插入数据con.Upsert(selector, update)
。
mgo方案二
思考: session 会被全局使用,当在实际的程序中,我们可以开启goroutine 来处理每个连接,多个goroutine 可以通过 session.Clone() 来创建或复用连接,使用完成之后通过 session.Close() 来关闭这个连接。当并发很高时,看起来可以提高效率。
下面部分代码修改 :
import ( "flag" "gopkg.in/mgo.v2" "log" "study/conf" ) var session *mgo.Session var config *conf.ConfigurationDatabase func init() { filename := flag.String("config", "./conf/config.json", "Path to configuration file") flag.Parse() config = &conf.ConfigurationDatabase{} config.Load(*filename) var err error dialInfo := &mgo.DialInfo{ Addrs: []string{config.Hosts}, Direct: false, Timeout: time.Second * 1, PoolLimit: 4096, // Session.SetPoolLimit } session, err = mgo.DialWithInfo(dialInfo) if err != nil { log.Println(err.Error()) } session.SetMode(mgo.Monotonic, true) } type SessionStore struct { session *mgo.Session } //获取数据库的collection func (d * SessionStore) C(name string) *mgo.Collection { return d.session.DB(config.Database).C(name) } //为每一HTTP请求创建新的DataStore对象 func New SessionStore() * SessionStore { ds := & SessionStore{ session: session.Copy(), } return ds } func (d * SessionStore) Close() { d.session.Close() } func GetErrNotFound() error { return mgo.ErrNotFound }
对查找进行了修改
func FindUser(username string) (User, error) { var user User ds := mgo.NewSessionStore() defer ds.Close() con := ds.C("user") if err := con.Find(bson.M{"username": username}).One(&user); err != nil { if err.Error() != mgo.GetErrNotFound().Error() { return user, err } } return user, nil }
mgo方案一和二测试:
使用boom进行并发测试,并在每个 goroutine 里面sleep 5秒,这样是让连接暂时不释放,就可以看到 mgo 方案二 会不断创建新连接,方案一不会创建新连接。可以使用mongo shell 的db.serverStatus().connections来查看连接数。
mgo方案一测试连接数: 1000 并发:mongo 3个连接 5000 并发:mongo 3个连接。
mgo方案二测试连接数: 1000 并发:mongo 500多个连接 5000 并发:mongo 1400多个连接。
提示: mgo 默认连接池是 4096,在高并发下,如果每个 session都不调用 close(),会导致连接数会很快就达到 4096,并堵死其他请求,所以在使用clone() 或 copy()时 session 时一定要使用 defer close() 把连接关闭。启用 maxPoolLimit 参数会限制总连接大小,当连接超过限制总数当前协程 等待,直到可以创建连接。
测试结果:mgo方案一和方案二在并发下,效率差不多。
可能性,由于数据少或者处理的单个mongo无法看出效果。
由于目前自己项目只使用了一个mongo,后期使用多个mongo进行或在大量数据下测试。如果大家有什么好的建议,提出来进行学习思考。
推荐学习:
http://goinbigdata.com/how-to-build-microservice-with-mongodb-in-golang/
官方博客详讲了mgo并发处理,如下:
https://www.mongodb.com/blog/post/running-mongodb-queries-concurrently-with-go
作者:WuXiao_链接:https://www.jianshu.com/p/13b7f4630670來源:简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。github:demo:https://github.com/goinggo/beego-mgo
来源:https://www.cnblogs.com/yaowen/p/8202566.html