本文重点介绍mgo使用,仅简单介绍mongodb。
mongodb特性
mongdb简单介绍
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) 。
思路一会儿
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。
为什么
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
