1.游戏服务端杂谈
2.用golang实现mongodb数据库连接池-高级篇-协程安全
3.MongoDB 4.0支持事务了，码连还有多少人想用MySQL呢？

游戏服务端杂谈

       本文探讨游戏服务端的接池架构与关键组件，旨在提升服务的码连性能、稳定性和可扩展性。接池

       不同游戏服务器架构各异，码连但遵循的接池易语言源码彩票核心原则是可扩容性与高容灾性。在全状态型服务端，码连实现可扩容并非易事。接池作者强调，码连服务宕机或满载时，接池应确保系统整体可用性。码连下文将介绍作者经历的接池一个服务器架构。

       架构包含集群、码连负载均衡层、接池数据库、码连网关、登录与场景服务，以及公共服务进程。LB层负责分发连接，基于策略动态调整后端网关，保障连接能力。diy在线设计系统 源码数据库选择MongoDB，采用主从架构，兼顾性能与成本。网关管理外部连接与socket消息，支持多种网络类型，包括可靠UDP、TCP与KCP，确保实时性。登录服务管理玩家信息，提供排队功能。场景服务器提供玩家游戏环境，包括AI逻辑、技能处理等。数据缓存进程缓存对象数据，减轻数据库压力。

       对象数据存储采用MongoDB与Lua table映射，通过脏标记机制同步至缓存，同时在文件中备份数据以防断电丢失。公共服务进程按功能拆分，便于维护与扩展。开源仿淘宝商城源码数据库支持MongoDB与MySQL，后者为满足特定发行方需求。优化数据库吞吐量，采用异步驱动与连接池。

       HTTP服务集群接收商务数据请求与性能监控，便于远程访问与问题定位。此架构设计旨在提升游戏服务端性能、稳定性和可扩展性，同时满足不同场景与需求。

用golang实现mongodb数据库连接池-高级篇-协程安全

       本文深入探讨在Golang中实现MongoDB数据库连接池的高级篇，特别关注协程安全优化。在前文《用Golang实现MongoDB数据库连接池-基本篇》中，我们构建了基础版本，但为进一步提升效率与高并发下的安全性，本篇将深入实现协程安全版。

       理解Data Race至关重要。考虑以下代码：

       当Alice与Bob同时执行操作时，最终存款可能出现几种情况？

       直观推测有三种可能：

       Alice先动 | Bob先动 | Alice/Bob/Alice

       0 | 0 | 0

       A1存 | B存 | A1存

       A2余额= | A1存 | B存

       B存 | A2余额= | A2余额=

       最终存款总计似乎无误，但实际还有第四种情况：Bob的操作发生在A1余额加金额之后，但余额赋值之前，定位链接破解和源码由此可能导致存款异常。

       为确保协程安全，我们采用互斥锁方式实现设计，具体方法请参阅《Golang实现协程安全的几种方式》。

       通过以上设计，我们成功构建了高效率、协程安全的MongoDB数据库连接池实现。完整代码可访问：[github.com/kmnemon/gola...]。

MongoDB 4.0支持事务了，还有多少人想用MySQL呢？

       在处理和文档的存储数据库时，选择MongoDB而非MySQL的原因多种多样，涉及性能、扩展性和灵活性等多方面考量。本文旨在深入探讨MongoDB的事务支持，解析事务的概念、ACID属性及其在MongoDB中的应用，同时对比MongoDB事务与MySQL事务的不同之处，并提供事务使用的指导。此外，本文还将介绍MongoDB中的进销库存 安卓 源码连接池和聚合框架，以及文档格式设计的最佳实践，以帮助开发者构建高效、可维护的数据库系统。

       首先，要澄清一些误解。一些文章将MongoDB描述为“最终一致”的数据库，但实际上，MongoDB始终提供强一致性的主文档读写操作和单文档原子性更新。软状态是指数据需要持续更新以避免过期，而MongoDB并不遵循这一概念。在网络不稳定或节点故障时，MongoDB会进入只读模式，以确保数据一致性，这并非为了追求软状态。

       MongoDB是一个ACID数据库，支持原子性、一致性、隔离性和持久性。自4.0版本起，MongoDB也支持跨多个文档和集合的事务处理，进一步增强了其事务支持能力。自4.2版本，MongoDB更进一步支持分片集群内的跨分片事务，使事务处理能力更加全面。

       事务是数据库中处理逻辑单元，包含多个操作，无论是读取还是写入。MongoDB事务可以跨多个文档、集合、数据库、文档和分片进行操作，确保操作的一致性、隔离性和持久性。事务的关键在于确保操作要么全部成功，要么全部失败，以维护数据库的完整性和一致性。

       ACID属性定义了事务处理的基本原则和目标。原子性确保事务中的所有操作要么都被执行，要么都不执行，以防止数据出现不一致的状态。一致性要求事务在执行前后，数据状态始终满足预定义的约束条件。隔离性保证了事务的执行不受其他事务的影响，确保数据的准确性。持久性确保事务在提交后，即使发生系统故障，数据仍然保持一致和完整。

       在MongoDB中使用事务时，需要注意事务带来的性能成本。事务处理要求数据库在执行期间保持一致性，这可能需要额外的锁和同步机制，从而影响性能。对于复杂的模式设计，如果模式正确，可能不需要频繁进行跨多个文档的更新，因此在设计时应充分考虑事务的使用场景。

       MongoDB提供了两种API来使用事务：核心API和回调API。核心API要求开发者手动处理事务的错误逻辑，如重试和错误处理，而回调API则封装了事务管理，简化了应用程序开发，并提供了事务错误的重试逻辑。选择哪种API取决于开发者对事务处理的复杂度和需求。

       在MongoDB事务中，有时间限制和操作限制。时间限制包括事务的运行时间、获取锁的时间以及事务运行的最长时间。操作限制与MongoDB的oplog条目和单个条目大小有关。开发者可以通过调整参数来控制这些限制，确保事务的高效执行。

       连接池在MongoDB中扮演着关键角色，它负责数据库连接的管理，减少了新连接的创建频率，提高了性能。通过连接池，数据库连接可以被复用，避免了频繁创建和销毁连接的开销。

       聚合框架是MongoDB提供的强大工具，用于对集合中的文档进行分析和操作。聚合管道基于管道概念，通过一系列阶段处理文档流，提供了一种灵活的数据处理方式，支持匹配、投影、排序、跳过、限制等操作，使数据处理更加高效和便捷。

       在设计MongoDB文档格式时，需要考虑限制条件、查询和写入模式、关系类型、范式化与反范式化、数据嵌入与引用、优化数据操作等多个方面。通过合理设计，可以提高查询效率，优化数据存储和访问模式，从而构建出高效、可维护的数据库系统。

       综上所述，MongoDB在事务处理、连接池、聚合框架、文档格式设计等方面提供了强大的支持和灵活性。通过深入理解这些特性和最佳实践，开发者可以构建出满足业务需求、性能高效且易于维护的数据库系统，实现和文档存储的高效管理。