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，码连但遵循的接池多人交友直播源码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。端游墨香源码数据库选择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。提取软件源码iapp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，猛龙回首源码指标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lorawan通讯协议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。