Mongoose 事务重试中的数组操作问题解析
2025-05-06 23:19:13作者:沈韬淼Beryl
问题背景
在使用 Mongoose 8.6.0 版本与 MongoDB 5 配合时,开发者在事务处理中发现了一个关于数组操作的严重问题。当文档中的子文档数组通过 push() 或 addToSet() 方法修改后,在事务重试过程中会出现数据重复的问题。
问题现象
具体表现为:
- 文档包含一个子文档数组
- 使用
push()方法向数组添加元素 - 在事务中保存(
save())文档 - 事务需要重试时(整个事务重试而非仅提交重试)
结果会导致数组中添加的元素数量呈指数级增长,遵循 2^n 规律(n为重试次数)。例如:
- 第一次重试:2个相同元素
- 第二次重试:4个相同元素
- 第三次重试:8个相同元素
- 以此类推
技术分析
通过分析 MongoDB 的更新操作日志,可以清楚地看到问题所在:
第一次保存操作生成的更新语句:
{
"$push": {
"items": {
"$each": [{"name":"test3"}]
}
},
"$inc": {"__v":1}
}
第二次重试生成的更新语句:
{
"$set": {"__v":1},
"$push": {
"items": {
"$each": [{"name":"test3"},{"name":"test3"}]
}
}
}
第三次重试生成的更新语句:
{
"$set": {"__v":1},
"$push": {
"items": {
"$each": [{"name":"test3"},{"name":"test3"},{"name":"test3"},{"name":"test3"}]
}
}
}
可以看到,每次重试时 $push.items.$each 数组中的元素数量都会翻倍,这直接导致了数据的重复问题。
影响范围
这个问题主要影响以下数组操作方法:
push()addToSet()
其他数组操作方法如 pop()、pull()、remove()、set()、shift() 和 splice() 则表现正常。
潜在风险
除了数据重复外,这个问题还会带来两个潜在风险:
- 更新查询体积膨胀:随着重试次数增加,更新查询的体积会急剧增长
- 操作失败风险:当查询体积超过 MongoDB 的限制(16MB)时,操作会失败并抛出以下错误之一:
RangeError: The value of "offset" is out of range... MongoServerError: BSONObj size: 16928643 is invalid...
临时解决方案
在官方修复前,可以采用以下临时解决方案:
await mongoose.connection.transaction(async (session) => {
// 重置数组字段,清除内部状态
doc.items = doc.items;
await doc.save({ session });
// 重试逻辑...
});
这个方法通过重新赋值数组字段来重置 Mongoose 文档的内部状态,确保每次重试时都能正确生成更新语句。
最佳实践建议
在事务处理中使用数组操作时,建议:
- 尽量减少事务中的数组操作
- 对于关键业务逻辑,考虑使用原子操作而非事务
- 监控事务重试次数,设置合理的重试上限
- 在重试逻辑中加入数据一致性检查
这个问题提醒我们在使用 ORM/ODM 工具的高级功能时,需要充分理解其内部工作机制,特别是在分布式环境下的事务处理场景中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1