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摘要： 一、写入数据 1、ES 的任意节点都可以作为协调（Coordinating）节点接受请求（包括新建、索引或者删除请求），每个节点都知道集群中任一文档位置； 2、协调节点会通过 routing 字段计算出一个主分片（primary shard），并把请求路由到主分片所在节点（routing 是一个可变 阅读全文

摘要： ## 1. 垃圾回收的简单回顾 关于垃圾回收算法，基本就是那么几种：标记-清除、标记-复制、标记-整理。在此基础上可以增加分代（新生代/老年代），每代采取不同的回收算法，以提高整体的分配和回收效率。 无论使用哪种算法，标记总是必要的一步。这是理算当然的，你不先找到垃圾，怎么进行回收？ 垃圾回收器的工 阅读全文

摘要： 一、socket 和 fd（file descriptor）是什么？ Unix/Linux 基本哲学之一就是"一切皆文件"，即一切都可以用 "open → read/write → close" 来操作，socket 也可以理解成是一种特殊的文件。 fd（file descriptor）：文件描述符 阅读全文

摘要： 一、同步阻塞 IO（BIO） 当用户线程调用了 read 系统调用，内核（kernel）就开始了 IO 的第一个阶段：准备数据。很多时候，数据在一开始还没有到达（比如，还没有收到一个完整的Socket数据包），这个时候 kernel 就要等待足够的数据到来。 当 kernel 一直等到数据准备好了， 阅读全文

摘要： 01. 前言 写过或者学过 SQL 的人应该都知道 left join，知道 left join 的实现的效果，就是保留左表的全部信息，然后把右表往左表上拼接，如果拼不上就是 null。除了 left join 以外，还有 inner join、outer join、right join，这些不同的 阅读全文

摘要： 一、TkMybatis Tkmybatis 是基于 Mybatis 框架开发的一个工具，通过调用它提供的方法实现对单表的数据操作，不需要写任何 sql 语句，这极大地提高了项目开发效率。 二、怎么用？ 1. 引用 在 pom.xml 中引入 tk.mybatis 的引用。 <dependency> 阅读全文

摘要： 一、认识 Kafka Kafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。 Kafka 是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 1. kafka 架构 Kafka 的整体架构非常简单，是显式 阅读全文

摘要： 一、读写分离概述 基本架构图： 二、适用场景 读写分离不是银弹，并不是一有性能问题就上读写分离，而是应该先优化，例如优化慢查询，调整不合理的业务逻辑，引入缓存查询等只有确定系统没有优化空间后才考虑读写分离集群。 三、引入的系统复杂度问题 1. 主从复制延迟 2. 分配机制 如何将读写操作区分开来，然 阅读全文

摘要： 一、Elasticsearch 简介 你可以这么形容 Elasticsearch ： 一个分布式的实时文档存储，每个字段都可以被索引与搜索 一个分布式近实时分析搜索引擎 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据 Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎 阅读全文

摘要： 一、 为什么 Redis 那么快？ Redis 是基于内存的单进程单线程模型的 KV 数据库，由 C 语言编写，官方提供的数据是可以达到 100000+ QPS。 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速； 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的； 采用 阅读全文

摘要： 一、慢查询 因为 Redis 是单线程的，大量的慢查询可能会导致 redis-server 阻塞，可以通过 slowlog get n 获取慢日志，查看详情情况。 二、bigkey 大对象 bigkey 大对象可能会导致的问题包括： 内存空间不均匀（平衡），例如在 Redis Cluster 中，b 阅读全文

摘要： 减少分配率 这个几乎不用解释，减少了内存的使用量，自然就减少 GC 回收时的压力，同时降低了内存碎片与 CPU 的使用量。在设计对象时，应仔细检查并问自己： 我真的需要这个对象吗？ 这个字段是我需要的吗？ 我能减少数组的尺寸吗？ 这些对象，是否只有在极少数情况下，或者只有初始化的时候才用到？ 我是否 阅读全文

摘要： 一、为什么需要全文索引？ 通过 前面的文章 我们了解到 B+ 树索引具有"最左前缀匹配"的特性，因此，对于以下查询 B+ 树索引能很好的适配。 SELECT * FROM blog WHERE content like 'xxx%' 但是 B+ 树索引对于 '%xxx%' 式的匹配却显得无能为力，而 阅读全文

摘要： 一、B+树索引概述 索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。 二叉树，左子树的键值总是小于根的键值，右子树的键值总是大于根的键值。 平衡二叉树（AVL树），任何节点的两个子树的高度最大差为 1。平 阅读全文

摘要： 引入 MRR，全称「Multi-Range Read Optimization」。 简单说：MRR 通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。 至于： 为什么要把随机读转化为顺序读？ 怎么转化的？ 为什么顺序读就能提升读取性能？ 执行一个范围查询： mysql > exp 阅读全文