panzer_maus的博客

在 MySQL 的性能优化体系里，索引是最重要、也最容易被误用的一环。很多慢查询并不是因为 SQL 写得有多复杂，而是因为没有合理使用索引；也有很多线上事故，表面看是“数据库慢了”，本质上却是索引设计不合理、查询条件失效、索引过多导致写入性能下降。如果把数据库比作图书馆，那么表数据就是一本本书，索引就是目录。没有目录，你要找一本书只能一本本翻；有了目录，你可以迅速定位到目标内容。但目录也不是越多越好，目录太多不仅占空间，还会让每次新增、修改、删除都变慢。索引（Index）是一种帮助数据库快速定位数据。

MySQL通过三种日志机制实现数据安全：undolog记录事务操作用于回滚，保证原子性；redolog采用WAL机制先写日志后持久化，确保崩溃恢复；binlog记录逻辑变更，支持主从复制。主从复制包含同步（全部从库确认）、异步（不等待）和半同步（部分从库确认）三种策略，其中半同步在1主2从时只需1个从库确认即可，兼顾性能与可靠性。日志机制与复制策略共同保障了MySQL的数据一致性和高可用性。

Redis的用途广泛, 但最常用的用途是用于数据库中作为"缓存", 因为数据库的访问数据慢, 而Redis将数据存放在内存中等优点, 很适合作为数据库的缓存进行快速访问数据。

集群中的各个节点都会用心跳包来判断节点是否故障。

分布式系统中, 常常因为数据量过多而导致储存空间不够的情况, 此时我们需要引入多个主节点存储数据;例如一共又1tb的数据, 用一个主节点承担1tb的数据成本太大, 所以我们引入了四个主节点, 每个主节点各自承担256g的数据. 并为每个主节点配置多个从节点, 这样就大大减少了内存成本.

当主节点因意外下线时, 从节点虽然可以继续接收读取数据的请求, 但无法晋升为主节点, 无法代替主节点的功能, 需要手动将从节点进行晋升, 十分麻烦. 而解决了这一问题。

如图是主从复制的步骤流程。

在分布式系统中, 往往会遇到"单节点"问题, 这个问题是指: 在一台物理服务器上, 只有一个服务器程序运行. 这样导致的问题包括但不限于: 处理请求并发量降低. 当一个服务器崩溃时,业务流程将中断造成不可逆的损失.将所有的服务器程序分为"主"和"从"两种服务器.1. 在配置⽂件中加⼊ slaveof {masterHost} {masterPort} 随 Redis 启动⽣效。2. 在 redis-server 启动命令时加⼊ --slaveof {masterHost} {masterPort} ⽣效。

Redis虽然是"非关系型数据库"但也存在"事务"的概念. 我们可以以MySql数据库的事务特点来进行对比学习。

因为Redis是将数据存放在内存中的, 而内存中的数据是容易丢失的,使用持久化可以有效地避免因进程退出造成数据丢失问题, 当下次重启时利⽤之前持久化的⽂件即可实现数据恢复。

当为Redis的某一个Key设置了一个过期时间. 当过期时间到了的时候, Redis是怎么知道哪些Key过期了并用什么方法删除这些Key的呢?主要有两种方式来进行删除。

Redis的数据存储是按照键值对的形式进行存储(key-value).即一个键对应一个值.但需要注意的是key的数据类型只能是string类型. 不一样的是value的类型有下列几种常见的类型.

Aspect Oriented Programming（⾯向切⾯编程）例如想要对自己代码中所有方法添加某一个功能, 一个一个添加太麻烦, 所以对这种功能进行AOP的处理让所有方法都实现这一功能。

xml格式和注解的方式都可以使用标签来实现动态sql且两者可以共存.但xml用标签更为推荐文章使用到的数据库类型。

Spring 是包含了众多⼯具⽅法的 IoC 容器,而IoC是一种思想. 简单来说IoC的思想是将控制权进行反转, 将原来需要由程序员手动创建的对象交由spring自动创建管理.如果A对象需要B对象,B对象需要C对象.利用这一思想可以降低代码复杂度, 提高开发效率.