sanylove的博客

JavaScript 在网页设计中扮演着不可或缺的核心角色。通过一系列丰富的实例，我们看到它在基础交互效果、表单验证、数据获取与展示、动画效果以及页面布局调整等诸多方面展现出的强大能力。合理运用 JavaScript，能够将静态的网页转化为充满活力、交互性强、信息实时更新且适配多元终端的优质用户界面。无论是打造引人入胜的导航体验、确保数据的准确。

在现代前端开发中，Vue.js 凭借其简洁、高效、灵活的特性，成为了众多开发者的首选框架之一，而组件化开发则是 Vue.js 的核心优势。组件可以将复杂的 UI 界面拆分成一个个独立的、可复用的小块，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

当 AOF 写回策略配置了 Always 策略，如果写入是一个大 Key，主线程在执行 fsync() 函数的时候，阻塞的时间会比较久，因为当写入的数据量很大的时候，数据同步到硬盘这个过程是很耗时的。AOF 重写机制和 RDB 快照（bgsave 命令）的过程，都会分别通过fork()函数创建一个子进程来处理任务。会有两个阶段会导致阻塞父进程（主线程）：创建子进程的途中，由于要复制父进程的页表等数据结构，阻塞的时间跟页表的大小有关，页表越大，阻塞的时间也越长；

大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。一般而言，下面这两种情况被称为大 key：String 类型的值大于 10 KB；Hash、List、Set、ZSet 类型的元素的个数超过 5000个；

今天跟大家聊聊两个问题：如何用 Redis 实现分布式锁？Redis 是如何解决集群情况下分布式锁的可靠性问题的？

以上步骤为实现一个高并发、低延迟、可扩展的分布式频道聊天系统提供了完整的设计与实现流程，包括 WebSocket 服务器的实现、频道隔离、消息队列、Redis 管理、负载均衡和容器化部署。

今天跟大家聊聊，常见的 3 种缓存更新策略。Cache Aside（旁路缓存）策略；Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略；Write Back（写回）策略；实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略主要应用在计算机系统里。

Redis 使用的过期删除策略是「惰性删除+定期删除」，删除的对象是已过期的 key。

有限状态机这名词听起来好像很高大上，其实本质上是对象(actor)在不同状态下收到信息有不同的行为（处理方式）和状态转换，有点类似设计模式中的状态模式。以一个简单的游戏场景为案例，在rpg游戏地图中常常会出现一些怪物，怪物站在地图里的初始状态是游荡状态，如果玩家出现在他的实现范围内，那么他的状态就会变成追击状态，离开怪物视野后又变为游荡状态，当人物打死怪物就会变成死亡，类似这种其状态会因为触发事件而导致的状态转换就有限状态机。

-修改CFLAG= -DOPENSSL_THREADS 修改成 CFLAG= -fPIC -DOPENSSL_THREADS。文件末尾添加 export PATH=$PATH:/usr/local/erlang/bin。--创建Erlang安装目录。--配置Erlang环境变量。验证erlang是否安装成功。--也就是添加 -fPIC。ErLang安装依赖。

当有个哨兵标记主节点为「客观下线」后，就会进行选举 Leader 的过程，因为此时哨兵集群还剩下 3 个哨兵，那么还是可以拿到半数以上（5/2+1=3）的票，而且也达到了 quorum 值，满足了选举 Leader 的两个条件， 所以就能选举成功，因此哨兵集群可以完成主从切换。这时如果要恢复服务的话，需要人工介入，选择一个「从节点」切换为「主节点」，然后让其他从节点指向新的主节点，同时还需要通知上游那些连接 Redis 主节点的客户端，将其配置中的主节点 IP 地址更新为「新主节点」的 IP 地址。

整数集合是 Set 对象的底层实现之一。当一个 Set 对象只包含整数值元素，并且元素数量不时，就会使用整数集这个数据结构作为底层实现。

redis是一种内存数据库，所有的操作都是在内存中进行的，还有一种重要原因是：它的数据结构的设计对数据进行增删查改操作很高效。redis的数据结构是什么redis数据结构是对redis键值对值的数据类型的底层的实现，注意不是。

在binlog_format=statement和binlog_row_image=FULL时，InnoDB内部认真执行了update语句，即“把这个值修改成 (1,999)“这个操作，该加锁的加锁，该更新的更新。在binlog_format=row和binlog_row_image=FULL时，由于MySQL 需要在 binlog 里面记录所有的字段，所以在读数据的时候就会把所有数据都读出来，那么。

今天聊聊redis 三种缓存更新策略分别是：Cache Aside（旁路缓存）策略；Read/Write Through（读穿 / 写穿）策略；Write Back（写回）策略；其中 Cache Aside策略是redis和Mysql使用的更新策略，另外两种策略主要使用在计算机系统上。

在文章中，我们知道如果redis宕机了，我们可以通过AOF 和 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证数据的丢失（或少量损失）从而提高稳定性。但是，如果我们数据只存在一台redis服务器中，那么在恢复期间我们无法提供服务的，这不符合服务器的高可靠性。如果更加严重的话，这台服务器的硬盘出现了故障，那么数据是不是全部丢失了吗？这也是无法接受的。那么为了避免这种单点故障，我们有什么办法呢？有同学可以会想到的机制。那就恭喜你了，你想的答案是对的。在redis中也提供来解决这样的问题。

Redis读写速度快、性能优越是因为它将所有数据存在了内存中，然而，当Redis进程退出或重启后，所有数据就会丢失。所以我们希望Redis能保存数据到硬盘中，在Redis服务重启之后，原来的数据能够恢复，这个过程就叫持久化。

当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果，即他们会被映射到哈希表的同一个位置时，即称为发生了哈希冲突。简单来说就是哈希函数算出来的地址被别的元素占用了。

我们都知道，用户数据一般都是存储在数据库中，而数据库的数据是落地于磁盘的，如果我们读取数据库的数据那是很慢的。一旦，用户访问量上来，就很容易引起数据库崩溃。所以，我们一般会加入一层缓存避免直接访问数据库，而redis就是不错的缓存层。因为redis是内存数据库，所以存放redis中的数据跟存放在内存中的数据差不多。这也是我们今天要解决的问题，要知道它们怎么发生的，然后该怎么解决。

在文章中，仔细的学习了一些MYSQL数据库的知识。但是，随着我们的业务越来越好，那么我们不可能直接去操作MYSQL数据库。因为直接去操作MYSQL终究会有比较多的I/O操作，而使整个系统的性能最终受到数据库I/O的制约而无法承载。所以，我们一般会给服务器加入缓存，这样客户端的操作可以直接操作缓存，从而减轻数据库的压力。而NOSQL中的redis比较常用的场景就是作为缓存。当我们引入缓存之后，怎么样去更新缓存和数据库的数据呢？

今天跟大家聊聊两个问题：如何用 Redis 实现分布式锁？Redis 是如何解决集群情况下分布式锁的可靠性问题的？

移除指定端口：firewall-cmd --permanent --remove-port=3306/tcp。查看指定接口所属区域： firewall-cmd --get-zone-of-interface=eth0。查看所有打开的端口： firewall-cmd --zone=public --list-ports。查看区域信息: firewall-cmd --get-active-zones。查看是否拒绝： firewall-cmd --query-panic。

在谈主从复制之前，应该都会有一个疑问，那么就是一个MYSQL数据库存在的问题呢？1. 读和写所有压力都由一台数据库承担，压力大2. 数据库服务器磁盘损坏则数据丢失，单点故障为了解决我们可以使用MYSQL的主从复制处理，那么什么是主从复制呢？

Buffer Pool即缓冲池（简称BP），BP以Page页为单位，缓存最热的数据页(data page)与索引页(index page)，Page页默认大小16K，BP的底层采用链表数据结构管理Page。InnoDB 会把存储数据划分为若干个页，磁盘与内存交互是以页为基本单位，一页默认为16kB。因此，Buffer Pool 是以页为划分的。在MYSQL 启动时，

3. 到了InnoDB中，会先开启事务，并在InnoDB 层更新记录前，首先会在undo log中做相应的记录，即通过生产一条undo log把更新的列的旧值记下来，undo log 会写入 Buffer Pool 中的 Undo 页面，不过在修改该 Undo 页面前需要先记录对应的 redo log，所以。，修改数据页面的过程是修改 Buffer Pool 中数据所在的页，然后将其页设置为脏页，为了减少磁盘I/O，不会立即将脏页写入磁盘，后续由后台线程选择一个合适的时机将脏页写入到磁盘。

WAL（Write Ahead Log）预写日志，指的是 MySQL 的写操作并不是立刻更新到磁盘上，而是先记录在日志上，然后在合适的时间再更新到磁盘上。也是数据库系统中常见的一种手段，用于保证数据操作的原子性和持久性。

事务是由一步或几步数据库操作序列组成逻辑执行单元，这系列操作要么全部执行，要么全部放弃执行。事务实现的主要两种方式：自动提交和手动提交， mysql默认是自动提交的。这两个方式实现如下：在MYSQL中事务是由引擎来实现的，因此并不是所有引擎都支持事务，如MYSQL的InnoDB 引擎是支持事务的，而 MyISAM 引擎是不支持事务的。事务看起来感觉简单，但必须遵守ACID 特性：原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）、持久性（durability）。这A

MySQL逻辑架构整体分为三层，分别是客户端层，核心服务层，存储引擎层：客户端层：客户端层是最上层，主要处理连接处理、授权认证、安全等功能，并非MYSQL特有核心服务层：核心服务层主要处理查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)、存储过程、触发器、视图等存储引擎层：负责MySQL中的数据存储和提取。核心服务层通过API与其通信。

我们在考虑数据结构的时候，应该首先要知道数据存放在哪里？而MYSQL的数据是持久化的，所以其数据（数据记录+索引）应该是保存在磁盘里面的。因此当我们要查询某条数据记录时，就会先从磁盘中读取索引到内存中，然后再通过内存索引数据找到该条记录在磁盘的某个位置上，最后将其读到内存中。所以查询过程中会发生多次磁盘I/O，而I/O越多耗时越长。所以，我们索引数据结构应该要尽可能少的磁盘的 I/O 操作就能完成查询工作。另外，MySQL 是支持范围查找的，所以索引的数据结构不仅要能高效地查询某一个记录，而且也要能高效地执

索引的定义 索引分类 数据结构分类 B+tree索引 Hash索引 Full-text索引 物理存储分类 聚簇索引（主键索引）二级索引（辅助索引） 字段特性分类 主键索引 唯一索引 普通索引 前缀索引 字段个数分类 单列索引 联合索引 创建索引的条件 索引优化方法 索引操作 创建索引 查看索引 删除索引

在 TCP 连接中，客户端在发起连接请求前会先确定一个客户端端口，然后用这个端口去和服务器端进行握手建立连接。那么在 Linux 上，客户端的端口到底是如何被确定下来的呢？事实上很多我们平时遇到的问题都和这个端口选择过程相关，如果能深度理解这个过程，将有助于我们对这些问题的深刻理解。Cannot assign requested address 报错是怎么回事？一个客户端端口可以同时用在两条 TCP 连接上吗？还是让我们借助一段简单到只有两句的代码，从这个来讲起！

在MySQL5.7版本中，也可以使用sys.innodb_lock_waits试图查看，但是在MySQL8.0中，该视图连接查询的表不同(把之前版本中使用的information_schema.innodb_locks表和information_schema.innodb_lock_waits)表替换为了performance_schema.data_locks和performance_schema.data_lock_waits）表。当然了，我们最好的策略那就是在自己的业务上预防死锁的出现。

更高版本的mysql，在范围查找，就会继续往后找存在的记录，也就是会找到 id = 16 这一行停下来，然后加 next-key lock (8, 16]，但由于 id = 16 不满足 id < 9，所以会退化成间隙锁，加锁范围变为 (8, 16)，所以会话 1 这时候主键索引的锁是记录锁 id=8 和间隙锁(8, 16）2.然后因为是非唯一索引，且查询的记录是存在的，所以还会加上间隙锁，规则是向下遍历到第一个不符合条件的值才能停止，因此间隙锁的范围是(8,16)update ... set ....;

索引的优化只要列中含有NULL值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有NULL值，此列在使用时也不会使用索引尽量使用短索引，如果可以，应该制定一个前缀长度对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度对于有多个列where或者order by子句的，应该建立复合索引对于like语句，以%或者‘-’开头的不会使用索引，以%结尾会使用索引尽量不要在列上进行运算（函数操作和表达式操作）尽量不要使用not in和操作sql语句的优化。

icsk->icsk_accept_queue 定义在 inet_connection_sock 下，是一个 request_sock_queue 类型的对象。是内核用来接收客户端请求的主要数据结构。我们平时说的全连接队列、半连接队列全部都是在这个数据结构里实现的。我们来看具体的代码。*/......}我们再来查找到 request_sock_queue 的定义，如下。//全连接队列//半连接队列......};

从上面的和中，我们都知道TCP是可靠的传输协议，那么TCP协议是怎么样保证可靠性呢？其实要实现可靠性就是要解决等问题？要解决这些基本问题主要是通过TCP协议的等机制实现。

所以内核的做法就是每次调用网卡发送的时候，实际上传递出去的是 skb 的一个拷贝。对于上小节函数中，当满足真正发送条件的时候，无论调用的是 __tcp_push_pending_frames 还是 tcp_push_one 最终都实际会执行到 tcp_write_xmit。在上面 __igb_open 函数调用 igb_setup_all_tx_resources 分配所有的传输 RingBuffer, 调用 igb_setup_all_rx_resources 创建所有的接收 RingBuffer。...

网络模块是Linux内核中最复杂的模块了，看起来一个简简单单的收包过程就涉及到许多内核组件之间的交互，如网卡驱动、协议栈，内核ksoftirqd线程等。看起来很复杂，本文想通过图示的方式，尽量以容易理解的方式来将内核收包过程讲清楚。现在让我们再串一串整个收包过程。当用户执行完recvfrom调用后，用户进程就通过系统调用进行到内核态工作了。如果接收队列没有数据，进程就进入睡眠状态被操作系统挂起。这块相对比较简单，剩下大部分的戏份都是由Linux内核其它模块来表演了。......

​在网络开发模型中，有一种非常易于开发同学使用的方式，那就是同步阻塞的网络 IO。例如我们想请求服务器上的一段数据，那么 C 语言的一段代码 demo 大概是下面这样：但是在高并发的服务器开发中，这种网络 IO 的性能奇差。因为如果用一句话来概括，那就是：同步阻塞网络 IO 是高性能网络开发路上的绊脚石！

回想上面第一节我们在 accept 函数创建 socket 流程里提到的 sock_init_data 函数，在这个函数里已经把 sk_data_ready 设置成 sock_def_readable 函数了。在前面 epoll_ctl 执行的时候，内核为每一个 socket 上都添加了一个等待队列项。当 socket 上数据就绪时候，内核将以 sock_def_readable 这个函数为入口，找到 epoll_ctl 添加 socket 时在其上设置的回调函数 ep_poll_callback。....