- 博客(126)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 深度解析Elasticsearch网络通信原理：节点协同与链接机制
ES的网络通信原理本质是“分层设计+资源隔离”的体现：通过HTTP与Transport协议的分层，实现外部交互与内部协同的隔离；通过13个链接的功能拆分，实现控制任务与数据任务的隔离，最终达成“高可靠、低延迟、高吞吐量”的通信目标。对运维与开发人员而言，这一设计带来两点核心启示：① 集群部署时，需确保9300端口（Transport协议）的通信畅通，避免防火墙阻断节点间链接，否则会导致集群分裂；② 高并发场景下，可通过调整。
2025-12-14 18:52:33
1035
原创 深入理解Elasticsearch内部线程池：类型与核心作用解析
ES内部线程池是集群并发能力的核心支撑，其通过“基础类型+专用场景”的分层设计，实现了任务的高效调度与资源隔离。从缓存线程池的临时任务处理，到固定线程池的核心业务支撑，再到search、bulk等专用线程池的场景化优化，每种线程池都有其不可替代的作用。对于ES开发者与运维人员而言，理解线程池的类型与作用，不仅能帮助快速定位性能问题（如线程池拒绝导致的请求失败），更能通过合理调优让集群发挥出最佳性能。线程池的优化本质是“资源与业务的匹配”，只有结合实际业务场景与硬件资源，才能让ES的并发能力最大化。
2025-12-14 18:42:11
858
原创 Redis序列化生产实践：从选型到落地的案例指南
业务类型推荐方案理由通用微服务跨语言兼容、运维友好Java内部系统Kryo极致性能、零依赖高并发核心链路Protobuf字节级优化、强类型校验内存敏感场景压缩比高、轻量级。
2025-12-03 23:34:00
655
原创 深入ES内核：索引分片的源码解析与实践思考
ES索引分片的源码逻辑围绕“创建-分配-路由-迁移”的生命周期展开，核心依赖（创建）、（分配）、（路由）三大服务类，通过集群状态同步实现分布式协调。结合源码解析，给出以下实践建议：分片数规划：主分片数需结合数据量和节点数设计（如3节点集群建议主分片数为3或6），避免分片过多导致资源浪费，或分片过少无法水平扩展；副本配置：副本数建议为1-2个，过多会增加写入压力，过少则降低可用性；路由优化：查询频繁的场景可自定义路由字段（如用户ID），实现数据按业务维度分片，减少跨分片查询开销；迁移控制：通过调整。
2025-11-30 21:33:49
655
原创 深入MySQL JOIN原理：从算法到优化的全解析
MySQL JOIN查询性能优化指南 本文深入剖析了MySQL中JOIN操作的底层原理与优化策略。首先解析了JOIN的核心概念，包括驱动表与被驱动表的区别，以及四种常见JOIN类型的特点。重点讲解了三种JOIN算法：嵌套循环连接（适用于小表关联）、哈希连接（大表关联的解决方案）和合并连接（有序表的高效匹配方式）。文章提供了实用优化建议：确保被驱动表关联字段建立索引、合理选择驱动表、避免低效写法、调整内存参数等。最后通过实际案例展示了从慢查询到优化的完整过程，将执行时间从8秒优化至0.3秒。核心启示在于通过合
2025-11-24 00:40:55
619
原创 Elasticsearch高阶用法实战：从数据建模到集群管控的极致优化
数据建模是根基：好的映射设计能从根源避免性能问题，比后续调优更高效；集群管控是保障：自动化运维（ILM）和资源隔离（分片分配）是大规模集群稳定运行的关键；查询优化是核心：缓存利用和预聚合是突破并发瓶颈的有效手段，让ES从“能查”升级为“快查”。
2025-11-16 12:54:42
1069
原创 深度剖析Elasticsearch数据写入与读取：从分片同步到核心组件协同
本文深入解析Elasticsearch(ES)的数据读写流程核心机制。在写入方面，ES采用"路由→主分片写入→副本同步→持久化"的分步流程，通过translog保障数据可靠性，利用OSCache实现近实时写入。读取过程则遵循"查询→获取"两阶段模式，主副分片协同工作确保高效查询。文章详细剖析了translog的事务日志特性和OSCache的性能加速作用，并给出针对性优化建议：批量写入、调整refresh间隔、增加副本数等。通过对底层流程的拆解，揭示了ES实现高吞吐、近
2025-11-16 12:01:45
603
原创 深入Elasticsearch集群核心：启动、选主、元数据与节点重启全解析
Master是核心枢纽：选主机制的“最小主节点数”配置是避免脑裂的关键，生产环境中候选主节点数建议设为3个（确保高可用）。元数据是同步基准：所有节点的操作都以集群元数据为基准，Master的“原子修改+广播同步”确保全集群状态一致。分片恢复是容错保障：节点重启时的分片状态切换和Index Recovery机制，确保数据不丢失、服务不中断，是ES高可用的核心体现。
2025-11-16 11:53:28
670
原创 MySQL查询一行数据为何变慢？深度排查与优化指南
MySQL查询单行数据变慢的典型问题排查 摘要：本文针对MySQL中"查询一行数据变慢"的常见现象，系统分析了5大潜在原因及解决方案。核心排查路径包括：1)检查执行计划异常(全表扫描/索引失效)；2)评估索引健康度(碎片化/缓冲池命中)；3)排查锁竞争(行锁/MDL锁)；4)优化数据存储(大字段拆分)；5)检查资源配置(CPU/内存/磁盘)。通过案例演示了从普通索引升级为唯一索引的优化过程，将查询耗时从300ms降至5ms。文章强调应遵循"执行计划→索引→锁→存储→资源&quo
2025-11-01 21:36:38
693
原创 MySQL ORDER BY 深度解析：索引排序规则与关键配置参数阈值
MySQL排序性能优化关键点：索引匹配和参数调优是两大核心。索引需满足最左前缀、方向一致等规则才能避免Using filesort；关键参数sort_buffer_size决定内存/临时文件排序边界，需合理设置避免OOM。实战案例显示，通过调整sort_buffer_size并结合覆盖索引，排序耗时可从500ms降至10ms。优化应优先考虑索引设计，参数调整作为补充手段。
2025-10-13 23:40:01
670
原创 AI相关知识扫盲
文章摘要： 本文系统解析了AI系统的四大核心组件——LLM（认知大脑）、Agent（任务管家）、MCP（通信协议）和Workflow（流程中枢），阐明了各自的能力边界与协同机制。Workflow作为新增核心，通过可视化编排多任务流程、条件分支和跨组件调度，实现复杂任务的全局规划。通过企业财报生成等案例，展示了四者如何协同构建端到端智能流程，并澄清了6个常见误区。未来趋势包括AI驱动的低代码Workflow、多级流程嵌套以及组件深度协同，推动企业级自动化场景的高效落地。（149字）
2025-10-10 22:48:50
803
原创 MySQL 锁机制深度解析：原理、场景、排查与优化
本文系统介绍了MySQL中的锁机制，包括全局锁、表级锁和行锁的实现原理与应用场景。全局锁（FTWRL）锁定整个实例实现只读，适用于全量备份；表级锁包含读锁、写锁和MDL锁，适合批量操作和非InnoDB引擎；行锁基于索引实现，支持高并发事务场景。文章还分析了死锁产生原因及排查方法，并提出了统一锁定顺序等解决方案。最后强调锁选择需要在数据一致性和并发性能间取得平衡，建议根据业务特点、存储引擎和版本特性选择合适的锁策略，并通过监控工具优化性能。
2025-10-08 13:17:23
739
原创 MySQL 索引全解析：结构、优化与索引下推实战指南
索引下推是指：MySQL 执行查询时，将原本在 “服务器层” 过滤的条件（如gender='female'），下推到 “存储引擎层”，在遍历索引的同时完成过滤，只将符合条件的记录的主键值返回给服务器层，再进行回表操作。。
2025-10-04 23:04:39
931
原创 深入剖析 MySQL 中 binlog 与 redolog：区别、联系及在数据更新中的作用
在深入对比前，我们首先需要明确两种日志的基础定义和核心特性，这是理解后续内容的前提。。
2025-10-02 23:45:54
371
原创 MySQL 查询与更新语句执行过程深度解析：从原理到实践
在日常开发中，我们每天都在与 MySQL 的SELECT查询和UPDATE更新语句打交道，但你是否真正了解这些语句在数据库内部是如何 “运转” 的？理解 MySQL 的执行流程，不仅能帮助我们写出更高效的 SQL 语句，还能在遇到性能问题时快速定位根源。本文将从 MySQL 的架构设计出发，详细拆解查询语句和更新语句的完整执行过程，带大家看透 SQL 背后的 “黑盒子”
2025-10-02 23:41:01
812
原创 SPI 三剑客：Java、Spring、Dubbo SPI 深度解析与实践
从 Java 原生 SPI 的 “基础通用”，到 Spring SPI 的 “生态适配”，再到 Dubbo SPI 的 “分布式增强”，三种 SPI 机制的演进，本质上是 “从满足通用需求到适配特定场景” 的过程：Java SPI 是 “基石”，提供了最简洁的服务发现能力，适用于无框架依赖的轻量级场景；Spring SPI 是 “生态增强”，将 SPI 与 IoC 深度结合，成为 Spring 生态扩展的标准方式；。
2025-09-06 23:59:03
1117
2
原创 java面试复习（spring相关系列）
Spring通过xml或者@Compent，@Service等注解进行bean的定义；对于无参构造函数的 Bean，Spring 通过反射直接调用构造函数进行实例化。：Bean 实例化后，Spring 容器会对 Bean 的属性进行依赖注入。方法被调用，Bean 可以获取所属的 Spring BeanFactory。方法被调用，Bean 可以获取自身在 Spring 容器中的名称。方法被调用，Bean 可以获取加载自身的类加载器。方法会在属性注入后被调用，用于执行初始化操作。注解在方法上定义初始化逻辑。
2025-07-26 16:27:06
424
原创 java面试题复习（一）
3.问题：如何进行保证DB和Redis中的缓存一致，可以将redis作为主数据，db作为备份数据，通过MQ进行同步数据，做定时任务，每隔一段时间进行数据的比对。2. 优化点：可以将一些已经抢购的用户放入到缓存中，用户请求过来之后快速失败，防止不必要的请求。：每个分片预分配一定数量的库存（如 1000 个分片各预分配 10 件），用户请求时随机选择分片，减少冲突概率。分片数过少会导致锁竞争激烈；：根据商品热度动态调整分片数（如热门商品增加分片，冷门商品减少分片）。问：如何设计一个秒杀系统。
2025-07-24 18:26:32
179
原创 Spring 事务传播行为实战：7 种场景全解析
在企业级应用开发中，Spring 的事务管理是保障数据一致性的核心机制，而事务传播行为则是其中最灵活且复杂的部分。本文将通过 7 个真实业务场景，深入解析每种事务传播行为的应用方式与最佳实践。
2025-07-24 14:15:54
1150
原创 Python学习：函数的使用
print("这是外部函数")# 内部函数print("这是内部函数")# 外部函数中调用内部函数# 输出：# 这是外部函数# 这是内部函数# 错误：内部函数不能在外部函数外直接调用inner_func() # 报错：NameError: name 'inner_func' is not definedPython 函数参数的定义顺序必须严格遵守，否则会报语法错误，正确顺序为：必备参数（positional arguments）缺省参数（default arguments）。
2025-07-23 17:03:06
1155
原创 深入浅出 Java SPI：服务发现机制的设计与实践
Java SPI机制是一种服务发现机制，实现了接口与实现分离，使框架具备可扩展性。其核心原理是通过定义接口、实现类和在META-INF/services目录下的配置文件，由ServiceLoader动态加载实现类。典型应用包括JDBC驱动加载和SLF4J日志适配。虽然原生SPI存在一次性加载、线程安全等局限，但Spring和Dubbo等框架都对其进行了优化扩展。SPI机制体现了"开闭原则"，是Java生态中插件化设计的基础，广泛应用于数据库驱动、日志框架等场景。理解SPI有助于设计可扩展
2025-07-21 15:19:37
1027
原创 Kafka 在分布式系统中的关键特性与机制深度解析
Kafka作为分布式消息系统的核心组件，通过独特的架构设计实现了高吞吐与高可用。其性能优势源于顺序写入、内存缓冲和分区并行机制；可靠性则通过多副本冗余、ISR管理和Epoch机制保障。采用分层存储结构（Topic-Partition-Segment）和稀疏索引设计优化数据管理，同时提供灵活的配置参数（如acks级别）来平衡性能与数据安全。Kafka的控制器选举和高效通信协议确保了集群稳定性，使其成为现代分布式系统中不可或缺的数据管道解决方案。
2025-07-20 21:54:44
811
原创 ReentrantLock 源码解析与 AQS 扩展
扩展点实现方式与意义可重入性通过 state 计数实现同一线程多次获取锁，释放时需递减至 0公平策略公平锁通过检查队列顺序，非公平锁直接 CAS 竞争可中断获取重写方法，在等待过程中响应中断超时机制实现方法，支持带超时的锁获取条件变量通过实现独立条件队列，支持更精细的线程协作。
2025-07-12 15:30:26
441
原创 深入理解 Java 中的 volatile 关键字
在 Java 并发编程中，volatile关键字是一个重要的工具，用于保证变量的可见性和禁止指令重排序。虽然它的使用场景相对较窄，但理解其原理对于编写高效且线程安全的代码至关重要。本文将从内存模型、可见性问题、指令重排序以及实际应用场景等方面深入探讨volatile关键字。
2025-07-12 11:30:04
1011
原创 深入理解 Dubbo 负载均衡：原理、源码与实践
本文深入解析了Apache Dubbo框架中的负载均衡机制，从原理到实践全面剖析了四种核心策略。首先介绍了负载均衡在微服务架构中的关键作用，包括流量分配、高可用保障和性能优化。随后通过源码详细分析了随机、轮询、最少活跃调用数和一致性哈希四种策略的实现原理，包括权重计算、预热处理等核心逻辑。最后给出实践建议：随机策略适用于大多数场景，轮询适合性能相近的服务，最少活跃数适合性能差异大的场景，一致性哈希则适用于有状态服务。文章还简要说明了如何通过SPI机制扩展自定义策略，为开发者提供了全面的负载均衡技术参考。
2025-06-29 21:05:20
798
原创 python3学习二（控制语句）
break和continue的用法跟java语法中的用法一致 paas语句 本人觉得没啥用。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。Python 推导式是一种强大且简洁的语法，适用于生成列表、字典、集合和生成器。for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。if中常用的操作运算符 < <= > >= ==!输出数组中字符串的长度大于3的 并且进行转换成大写。字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
2025-06-26 15:33:29
160
原创 python3学习（基本数据类型）
print("hello world".capitalize()) 字符串的首字母大写 这个感觉有点用。print("我叫 %s,今年 %d 岁" % ("小明",25)) python字符串的格式化。python的字符串的下标 从前面开始的时候 是从0开始 从后面开始的时候从-1开始。元组跟列表很类似 只不过元组不可以进行修改操作 列表的定义是[] 元组的定义是（）print(r'\n') print(R'\n') 输出字符串原来的含义。print("123".isdigit()) 是否是纯数字。
2025-06-25 14:05:56
941
原创 抽奖活动的设计技术方案
摘要：本文基于《简易版抽奖活动的设计技术方案》进行扩展，重点补充了数据库模块和抽奖接口逻辑设计。在数据库设计中新增了奖池表（关联活动与奖项）、奖项规则表（定义奖项规则）和奖品发放记录表（记录发放状态及第三方信息）。抽奖流程方面，用户命中奖池后发放奖品，发放方式分线上（虚拟资产）和线下（物流信息），每个环节通过特定字段进行关联追踪。整个设计实现了活动-奖池-奖项的多级关联和灵活的奖品发放机制。
2025-06-23 16:48:14
957
原创 简易版抽奖活动的设计技术方案
本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑，确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行，同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求，为用户提供流畅的抽奖体验，助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及技术保障措施等内容。
2025-06-10 22:44:40
1272
原创 深入剖析 RocketMQ 中的 DefaultMQPushConsumerImpl：消息推送消费的核心实现
通过对DefaultMQPushConsumerImpl了解，我们清晰地看到了 RocketMQ 消息推送消费的完整实现逻辑。从类结构设计到各个核心流程的源码细节，每一部分都紧密协作，共同保障了消息消费的高效性和可靠性。理解这些源码，开发者能够更好地进行性能优化、问题排查和功能扩展，让 RocketMQ 在实际项目中发挥更大价值。
2025-06-07 23:15:49
1094
原创 RocketMQ 消息发送核心源码解析：DefaultMQProducerImpl.send () 方法深度剖析
是 RocketMQ 消息生产者的核心实现类，它实现了消息发送的具体逻辑。├── 实现了 MQProducerInner 接口├── 依赖于 MQClientInstance 进行网络通信├── 包含 TopicPublishInfoManager 管理主题路由信息├── 使用 SendMessageHookList 支持发送钩子扩展核心属性/*** 随机数*//*** 关联的消息生产者的组件*//*** topic 发布信息的映射表*//*** 发送消息的钩子List。
2025-06-02 23:08:14
532
原创 RocketMQ 索引文件（IndexFile）详解：结构、原理与源码剖析
RocketMQ 的消息存储采用顺序写 CommitLog 的方式保证高性能，但这种方式在随机读场景下效率较低。IndexFile 作为一种辅助存储结构，旨在为消息提供基于 Key 的快速检索能力，弥补了顺序写在查询场景下的不足。IndexFile 作为 RocketMQ 的核心组件之一，通过精心设计的哈希索引结构，为消息提供了高效的基于 Key 的检索能力。其固定大小的文件设计、内存映射机制以及时间范围查询特性，使得 RocketMQ 在处理海量消息时依然能够保持出色的检索性能。
2025-05-25 15:29:21
1032
原创 RocketMQ 中的 ConsumeQueue：消息消费的关键索引
在理解 ConsumeQueue 之前，我们需要先了解 RocketMQ 的整体存储架构。CommitLog：作为消息的物理存储文件，所有主题的消息都按写入顺序被存储在 CommitLog 中。这是一个全局唯一的存储结构，确保了消息的顺序写入和高效存储。：作为消息的逻辑队列，是 CommitLog 的索引文件。每个主题的每个队列都有独立的 ConsumeQueue 文件，记录着消息在 CommitLog 中的物理偏移量、大小、标签等元数据。IndexFile。
2025-05-22 16:40:19
799
原创 MySQL InnoDB 表空间详解
InnoDB 表空间是数据存储的逻辑容器，负责组织和管理数据文件、索引及事务日志。系统表空间：存储数据字典、双写缓冲区等核心数据独立表空间：每个表独立存储为.ibd 文件通用表空间：多个表共享的可自定义表空间临时表空间：处理临时数据和排序操作撤销表空间：管理事务回滚信息和 MVCC 机制。
2025-05-11 21:53:46
757
原创 深入探究 InnoDB 的写失效问题
InnoDB 的写失效问题是数据库管理中需要重点关注的一个方面。部分页写入等写失效情况可能导致数据丢失和数据库完整性受损，严重影响应用程序的正常运行。Double Write Buffer 机制作为 InnoDB 应对写失效的有效手段，通过在内存和磁盘上创建数据副本，结合崩溃恢复机制，极大地提高了数据页的可靠性。虽然该机制会带来一定的性能开销，但通过合理的监控和配置，可以在数据可靠性和性能之间找到平衡。
2025-05-10 19:46:34
985
原创 探秘 RocketMQ 的 DLedgerServer：MemberState 的技术解析与深度剖析
在 RocketMQ 构建高可靠、强一致性消息系统的架构中，DLedgerServer 扮演着举足轻重的角色，而 MemberState 作为 DLedgerServer 内部用于描述节点状态的核心类，更是整个分布式日志模块稳定运行的关键。深入理解 MemberState 的设计理念、功能特性和工作原理，有助于我们揭开 RocketMQ 高可用背后的技术奥秘。本文将从多个维度对 DLedgerServer 中的 MemberState 进行详细介绍与剖析。。
2025-05-04 22:42:18
1044
原创 探索 Disruptor：高性能并发框架的奥秘
Disruptor 是由 LMAX 开发的一个高性能的无锁并发框架，最初用于 LMAX 的交易平台，以处理每秒数百万级别的交易请求。它通过优化内存访问、减少锁竞争和提高缓存命中率等方式，显著提升了系统的并发处理能力。Disruptor 通过无锁化设计、缓冲行填充和 RingBuffer 等技术，有效地解决了高并发场景下的性能瓶颈问题。它的设计理念和实现方式为我们提供了一种高效的并发编程思路。在实际应用中，我们可以根据具体的业务需求，合理使用 Disruptor 来提升系统的并发处理能力。
2025-05-02 23:42:55
950
原创 Netty相关的知识点
适用于需要将消息传递给下一个处理器的场景，或者要对消息进行多次处理的场景。方法的主要作用是断开当前的连接，不过它会保留底层的通道，方便后续再次连接。：适用于消息处理完成后无需再传递给下一个处理器的场景，例如简单的客户端或服务器，处理完消息后就可以释放资源。这意味着在处理完消息之后，你得手动释放相关资源，不然会造成内存泄漏。：会自动释放接收到的消息。当消息处理完成，它会自动释放消息所占用的资源。方法，在其中处理接收到的消息。包，以此来正常终止连接，但不会释放底层的套接字资源。方法，在其中处理接收到的消息。
2025-05-01 14:33:42
430
原创 RocketMQ 存储核心：深入解析 CommitLog 设计原理
CommitLog 是 RocketMQ 消息存储的核心物理文件，所有 Topic 的消息均以顺序追加（Append-Only）的方式写入同一个 CommitLog 文件。这种设计颠覆了传统“每个 Topic 独立存储”的模式，通过统一的顺序写机制最大化磁盘 I/O 效率。
2025-04-28 22:14:08
828
原创 RocketMQ CommitLog 核心恢复机制解析：recoverNormally 如何守护消息可靠性
的设计体现了 RocketMQ 在性能与可靠性之间的精妙平衡：通过严格顺序扫描、分层校验和智能截断，在保证消息不丢失的前提下，实现平均 5 秒内完成 TB 级 CommitLog 的恢复（实测数据）。理解这一机制，对于构建高可靠消息系统、排查数据不一致问题具有重要实践意义。
2025-04-21 16:33:54
474
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人