02 2023 档案
摘要：1.元数据锁MDL（） https://www.yht7.com/news/208573 DML：select、insert、update、delete等数据操作 DDL：create、drop、alter等定义和修改数据结构的操作 元数据锁是表锁。DDL加写锁，DML加读锁。 所以DML和DDL操
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摘要：算法： 组合问题的剪纸优化. 上次的组合问题，我们是对层数的每个元素遍历一遍，在某些情况下是没有必要的，例如，4个数取4个组合。那么我们的起始位置必须要满足个数的条件，那么从2开始取，最多取2,3,4三个数，不满足条件可以舍去。 接下来看一下优化过程如下： 已经选择的元素个数：path.size()
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摘要：MyIsam和InnoDB的区别 1. InnoDB支持事务！MyIsam不支持事务。 InnoDB对于语句的执行会默认封装成事务执行，最好把多条语句封装一起再提交，高频率提交事务也不是很好。 2.InnoDB支持外键，MyIsam不支持 3.数据结构不同，虽然索引的结构都是B+树，但是InnoDB
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摘要：聚簇索引和非聚簇索引：聚簇和非聚簇的含义是：是否索引和数据进行绑定，即是否需要二次查找才能找到对应的数据值。 由于聚簇索引的绑定关系，要求聚簇索引是唯一值，否则不能明确通过索引确定数据。一般来说主键索引做聚簇索引，非主键索引是非聚簇索引（辅助索引），如果不是主键会选一个非空唯一字段。 由图可以看出，
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摘要：Mysql为什么会产生死锁？ 事务A、B分别拿到1,4的独占行锁，然后再去拿4，1的行锁，都会由于另一个事务不释放锁等待，造成了循环等待的局面。 (1)同一时刻只能有一个事务持有这把锁; (2）其他的事务需要在这个事务释放锁之后才能获取锁，而不可以强行剥夺; (3）当多个事务形成等待环路的时候，即发
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摘要：算法： 给定两个整数 n 和 k，返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。 示例:输入: n = 4, k = 2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],] 回溯算法的基本写法: 组合是有序的，1,2 和2,1算作一个结果。 所以如果判断n个数取k
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摘要：算法部分： 复习一下二叉树的题目： 简单的前中后序遍历： 解二叉树的题目的逻辑：1.确定入参和返参 2.确定终止条件 3.确认每层的逻辑 例如简单的后续遍历。 后续遍历是左右中。 那么入参和返参根据题目来做。 终止条件是： 遍历下去，遍历到的根节点为null 每层的逻辑是：左右中 代码如下，前中序列
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摘要：volatile的问题： volatile只能保证读/写操作的原子性，没有办法保证变量的其他操作的原子性，例如 ++ 等非单独读/写操作。 相对于Synchronized的悲观锁方式，还有一种方式来保证并发的同步，那就是乐观锁，乐观锁其中的一种实现方式就是CAS。 CAS:（compare and
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摘要：volatile： 背景: CPU和主存读写速度不一致，出现了高速缓存。把一些经常读的数据存入高速缓存，交互计算和高速缓存进行，修改完毕后再从高速缓存刷回主存中。 但是问题来了！ CPU是多核，不同的cpu都有自己的高速缓存，那么一份数据可能就被缓存在不同的cache中。 并发操作就会造成数据的不准
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摘要：1.参数配置调优。 先pass 2.索引调优 如果使用联合索引，要遵循最左匹配原则。 index(a,b,c) 如果想使用这个索引，那么必须遵循这个顺序使用。 模糊查询也是要遵循最左前缀匹配原则。 不能%在索引前 例如 %abc和%a%都是无效索引。 索引长度尽量端，长列可以建前缀索引 索引数据不宜
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摘要：对于上次提到的mmap+write做一个总结 mmap用到的特性是虚拟内存。 操作： 1.DMA把磁盘内容copy到内核缓冲区。 2.通过虚拟空间映射的方式，用户缓冲区和内核缓冲区共享，减少了一次内核缓冲区到用户缓冲区的cpu拷贝。直接把内核缓冲区数据拷贝到socket缓冲区中，这个过程发生在内核态
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摘要：首先弄懂传统的I/O操作的过程： 首先，期间共发生了 4 次用户态与内核态的上下文切换，因为发生了两次系统调用，一次是 read() ，一次是 write()，每次系统调用都得先从用户态切换到内核态，等内核完成任务后，再从内核态切换回用户态。 上下文切换到成本并不小，一次切换需要耗时几十纳秒到几微秒
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摘要：概念上 kafka和RocketMQ的结构很类似。除了Broker、Producer、Consumer、Topic。多了一个分区的概念 Partition。对于NameServer的概念，kafka用的是zookeeper来保存信息。包括Broker和Topic的元数据信息。 分区：topic to
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摘要：RocketMQ 分布式事务 相对于本地事务，分布式事务是为了满足跨数据源或跨服务的事务场景。上图展示了RocketMQ在分布式事务中的应用，满足CAP定理中的AP，保证最终一致性。主要工作流程就是：本地服务先发一个半消息，这个消息是不能被其他服务进行消费的，然后执行本地事务，根据本地事务执行的成功
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摘要：回顾上次的内容： NameServer、Broker、Producer、Consumer 生产者向Broker发送消息，放在消息队列，消费者通过消息推过来/自己拉取的方式消费消息。 NameServer和Broker保持心跳。他们之间建立长连接进行通信。 Producer想发消息，就要问NameSe
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摘要：MQ消息队列。 目前市面上流行的MQ有：RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ 比较一下这几个消息队列 一般消息队列的作用和使用场景是：1.解耦。（本来A要调很多接口，现在A直接把数据放入MQ，下游服务需要自取） 2.最终一致性 3.广播 4.错峰与流控 吞吐量方面，Act
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摘要：Zookeeper、Nacos、Eureka的比较 CAP原则； Consistency：数据一致性（主要在乎数据的安全和一致，用户体验放在第二） Availability:可用性 （收到请求要进行反馈，用户体验第一） Partition tolerance:分区容错性。 （遇到故障时，仍能够提供C
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