08 2020 档案

覆盖索引
摘要:覆盖索引(Covering Index),或者叫索引覆盖, 也就是平时所说的不需要回表操作 就是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,MySQL可以利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。 索引是高效找到行的一个方 阅读全文

posted @ 2020-08-28 16:29 wsw_seu 阅读(935) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)
摘要:Hash索引 主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法),将数据库字段数据转换成定长的Hash值,与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置;如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同),则在对应Hash键下以链表形式存储。 检 阅读全文

posted @ 2020-08-28 16:04 wsw_seu 阅读(1120) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MySQL索引结构之B+树索引(面)
摘要:首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面。不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别。 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 阅读全文

posted @ 2020-08-28 15:47 wsw_seu 阅读(609) 评论(1) 推荐(1) 编辑

MYSQL 存储引擎(面)
摘要:存储引擎是MySQL的组件,用于处理不同表类型的SQL操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。 使用哪一种引擎可以灵活选择,一个数据库中多个表可以使用不同引擎以满足各种性能和实际需求,使用合适的存储引擎,将会提高整个数据库的性能 。 阅读全文

posted @ 2020-08-28 11:52 wsw_seu 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MySQL架构(面)
摘要:和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。 连接层:最上层是一些客户端和连接服务。主要完成一些类 阅读全文

posted @ 2020-08-28 11:16 wsw_seu 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

极客mysql38
摘要:InnoDB 引擎把数据放在主键索引上,其他索引上保存的是主键 id。这种方式,我们称之为索引组织表(Index Organizied Table)。 而 Memory 引擎采用的是把数据单独存放,索引上保存数据位置的数据组织形式,我们称之为堆组织表(Heap Organizied Table)。( 阅读全文

posted @ 2020-08-25 16:16 wsw_seu 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑

僵尸进程与SIGCHLD信号
摘要:什么是僵尸进程? 首先内核会释放终止进程(调用了exit系统调用)所使用的所有存储区,关闭所有打开的文件等,但内核为每一个终止子进程保存了一定量的信息。这些信息至少包括进程ID,进程的终止状态,以及该进程使用的CPU时间,所以当终止子进程的父进程调用wait或waitpid时就可以得到这些信息。 而 阅读全文

posted @ 2020-08-09 18:15 wsw_seu 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑

mysql 面试100 问(精华学习)。待开始理
摘要:https://juejin.im/post/6850037271233331208 https://juejin.im/entry/6844903681091977229 阅读全文

posted @ 2020-08-09 15:06 wsw_seu 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafka常见面试题
摘要:1.Kafka 中的 ISR(InSyncRepli)、OSR(OutSyncRepli)、AR(AllRepli)代表什么? 1、AR = ISR+OSR ISR: kafka 使用多副本来保证消息不丢失,多副本就涉及到kafka的复制机制,在一个超大规模的集群中,时不时地这个点磁盘坏了,那个点c 阅读全文

posted @ 2020-08-09 12:49 wsw_seu 阅读(1190) 评论(1) 推荐(1) 编辑

KafkaProducer 发送消息流程
摘要:Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了 两个线程——main 线程和 Sender 线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。 main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 R 阅读全文

posted @ 2020-08-08 17:03 wsw_seu 阅读(1657) 评论(0) 推荐(1) 编辑

kafka事务
摘要:Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基 础上,生产和消费可以跨分区和会话,要么全部成功,要么全部失败。 开启幂等性的 Producer 在 初始化的时候会被kafka集群分配一个 PID(Producer ID),发往同一 阅读全文

posted @ 2020-08-08 16:53 wsw_seu 阅读(377) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafka消费者offset存储策略
摘要:由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer 恢复后,需要从故 障前的位置的继续消费,所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset,以便故障恢 复后继续消费。 Kafka 0.9 版本之前,consumer 默认将 offset 保存在 Zoo 阅读全文

posted @ 2020-08-08 15:54 wsw_seu 阅读(1589) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Kafka 消费者及消费者分区策略
摘要:消费方式: consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络 阅读全文

posted @ 2020-08-05 23:07 wsw_seu 阅读(1710) 评论(0) 推荐(0) 编辑

c++与c
摘要:const char* c_str ( ) const; Get C string equivalent Generates a null-terminated sequence of characters (c-string) with the same content as the string 阅读全文

posted @ 2020-08-05 22:48 wsw_seu 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Exactly Once 语义
摘要:将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 At Least Once 语义。 相对的,将服务器 ACK 级别设置为 0,可以保证生产者每条消息只会被 发送一次,即 At Most Once 语义。 At Least Once 可以保证数据 阅读全文

posted @ 2020-08-03 22:45 wsw_seu 阅读(621) 评论(1) 推荐(0) 编辑

kafka数据一致性(HW只能保证副本之间的数据一致性,并不能保证数据不丢失ack或者不重复。)
摘要:数据一致性问题:消费一致性和存储一致性 例如:一个leader 写入 10条数据,2个follower(都在ISR中),F1、F2都有可能被选为Leader,例如选F2 .后面Leader又活了。可能造成每个副本数据不一致 F1 8条 F2 9条 LEO:每个副本的最后一个offset。例如 F1的 阅读全文

posted @ 2020-08-02 23:22 wsw_seu 阅读(727) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafak ack应答机制
摘要:ack 应答机制 对于某些不太重要的数据,对数据的可靠性要求不是很高,能够容忍数据的少量丢失, 所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。 所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别,用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡, 选择以下的配置。 acks 参数配置: acks: 0: 阅读全文

posted @ 2020-08-02 22:54 wsw_seu 阅读(688) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafka生产者数据可靠性保证
摘要:为保证 producer 发送的数据,能可靠的发送到指定的 topic,topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后,都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到),如果 producer 收到 ack,就会进行下一轮的发送,否则 阅读全文

posted @ 2020-08-02 22:45 wsw_seu 阅读(381) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Kafka 生产者分区策略
摘要:分区策略 1)分区的原因 (1)方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了; (2)可以提高并发,因为可以以 Partition 为单位读写了。 2)分区的原则 我们需 阅读全文

posted @ 2020-08-02 22:14 wsw_seu 阅读(1333) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Kafka架构深入:Kafka 工作流程及文件存储机制
摘要:kafka工作流程: 每个分区都有一个offset消费偏移量,kafka并不能保证全局有序性。 Kafka 中消息是以 topic 进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向 topic 的。(文件topic_partition命名) topic 是逻辑上的概念,而 partition 是 阅读全文

posted @ 2020-08-02 22:01 wsw_seu 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafka基本操作
摘要:kafka控制台基本简单操作 1)解压安装包 [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz -C /opt/module/ 2)修改解压后的文件名称 3)在/opt/module/kafka 目录下创建 logs 文件 阅读全文

posted @ 2020-08-02 19:03 wsw_seu 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑

kafka架构
摘要:1)Producer :消息生产者,就是向 kafka broker 发消息的客户端; 2)Consumer :消息消费者,向 kafka broker 取消息的客户端; 3)Consumer Group (CG):消费者组,由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负 责消费不同分区的数 阅读全文

posted @ 2020-08-02 17:50 wsw_seu 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑

消息队列的两种模式
摘要:(1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 消息生产者生产消息发送到 Queue 中,然后消息消费者从 Queue 中取出并且消费消息。 消息被消费以后,queue 中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。 Queue 支持存在多个消费者,但是对一个消息而言 阅读全文

posted @ 2020-08-02 16:58 wsw_seu 阅读(815) 评论(0) 推荐(0) 编辑

幻读在 InnoDB 中是被如何解决的?(转)
摘要:在MySQL事务初识中,我们了解到不同的事务隔离级别会引发不同的问题,如在 RR 级别下会出现幻读。但如果将存储引擎选为 InnoDB ,在 RR 级别下,幻读的问题就会被解决。在这篇文章中,会先介绍什么是幻读、幻读会带来引起那些问题以及 InnoDB 解决幻读的思路。 实验环境:RR,MySQL 阅读全文

posted @ 2020-08-02 15:19 wsw_seu 阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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