鸿蒙开发者社区

作者敖丙来源敖丙(ID：JavaAudition)转载请联系授权(微信ID：Aobingcool)前言Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法)，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》...

拔掉网线接口这个平时一秒钟就搞定的事，我愣是搞了半分钟才拔出来。这是我昨晚11点半最后一次直播后的最直接感受：嗓子嘶哑、身心俱疲。从2021年8月16日接到李猛老师邀约和咕泡教育合作做一期直播课到昨晚，跨度：176天。从第一次直播课2021年12月14日到昨晚，跨度2个月+。每次直播3个小时，共8次累计24小时（1440分钟）的直播课全部完成。对我来讲，这是一次全新的尝试和全新的挑战，看似“疲惫不堪”实则收获满满。非常有必...

1、Elastic8.0正式发布2022年2月11日，Elastic8.0正式发布。Elastic官方宣告：从此Elastic进入速度、规模、相关性和简单性的新时代！这是距离7.0版本发布（2019年4月10日）超过1038天（近3年）后的第一个大版本;这是7.X版本更新了17个版本（7.0——7.17）后的第一个大版本；这是Elastic创始人ShayBanon从CEO回归CTO发布的第一个大版本;这是基于Lucene9.0的第一个版本；.......所以，Elastic8.0版本万众瞩目、非常期待！2、宏观...

作者JavaStorm来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）mysql>selectfromTwhereID10;开门见山，当我们输入一条SQL语句的时候，MySQL内部究竟执行了什么直接上架构图，我们才能对其有一个概念，而不要陷入细节之中。架构架构概况大体上来说，MySQL可以分为Server层与存储引擎两个部分。Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器。存储引擎负责数据的存储和读取，其架构模式是插件式的，...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）背景这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。以前的系统，做数据可视化，信息管理，流程控制。现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了。数据可视化分析，大数据信息挖掘，统计预测，建模仿真，智能控制成了各种业务的追求。“所有一切如...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）摘要：了解Btree之外的存储引擎。LSM一个流行的高性能写的数据库实现方式。LogStructuredMergeTree，简称LSM。以Mysql、postgresql为代表的传统RDBMS都是基于btree的pageorented存储引擎。现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上，数据存储无法绕开磁盘的读写，纯内存型数据库除外，但由于内存存储的不稳定性，我们一般只将内存型的存...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）Mysql单表适合的最大数据量是多少我们说Mysql单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增ID，最大就可以存储2^32或2^64条记录了，这是按自增ID的数据类型int或bigint来计算的;如果你不使用自增id，且没有id最大值的限制，如使用足够长度的随机字符串，那么能够限制单...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）Druid的数据模型本文主要讨论对来自其他类型数据库系统的用户的提示，以及常规提示和通用做法。Druid数据存储在datasources，datasource类似于传统RDBMS中的table。Druid在向数据源摄取数据时，可以选择rollup，也可以不rollup。启用rollup功能后，Druid会在摄取期间部分聚合数据，从而有可能减少数据行数，减少存储空间并提高查询性能...

作者知不足而行来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）数据库系统设计概述世界上只有两种开发人员，一种使用数据库系统的，一种开发数据库系统的。数据是系统最重要的信息。大部分系统都是对数据的管理。应用系统通过数据模型来构建现实世界，通过算法操作对象或数据结构，来改变数据模型的状态。数据被组织在操作系统文件中，我们通过数据系统来组织，查询，搜索，处理数据。本文将从数据库的发...

1.基础概念Rally最初于2016年发布，直到2018年7月才发布1.0版本，Rally工具是Elasticsearch开发团队用来运行夜间基准测试的工具。Rally的美妙之处在于它不仅可以充当负载生成器，还可以为构建、设置Elasticsearch集群，从而帮助我们进行性能测试。我们可以使用Rally对现有的Elasticsearch集群进行基准测试、管理基准配置、运行和比较结果，并使用指标和报错（例如JIT、GC、perf）发现潜在的性能问题。Rally并发默认是配置多进程...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）Kafka是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到Kafka来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的Kafka面试题入手，和大家聊聊Kafka的那些事儿。思维导图讲一讲分布式消息中间件问题什么是分布式消息中间件消息中间件的作用是什么消息中间件的使用场景是什么消...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）学习一个技术，通常只接触了零散的技术点，没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系，没有系统观。这样会很吃力，而且会出现一看好像自己会，过后就忘记，一脸懵逼。跟着「码哥字节」一起吃透Redis，深层次的掌握Redis核心原理以及实战技巧。一起搭建一套完整的知识框架，学会全局观去整理整个知识体系。系统观其实是至关重要的...

1、引言本系列文章介绍如何修复Elasticsearch集群的常见错误和问题。这是系列文章的第四篇，主要探讨：ElasticsearchJVM堆内存使用率飙升，怎么办？第一篇：Elasticsearch磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？第二篇：ElasitcsearchCPU使用率突然飙升，怎么办？第三篇：Elasticsearch断路器报错，怎么办？2、症状：高JVM内存使用率高JVM内存使用率会降低集群性能并触发断路器错误（导致内存熔断）。为了防止这种情况发生，如果节...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）我们通常将Redis作为缓存使用，提高读取响应性能，一旦Redis宕机，内存中的数据全部丢失，假如现在直接访问数据库大量流量打到MySQL可能会带来更加严重的问题。另外慢慢的从数据库读取放到Redis性能必然比不过从Redis获取快，也会导致响应变慢。Redis为了实现无畏宕机快速恢复，设计了两大杀手锏，分别是AOF(AppendOnlyFIle)日志和RDB...

上截图是阿里云魏子珺大佬（阿里巴巴集团技术专家）周一叮嘱我的。魏子珺大佬的早期分享参考：2021年Elasticsearch生态和技术峰会干货总结1、啥API这么重要，阿里大佬要亲自叮嘱？用途：•第一：支持统计索引自身的磁盘使用。•第二：支持统计每个字段级别的磁盘使用。2、diskusageAPI适用场景是啥？此API不支持在以前的Elasticsearch版本中创建的索引。适用于大索引。PS：小索引的结果可能不准确，因为API可能无法分析...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）在《Redis核心篇：唯快不破的秘密》中，「码哥」揭秘了Redis五大数据类型底层的数据结构、IO模型、线程模型、渐进式rehash掌握了Redis快的本质原因。接着，在《Redis日志篇：无畏宕机与快速恢复的杀手锏》中揭晓了当Redis发生宕机可以通过重新读取RDB快照和执行AOF日志实现快速恢复的高可用手段。高可用有两个含义：一是数据尽量不丢失...

1、引言本系列文章介绍如何修复Elasticsearch集群的常见错误和问题。这是系列文章的第五篇，主要探讨：Elasticsearch出现“429reject报错"，怎么办？第一篇：Elasticsearch磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？第二篇：ElasitcsearchCPU使用率突然飙升，怎么办？第三篇：Elasticsearch断路器报错，怎么办？第四篇：ElasticsearchJVM堆内存使用率飙升，怎么办？2、常见的“429拒绝请求”错误线上报错描述：问题1：“我们目前节点...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）『码哥』的Redis系列文章有一篇讲透了Redis的性能优化——《Redis核心篇：唯快不破的秘密》。深入地从IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了Redis“快”的内部秘密。65哥深受启发，在学习Kafka的过程中，发现Kafka也是一个性能十分优秀的中间件，遂要求『码哥』讲一讲Kafka性能优化方面的知识，所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作...

一背景和架构我们都知道，利用编写程序来动态实现我们应用所需要的逻辑，从而程序执行时得到我们需要的结果。那么数据库就是一种通过输入SQL字符串来快速获取数据的应用。当然，假设没有数据库这种系统应用，用程序如何实现呢？我们可能会发现，即使不管数据如何存储、数据是否并发访问，仍然需要不断通过修改程序处理不同应用对数据的不同请求。比如大数据领域，我们通常通过非关系型数据库的API，实现对数据的获取。然而这种...

作者MageByte技术团队来源码哥字节（ID：MageByte）转载请联系授权（微信ID：MageByte1024）概要我们知道「主从复制是高可用的基石」，从库宕机依然可以将请求发送给主库或者其他从库，但是Master宕机，只能响应读操作，写请求无法再执行。所以主从复制架构面临一个严峻问题，主库挂了，无法执行「写操作」，无法自动选择一个Slave切换为Master，也就是无法故障自动切换。深夜与女朋友么么哒……(此处省略10000字)，突然宕机，...