协程可以简单理解为线程，只不过这个线程是用户态的，不需要操作系统参与，创建销毁和切换的成本非常低，和线程不同的是协程没法利用多核 cpu 的，想利用多核 cpu 需要依赖 Swoole 的多进程模型。
Nim 编程语言是一个新型的静态类型、命令式编程语言，支持过程式、函数式、面向对象和泛型编程风格而保持简单和高效。Nim 从Lisp继承来的一个特殊特性--抽象语法树(AST)作为语言规范的一部分，可以用作创建领域特定语言的强大宏系统。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
标题写的我自己日后都可能忘记，这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求，就是客户调用接口中含有多个子接口，每个子接口都需要单独请求一次下游微服务，问题在这里出现了，我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求，分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
但是我个人认为这个面试就是一场KPI面，面试官连我是实习的都不知道，以为我是应届春招生...不过面试官人很好，我在说项目的时候一直'嗯、嗯'来回应，感觉面试体验比较不错~，没想到后面一面也挂了
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，目前主要支持MySQL。
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
商品系统、搜索系统这类与用户关联不大的系统，效果特别的好。因为在这些系统中，每个人看到的内容都是一样的，也就是说，对后端服务来说，每个人的查询请求和返回的数据都是一样的。这种情况下，Redis缓存的命中率非常高，近乎于全部的请求都可以命中缓存，相对的，几乎没有多少请求能穿透到MySQL。
之前分享过一篇有关MySQL锁的文章，得到了部分阅读者的良好反馈，这里在网上搜索了几道有关锁的面试题。
MySQL注定会被多个客户端进行访问的，这个是肯定的，存储的都是数据，数据在上层可能有一个线程在用，另一个线程也想从数据库中获取，还有其他的客户端也想获取数据，数据被所有人共享，所以mysqld服务会有多个请求过来让我们进行数据的CURD操作，MySQL内部是采用多线程的方式实现数据的存储的相关操作，所以会有对数据的并发访问的场景。所以关系型数据库提供了事务，MySQL一般设置的更完善一些。
技术强的人，在互联网公司肯定负责过高并发模块，那夺取offer太简单了。可惜大部分初级工程师甚至高并发代码都没想过怎么写！ 不是说只要用个redis缓存，用个mq异步削峰就搞定了！真实的要复杂很多倍。
在专栏之前的几篇文章中，我们总结了缓冲池，缓存页，redo log，undo log，以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的，后续介绍了表空间，段，区等概念。这一节比较特殊，讲述的是和Linux有关的交互原理，因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面，本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的，以及linux系统会带来哪些问题
在如今互联网业务中使用范围最广的数据库无疑还是关系型数据库MySQL，之所以用"还是"这个词，是因为最近几年国内数据库领域也取得了一些长足进步，例如以TIDB、OceanBase等为代表的分布式数据库，但它们暂时还没有形成绝对的覆盖面，所以现阶段还得继续学习MySQL数据库以应对工作中遇到的一些问题，以及面试过程中关于数据库部分的考察。
达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。 达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（目前达达已经与京东到家合并）。 达达业务主要包含两部分：商家发单，配送员接单配送，如下图所示。
首先购买一台云服务器，并在上面安装 MySQL 数据库，然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口，在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址，这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力，我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时，却发现网站打不开了。。。
众所周知，GitHub 是全球最大的代码托管平台，它在 2019 年报中提到平台已拥有超过 4000 万开发者，全年共创建了 4400 万个仓库。而在庞大的数字的背后，每天却发生着大量的安全泄露！我们需要实时监控 GitHub，防止出现重大安全事故。
实习的时候被问过一个问题，为什么 redis 会有 pipline，mysql 会有 batch，这些东西都具有批量操作的共性，是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作？
于是，秒杀系统一般会引入MQ、Redis、MySQL、Nginx等中间件，需要对每个中间件进行高性能、高并发、高可用的分析。
看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃......
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
不是的，其实表与表之间不需要设置主外键关系，用数据库语句就可以实现链表查询，删除，修改，增加等操作。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
Linux中的sar命令是系统运行状态的统计命令，他讲指定的操作系统状态显示到标准的输出设备中，它的全称是system activity reporter，它可以从多个方面对系统的活动进行报告，包括但不限于：系统磁盘的io状况，cpu当前的效率值，内存使用的情况，进程活动以及文件读写情况等。
MySQL Router是MySQL官方提供的一个轻量级MySQL中间件，用于取代以前老版本的SQL proxy。
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？
前面讲解到实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
在开发NestJS的时候，就很好奇，当某个接口有并发请求的时候，表现是怎样的，接下来做下验证
项目中的技术栈一定要搞清楚，用到了xx技术，要知道为什么要用它，同时还要结合你的业务场景来说。很多人就是把之前的项目忘了，更不用说xx技术在项目中是用来干什么了。
mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务，上游可接入若干个mysql-client，后端可连接若干个mysql-server。它使用mysql协议，任何使用mysql-client的上游无需修改任何代码，即可迁移至mysql-proxy上。mysql-proxy最基本的用法，就是作为一个请求拦截，请求中转的中间层：
摘要：由于一个系统被拆分成了多个模块，在一次请求中可能涉及到调用多个服务，如何在服务调用中快速定位并发现问题，这就涉及到链路追踪技术。
前面 【实战问题】-- 设计礼品领取的架构设计以及多次领取现象解决？ 讲解到，如果出现网络延迟的情况下，多个请求阻塞，那么恶意攻击就可以全部请求领取接口成功，而针对这种做法，我们使用setnx来解决，确保只有一个请求可以进入接口请求。
为了给高并发情况下的MySQL进行更好的优化，有必要了解一下mysql查询更新时的锁表机制。 一、概述 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。 MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下： 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 二、MyISAM表锁 MyISAM存储引擎只支持表锁，是现在用得最多的存储引擎。 1、查询表级锁争用情况 可以通过检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量来分析系统上的表锁定争夺： mysql> show status like ‘table%’; +———————–+———-+ | Variable_name | Value | +———————–+———-+ | Table_locks_immediate | 76939364 | | Table_locks_waited | 305089 | +———————–+———-+ 2 rows in set (0.00 sec)Table_locks_waited的值比较高，说明存在着较严重的表级锁争用情况。
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况，形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用，所以两个都不会释放它持有的锁。
我知道 MySQL 看我不顺眼，不就是他的好基友 Tomcat 不怎么搭理他了吗？ 这能怪我？ 谁让他那么慢？
很多时候，程序员对mysql处于频繁使用，但都一知半解的程度，除了会加个索引，貌似也没啥优化的技能了。事实上，mysql能有今日的成就，必然不是靠个索引就吃饭的。更何况很多情况下，索引什么的应用层面也解决不了实际问题。那么，我们就需要深入到mysql内部去一探究竟。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的，这是一个基于MySQL的数据库，本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分；第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中，我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍，包括其发展决策过程、整体数据模型，并介绍了Schemaless的trigger与索引等
Facebook生态系统是由成千上万的分布式系统和微服务驱动构成的，其中许多服务都得益于异步作业，特别是在在线流量的高峰时期。异步化提供了诸多好处：更有效地利用资源、提高系统可靠性、允许计划执行，以及微服务彼此间可靠通信。实现这些优势都需要一个队列——一个存储作业的地方，允许其异步发生，或者从一个服务传递到另一个服务。facebook有序队列服务FOQS应运而生。
Elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层其实还是基于lucene的。核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引，如要在ES中存储一些订单数据，就应该在ES中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。ES的层级如下：index -> type -> mapping -> document -> field。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，这是系列文章之一，与大家分享其个人学习与经验总结，编辑时略有修订与节略。也欢迎读者朋友向我们投稿。 首先我们看一下数据库以及常看到的 HA 以及分布式架构方案: 数据库类型架构方案架构类型MySQLKeepalived+MySQL ReplicationHA MHA+MySQL
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。锁保证数据并发访问的一致性、有效性；锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。锁是Mysql在服务器层和存储引擎层的的并发控制。
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？金三银四读者福利：整理好的MySQL实战笔记，金三银四面试资料集锦。
业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。
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