MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。...select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>为了防止上次试验的影响，我们需要清空...390 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec)我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。
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MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。推荐：MySQL 索引B+树原理，以及建索引的几大原则。...select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>为了防止上次试验的影响，我们需要清空...390 | +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec)我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。
MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。...select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>为了防止上次试验的影响，我们需要清空...| +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec) 我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。
导读：用了这么久MySQL ，用 limit 为什么会影响性能？...MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。...| +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec) 我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。...select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b>为了防止上次试验的影响，我们需要清空...| +------------+----------+ 2 rows in set (0.03 sec) 我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。
因为面试官可能会追问你：“为什么减少DOM操作可以提高性能？” 为什么呢？ _______ 1、dom是什么？ES和 DOM是什么关系？...JS引擎会消耗浏览器的性能进行缴费。 而车辆通过后桥就销毁，下次链接重新搭桥二次缴费。所以说JS与DOM每次连接都需要消耗性能 。...5-1、重排 当DOM的变化影响了元素的几何属性（宽和高），浏览器需要重新计算元素的几何属性，同样其他相邻元素的几何属性和位置也会因此受到影响。浏览器会使渲染树中受到影响的部分失效，并重新构造渲染树。...见下图的gif图，一个页面中div元素的位置不受视口调整而修改，也会引发重排）【消耗GPU的计算能力】 试验：resize视口，一个页面中div元素的位置不受视口调整而修改，也会引发重排 ?...（我怀疑文字加粗也会触发重排，但是我没有证据。理论上来说如果在一个固定尺寸的div内加粗文字，应该不会影响后边元素的重排，但可能该div内部的其他相邻文字或元素会发生重排。） 试验gif图： ?
前言 我们经常会听到分支预测失败或者虚函数调用会影响计算性能，那么为什么它们会影响性能呢？带着这个疑问，我最近也看了一些博客和论文，这里结合之前看的一些点，整体做一个总结，和大家一起学习。...而 CPU 的核心就是从内存中获取指令并执行计算，CPU 指令计算流程一般分为五步： 取指令（Instruction Fetch） -- 将内存中的指令读取到 CPU 中寄存器的过程，程序寄存器用于存储下一条指令所在的地址...为什么虚函数调用和分支预测失败会降低 CPU 计算性能？ 虚函数调用与普通函数的调用的区别在于： 普通函数是一次直接调用，直接调用的跳转地址在编译时是确定的。...对于分支预测失败，将会导致后面流水线被冲刷，进而需要重新获取指令、译码，对性能造成严重的影响。...虚函数调用虽然会多一次寻址，在总体影响性能的瓶颈点不在这，而是在于虚函数调用会有分支预测失败，而分支预测失败，会导致 CPU 流水线冲刷，这才是虚函数调用影响性能的主要原因。
[v2-b98eb5356fde5fd293b7a4d7c89ebe31_1440w.webp] 为什么叫“血案”呢？是因为一想到血案，大家会觉得这个问题确实比较严重。...在这种情况下执行大量事务，TiKV 就可能会 seek 到大量的被删掉的 tombstone key。...由于需要跳过这些 tombstone key，所以可能会导致 batch get 的性能严重下降，进而影响整个 Storage ReadPool CPU 飙高，使整个节点卡住。...为什么当时我们热点打散之后问题就恢复了？...[v2-fa140486dda863d1970604a7a4516a7f_1440w.webp] 如果有多个 TiFlash ，在使用 MPP 特性之后，性能会更佳。
TiDB 使用 MVCC 机制实现事务，在写入新数据时不会直接替换旧数据，而是保留旧数据的同时以时间戳区分版本。 当历史版本堆积过多时，会导致读写性能下降。...TIDB 为了降低历史版本对性能的影响，会定期发起 Garbage Collection（GC） ( https://docs-archive.pingcap.com/zh/tidb/v7.2/garbage-collection-overview...可以看到，同一行数据会随着增删改的次数，积累越来越多的版本，这里历史的 mvcc 版本如果不及时清理，不光物理磁盘空间无法释放，更会对读写产生性能影响，所以我们需要 GC 来对这些旧版本数据进行回收。...那么，在实际的业务场景中，如何判断我们的 MVCC 数据版本是否出现堆积，并对当前集群读写性能造成了影响呢？...所有指令总调用次数接近于 slow log 里面 total_keys同样的，如果从上图中看到 processed_keys 所在的线如果远远小于 next, 则说明 mvcc 版本冗余对当前的读取已经构成性能影响
' : 86400, 'tombstone_threshold' : 0.2, 'unchecked_tombstone_compaction' : false, 'bucket_high...=> persist(ActionGo) { event => updateState(event) } } 这些事件描述的存写即写这个ActionGo时不会影响到实际业务数据状态...因为业务逻辑中一个动作的发生时间顺序往往会对周围业务数据产生不同的影响，所以现在只能考虑事件源event-sourcing这种模式了。...而具体pull的时段间隔如何设定也是一个比较棘手的问题。无论如何，akka提供了Persistence-Query作为一种CQRS读端工具。...refresh-interval = 3s ... } 以上描述的是一种接近实时的读取模式。
而它的前辈eMMC，是不支持命令队列的，命令一个一个执行，或者一包一包（每个包里面含有若干个命令）执行，前面命令没有执行完成，后面的命令是不能发下去的。这种命令处理方式叫做同步命令处理。...DEBUG是计算机排除故障的意思 ---- Tombstone原理分析 一、Tombstone简介 当一个native程序开始执行时，系统会注册一些连接到debuggerd的signal handlers...循环遍历这个进程中的所有线程，对进程中的每一个线程进行ptrace操作，对目标线程读取其crashinfo。Crashinfo读取完毕后detach当前的线程。...如果没有分析出可能的原因就不会打印出任何信息，在本文使用的这个tombstone的例子中就没有任何信息输出。...在tombstone中我们还可以看到程序是因为什么信号导致了Crash以及出现错误的地址。根据这些信息可以初步判断crash的类型。下面列出一些信号的常见发送方和触发条件。
所有的线程可以共享一个ThreadLocal对象，但是每一个线程只能访问自己所存储的变量，线程之间互不影响。...那为什么标题中说的是Android中的ThreadLocal呢，原因是Android中的ThreadLocal和JDK的ThreadLocal代码实现上是有一定区别的，虽然最终实现的效果是一样的。...因此所有支持消息循环的线程都共享一个ThreadLocal对象，但是同时也可以获取到只属于自己线程的Looper，线程之间互不影响。...可知table的长度一定是2的N次方，而mask的值则为2的N次方减一，maximumLoad这个值则是用来判断是否需要扩充table的数组大小。...最后key.hash & mask的值会落在table中的某个位置。接下来在for循环中如果我们在table中找到了ThreadLocal的弱引用，则替换它的下一位的value的值。
TiKV 中 Majority 存活且能互相通信，Merge 可以继续或者回滚，不会被阻塞住（跟 Raft 保证可用性的要求一致） 不对 Split/Conf Change 加额外条件限制（出于性能考虑...小伙伴们肯定会好奇为什么 CommitMerge 不只发给 Target Region 的 Leader？...非 Leader 的 Peer 收到后会静默丢弃，而 Leader 这里不用担心多次 Propose 的问题，Apply CommitMerge 会让 Epoch 中的 version 增加，所以在之后带有相同...的操作，也不会有 Conf Change 的操作，所以这个时候只有在 Propose 的时候期望的那些 Target Peer 会 Apply CommitMerge。...如果在写入之后宕机，重启后，Source Peer 状态是 Tombstone 会清理剩余的数据，Target Peer 状态是 Applying 会继续 Apply Snapshot。
下图是初始状态，我们稍微解释一下：初始时leader和follower的HW和LEO都是0(严格来说源代码会初始化LEO为-1，不过这不影响之后的讨论)。...此时，producer没有发送任何消息给leader，而follower已经开始不断地给leader发送FETCH请求了，但因为没有数据因此什么都不会发生。...本例中当follower发送FETCH请求时，leader端的处理依次是： 读取底层log数据 更新remote LEO = 0（为什么是0？ 因为此时follower还没有写入这条消息。...上图中，follower发来了第二轮FETCH请求，leader端接收到后仍然会依次执行下列操作： 读取底层log数据 更新remote LEO = 1（这次为什么是1了？...LEO也不会变化，依然是1 更新follower HW——比较本地LEO和当前leader LEO取小者。
当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立的改变自己的副本，而不会影响其他线程所对应的副本。...当然你们会问，为什么不设置为全局变量，这样不也是可以实现何时何地都能去公交卡吗？但是如果有很多人(很多线程)呢？总不能大家都用我的支付宝吧，那样我不就成为雷锋了。...expungeStaleEntries函数就是做这样的清理工作，清理完后，实际存储的对象数量自然会减少，这也不难理解后面的判断的约束条件为阀值的3/4，而不是阀值的大小。...为什么要通过这这种方式来获得？...大概一两个月后我会更新这篇文章，发表我关于这个问题的思考
因此索引会耗费一定额外空间，和插入时间（每次插入要更新索引），即，重新以空间和写入换读取。...但日志结构又不支持更新，怎么办呢？一般是写一个特殊标记（比如墓碑记录，tombstone）以表示该记录已删除。之后 compact 时真正删除即可。 宕机恢复。在机器重启时，内存中的哈希索引将会丢失。...查找复杂度，树的高度—— O(lgn)，影响树高度的因素：分支因子（分叉数，通常是几百个）。 插入 or 更新。和查找过程一样，定位到原 Key 所在页，插入或者更新后，将页完整写回。...但紧缩不及时会造成 LSM-Tree 存在很多垃圾 后台流量 更稳定可预测，不会受后台 compaction 突发流量影响。 1. 写吞吐过高，compaction 跟不上，会进一步加重读放大。2....由于外存总带宽有限，compaction 会影响读写吞吐。3. 随着数据越来越多，compaction 对正常写影响越来越大。
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