对于读多写少的场景，我们通常使用内存型数据库作为缓存，关系型数据库作为主存储，从而形成两层相互依赖的存储体系。
前面两讲我们介绍了B-/+树的特性对比，数据库系统普遍采用B-/+树作为索引结构。
本文主要介绍数据交换过程中常用的数据交换方法和方式以及数据交换在新技术下所面对的“挑战”，方便大家深入理解数据交换过程。普元实施数据交换项目已有多年成功经验，本文也将分享大数据时代数据交换所遇到的问题和应对策略。
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
{ 空 } 1. 什么叫线程安全？servlet是线程安全吗? { 答：如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行，而这些线程可能会同时运行这段代码。如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，而且
大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是面试场景： 面试官：对于MySQL，你对他索引原理了解吗？ 我：了解 面试官：MySQL的索引是用什么数据机构的？ 我：B+树 面试官：为什么要用B+树，而不是B树？ 我：… 面试官：用B+树作为MySql的索引结构，用什么好处？ 我：…
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索 引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到
线程与进程 java默认2个线程，main,gc 真实的线程时底层C++调用的，并不是java cup核心数，就是并行的线程数 单核CUP，要多线程并行，就是用并发实现宏观并行 线程状态 New running blocked waiting time_waiting terminal wait与sleep 来自不同的类 都会释放cup，但wait释放锁，即释放资源，sleep不释放 wait只在同步代码块，sleep任意 线程是一个资源类，没有任何附属操作，OOP编程 资源类包含属性，方法 资源类方
CloudStack是一个功能强大、UI友好的开源云（IaaS）计算解决方案。自Ctrix将CloudStack捐献给 apache 后，一直持续高速发展，其社区活跃度已经渐渐赶上风头一时无两的另一开源云OpenStack平台。 CloudStack拥有所有开源云平台中最为友善的管理界面，而且其天生的多语种支持会使中文用户感觉很爽。 今天我们来详细介绍一下CloudStack最新版本 4.1.0 在 CentOS 6.4 下的安装部署的步骤。鉴于网上文章一大抄，很多内容都是装来装去一大堆东西，看官们一会就晕了，根本不了解为什么装这些程序，装来是干什么的。这回呢，我会把每一步说明尽可能详细一些，外加我的经验和理解（不少心得是重装了10次以上后得出的），希望能让后来者可以少走些弯路。 CloudStack可分为管理节点安装和受控节点安装。 管理节点安装无特殊要求，完全可以安装到虚拟机环境下。 受控节点因要创建虚拟机，故需要硬件虚拟化支持，推荐使用独立主机安装。CloudStack支持多种虚拟化方案，包括：KVM、Xen、XenServer、VMware。因XenServer、VMware已包含有强大的虚拟机管理功能，CloudStack可以直接与其通信调用其管理接口，因此这两种受控机环境下，无需安装任何软件。但KVM、Xen的受控机必须安装 CloudStack-Agent 之后，才能被CloudStack管理。 本篇我们主要来讲解管理节点搭建步骤： 一、前期准备 1、配置网卡，确保主机能上网 因我们要使用网络安装方式，所以要首先保证你的服务器可以正常联网。 1 pingwww.baidu.com 2、设置主机名称 CloudStack运行时需要获取本机名称，如无法正确获取可能导致服务无法正常启动并报一大堆的错。 运行以下命令检查： 1 hostname--fqdn 如无正常返回，请编辑 /etc/hosts 文件，添加主机ip对应的名称。 1 如： 2 192.168.19.135 manage.cloudstack.com vi /etc/sysconfig/network 将 HOSTNAME= 改为同你刚设置的一样。 编辑完后立即生效。如果还不成的话，重启下服务器应该就会好了。 3、配置时间同步 管理节点会通过各种协议与受控节点通讯，为了确保安全，受控节点接到命令后会进行一系列的校验，如果两机的时间不同步的话，会导致命令拒绝执行。 最简单的办法就是，所有服务器都安装 ntp实现时间的自动同步。 1 yuminstallntp 4、修改Linux安全设置 服务器上的SELinux会拦截CloudStack的一些命令，导致CloudStack操作失败，因此启动CloudStack前需要对SELinux进行设置。 vi /etc/selinux/config 1 SELINUX=permissive 以上修改需重启服务器才能生效，为使设置立即生效可使用下边的命令 1 setenforce permissive 二、更新 yum 仓库 默认情况下，CentOS的软件源中没有收录最新版本CloudStack，为了能顺利安装，我们需要手工指定软件源。 新建 /etc/yum.repos.d/cloudstack.repo 文件，内容为： 1 [cloudstack] 2 name=cloudstack 3 baseurl=http://cloudstack.apt-get.eu/rhel/4.1/ 4 enabled=1 5 gpgcheck=0 三、安装管理节点 设置好源以后，我们就可以直接使用 yum安装了，非常简单方便。 安装管理节点的命令为： 1 yuminstallcloud-client 如果你的CentOS 是最小化安装的话，将需要安装 160 兆以上的东东，请耐心等待哈... 四、配置数据库 CloudStack使用mysql管理数据，但安装cloud-client时没有包含mysql，这时需要我们手工安装，并导入数据。这是可以理解的，因为数据库可以被安装到其它机器上。 1 yuminstallmysql-server 默认的，mysql有连接数限制，无法满足CloudStack管理节点的要求，需要手工设定。 vi /etc/my.cnf 增加以下内容： 1 innodb_rollback_on_timeout=1 2 innodb_lock_wait_timeout=600 3 max_connections=350 4 log-bin=mysql-bin 5 binlog-format='ROW' 注：如果没改的话会发生什么现象我没有尝试，不
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
上一篇文章中我们讲解了利用数据库分区与冷热分离的方式来优化存储，虽然解决了查询速度慢的问题，但是在海量数据情况下依然会出现查询缓慢问题，并且部分系统中的冷热数据也是需要频繁或同时查询的。那么，这篇文章中我将带领大家来学习一下如何在设计系统架构时解决海量的数据存储与查询。
现代计算机，cpu在计算的时候，并不总是从内存读取数据，它的数据读取顺序优先级是：寄存器-高速缓存-内存，线程计算的时候，原始的数据来自内存，在计算过程中，有些数据可能被频繁读取，这些数据被存储在寄存器和高速缓存中，当线程计算完后，这些缓存的数据在适当的时候应该写回内存，当多个线程同时读写某个内存数据时，由于涉及数据的可见性、操作的有序性，所以就会产生多线程并发问题。 Java作为平台无关性语言，JLS(Java语言规范)定义了一个统一的内存管理模型JMM(Java Memory Model
上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。
对volitile变量的写入操作之后要保证不能和读之后的读操作重排序。这是内存重排序的一种解决方案happenbeforr中规定的底层通过刚开始讲的内存屏障保证不会重排序。
在多核时代，如何提高CPU的性能成为了一个永恒的话题，而这个话题的讨论主要就是如何定义一个高性能的内存模型，内存模型用于定义处理器的各层缓存与共享内存的同步机制及线程和内存交互的规则。 Java的世界也有属于它自己的内存模型，Java内存模型，即Java Memory Model，简称JMM。由于Java被定义成一种跨平台的语言，所以在内存的描述上面也要能是跨平台的，Java虚拟机试图定义一种统一的内存模型，能将各种底层硬件及操作系统的内存访问差异进行封装，使Java程序在不同硬件及操作系统上都能达到相同的
摘要:关于java变量在工作内存和主存中的可见性问题 正文: package com.test;import java.util.concurrent.TimeUnit; public class test1 { private static boolean is = true; public static void main(String[] args) { new Thread(new Runnable() { @Override
Redis基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵。
既然聊并发，我们首先会思考为什么要引入这个技术。通常写程序，我们习惯用单线程串行的思维理解程序运行， 编写业务逻辑（实际上我们通常的代码并不是按顺序串行执行的，只是看上去像，as-if-serial）。 这样可以减少复杂度，也便于测试，往往当需要性能提升，我们才会想到使用并发。那么为什么要并发呢？
很早就接触了volatile，但是并没有特别深入的去研究它，只有一个朦胧的概念，就是觉得用它来解决可见性的，但可见性又是什么呢？
最近经过查阅各种资料，并结合自己的思考和实践，对volatile有了比较深刻的认识，在此总结并分享给大家。
Java中的volatile关键词被用来将变量标记为“存储在内存中”。准确地的讲每次volatile变量的读取和写入都是直接操作内存，而不是cpu cache。 实际上自从java 5之后，volatile关键词保证除了volatile变量直接读写内存外，它也被赋予了更多的含义，文章后续会解释。
在多线程应用中，两个或两个以上的线程需要共享对同一个数据的存取。如果两个线程存取相同的对象，并且每一个线程都调用了修改该对象的方法，这种情况通常被称为竞争条件。而解决这种问题的办法通常是当线程A调用修改对象方法时，我们就交给它一把锁，等他处理完后在把锁给另一个要调用这个方法的线程。
Java内存模型(简称JMM)指定了JVM如何利用计算机内存(RAM)进行工作。JMM与整个计算机的模型类似，这个模型自然也包含内存模型，即Java内存模型(AKA)。
左图为最简单的高速缓存的配置，数据的读取和存储都经过高速缓存，CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道；主存与高速缓存都连在系统总线上（BUS）这条总线还用于其他组件的通信 在高速缓存出现后不久，系统变得越来越复杂，高速缓存与主存之间的速度差异被拉大，直到加入了另一级缓存，新加入的这级缓存比第一缓存更大，并且更慢，而且经济上不合适，所以有了二级缓存，甚至是三级缓存
jmm（java memory model）规范，他规范了java虚拟机与计算机内存如何协调工作 ，他规定了一个线程如何及何时看到其他线程修改过的变量的值，以及在必须时，如何同步的访问共享变量。
JVM 中试图定义一种 JMM 来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。
synchronize保证了原子性、可见性。（如果撇开DCL问题的话，所有变量都在同步代码块内处理的话，甚至也可以说保证了不同同步代码块之间的有序性） ReentrantLock等保证原子性、可见性、有序性 volatile保证了可见性、有序性
3. CPU与设备（其实也可能是个异构处理器，不过在Linux运行的CPU眼里，都是设备，都是DMA）的cache同步问题
最近核查一个基于从库复制某张特定的表到另外一个主库调整，未配置log-slave-updates导致表无法正常同步。我们的配置文件中使用了replicate-rewrite-db参数以及replicate_wild_do_table参数。具体场景见下面的描述。
多任务处理在现代计算机操作系统中几乎已是一项必备的功能了。在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大，大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态，就必须使用一些手段去把处理器的运算能力“压榨”出来，否则就会造成很大的浪费，而让计算机同时处理几项任务则是最容易想到、也被证明是非常有效的“压榨”手段
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快，因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
企业大量的IT投资建立了众多的信息系统，但是随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业急需通过建立底层数据集成平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其它重要的内部系统之间无缝的共享和交换数据。
下图简单的展示了最简单的高速缓存的配置，数据的读取和存储都经过高速缓存，CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道；主存与高速缓存都连在系统总线上（BUS）这条总线同时还用于其他组件的通信：
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和
Java内存模型深度解读 Java内存模型规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的。Java虚拟机是一个完整的计算机的一个模型，因此这个模型自然也包含一个内存模型——又称为Java内存模型。 如果你想设计表现良好的并发程序，理解Java内存模型是非常重要的。Java内存模型规定了如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值，以及在必须时如何同步的访问共享变量。 原始的Java内存模型存在一些不足，因此Java内存模型在Java1.5时被重新修订。这个版本的Java内存模型在Java8中人在使用
Java内存模型规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的。Java虚拟机是一个完整的计算机的一个模型，因此这个模型自然也包含一个内存模型——又称为Java内存模型。
volatile 是一种轻量且在有限的条件下线程安全技术，它保证修饰的变量的可见性和有序性，但非原子性。相对于 synchronize 高效，而常常跟 synchronize 配合使用。
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
CPU的频率非常快，主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器，为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
例如一个应用程序需要从本地文件系统中读取和处理文件的情景. 比方说, 从磁盘读取一个文件需要5s, 处理一个文件需要2s. 那么处理两个文件就需要:
Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中，每个线程都有自己的工作内存。线程对变量的所有操作都必须在自己的工作内存中进行，而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存。
JMM定义了一组规则或规范，该规范定义了一个线程对共享变量写入时，如何确保对另一个线程是可见的。实际上，JMM提供了合理的禁用缓存以及禁止重排序的方法，所以其核心的价值在于解决可见性和有序性。
总线是连接各个部件的信息传输线，是各个部件共享的传输介质，是计算机各种功能之间传送信息的公共通信干线，由导线组成。
在 JDK1.2 之前，Java 的内存模型实现总是从主存读取变量，是不需要进行特别注意的；而在当前的 Java 内存模型下，线程通常是把变量先保存本地内存中，而不是直接在主存中进行读写，这就可能造成一个线程在主存中修改了变量的值，而另外一个线程还继续使用着在寄存器中的变量值副本，造成数据的不一致。
由于昨天是用了之前配置了主从的机器去测试，各种失败，最后不得不使用两个新建的虚拟机去测试，正好模拟新建一个环境，我就完完整整的搭建一遍~ 需求： 在企业中，数据库高可用一直是企业的重中之重，中小企业很多都是使用mysql主从方案，一主多从，读写分离等，但是单主存在单点故障，从库切换成主库需要作改动。因此，如果是双主或者多主，就会增加mysql入口，增加高可用。不过多主需要考虑自增长ID问题，这个需要特别设置配置文件，比如双主，可以使用奇偶，总之，主之间设置自增长ID相互不冲突就能完美解决自增长ID冲突问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
