在前一阵子，大哥问过我：”你知道MySQL的原子性是怎么保证的吗“。我懵逼了，MySQL怎么保证原子性？我不会啊。
读写分离与分库分表，分布式事务 MySql存储引擎，建表规范，事务级别，sql优化，读写分离思想等。 了解过读写分离吗？ 你说读的时候读从库，现在假设有一张表User做了读写分离，然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理，然后又做了读的处理，这时候数据还没同步到从库，怎么保证读的时候能读到最新的数据呢？ 你如何保证系统的稳定性？ 答：分布式的链路一般都很长，所以我们首先通过全链路压测，分析整个链路，到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈，那么可以考虑加缓存，读写分离等降低数据库压力，如
INSERT IGNORE不仅仅会忽略DUPLICATE KEY错误，也会忽略非空错误
谈到监控，有各种各样的监控软件，有各种各样的存储数据的格式，最流行的莫过于将相关的监控数据存储在mysql中，建一个表，然后按照时间来进行监控，这种方式最大的缺点就是不能灵活的按照各种维度来统计数据。
作者：孤独烟，中国平安研发工程师，目前负责规则云平台架构设计以及需求研发工作。毕业后一直从事Java开发工作，在Web开发、架构设计上有多年的实战经验。在MySQL性能优化、JVM调优、分布式领域有着
前几篇对MySQL的知识介绍，让我们知道MySQL基本单位是数据页，默认情况下每个数据页的大小是16kb。数据页被读取到内存（Buffer Pool）中后被称为缓存页,，当对Buffer Pool中的数据页做了更新后，此时的数据页叫做：脏页，脏页最终是要刷入磁盘的，那么问题来了。
本文咱们将通过按照Tomcat、按照MySQL、安装Redis这三个实战安装，来熟悉在docker中怎么安装软件，咱们使用端口映射，及数据卷的使用场景
Python以第三方包丰富而著称，你想要的功能都能通过pip命令安装，避免什么都要自己重新造轮子尬尴。
对多字符集的支持是我们对原版MySQL-Proxy的第一项改进，符合国情是必须的。并且支持客户端在连接时指定默认字符集。
为了更快响应请求，减少不必要的查询，加速数据的处理，数据缓存是我们日常开发绕不过去的环节
从字面意思理解，所谓秒杀，就是在极短时间内，大量的请求涌入，处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
很多新手站长们在做wordpress安装或者是搬家原来有的数据库，导入导出之后经常出现一些导入失败的情况，这里介绍一下因为数据库版本不同导致的常见经典错误之一-WordPress 导入数据库报错 Unknown collation: utf8mb4_unicode_520_ci 的解决办法;[文章来源：https://www.zouaw.com/2205.html]
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？ 2）假设第一步成功了，第二步失败了怎么办？ 3）假设两个线程同时更新同一个数据，A线程先完成第一步，B线程先完成第二步怎么办？ 其中，第1个问题就存在5种组合方案，下面逐一进行介绍（以上3个问题因为紧密关联，无法单独考虑，下面就一起说明）。 ◆ 组合1：先更新缓存，再更新数据库 对于这个组合，会遇到这种情况：假设第二步更新数据库失败了，要
这个问题很早之前我就遇到过，但是一直没有仔细去研究，上个月看了极客的课程，有一篇文章专门有过讲解，刚好有粉丝也问我这个问题，所以感觉有必要单独出一篇。
在上一篇中我们讲了通用优惠券系统的设计，这篇主要是以优惠券重构后，我们现有系统接入到该通用优惠券系统过程中遇到的数据迁移与一致性问题相关的思考与实践。我们早期的优惠券系统使用的是ckv的存储，后来为了统一，全部改为使用redis储存了，这里首先一个数据迁移点是 ckv----->redis的迁移，另一个数据迁移点是上海redis----->深圳redis。之所以会有redis --->redis的迁移，主要是刚开始我们redis是和别人混部，选择了一个上海的机房，由于整个服务几乎都部署在广深地区，所以需要迁回来，并且单独一个redis集群存储，不在混部。
与分布式锁相对应的是「单机锁」，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来「互斥」，以保证共享变量的正确性，其使用范围是在「同一个进程」中。
作者 ：专注J2EE 来源 ：博客园 引言 为什么写这篇文章？ 首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。 但是
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
首先，缓存由于其适应高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作。
首先，缓存由于其高并发和高性能的特性，已经在项目中被广泛使用。在读取缓存方面，大家没啥疑问，都是按照下图的流程来进行业务操作：
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
MYSQL 8 这个版本已经和简单的查询慢慢的说再见了，MYSQL 8.017的功能Antijoin 也登录了，但问题大面积的MYSQL 5.X 怎么办，NOT IN 和 NOT EXISTS 大部分情况下，大部分人认为他们是相等的，但实际上是吗？在解决一个问题之前应该要理解他到底是一个什么情况，否则搞不清情况，往往会惹来一些麻烦。
二年没面试了，突然出去面试会很紧张，可以先找一个公司试试手，如果拿到了 offer 会极大的增加自信心、
经历了两天不懈努力，终于恢复了一次误操作删除的生产服务器数据。对本次事故过程和解决办法记录在此，警醒自己，也提示别人莫犯此错。也希望遇到问题的朋友能找到一丝灵感解决问题。
Tomcat是这个系统的核心组成部分， 每当有用户请求过来，Tomcat就会从线程池里找个线程来处理，有的执行登录，有的查看购物车，有的下订单，看着属下们尽心尽职地工作，完成人类的请求，Tomcat就很有成就感。
随机记录的获取这样的需求可能会经常有，例如审核，抽查，采样，等需求，当然还有抽奖程序这样的需求。
XA，2PC，two-phase commit protocol，两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的：
你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？
今天下午面的北京链家现场面，虽然凉凉还是总结下面经吧～ 链家： 一面： 拿出手机问我笔试做错的一道笔试怎么分析，提醒了半天我也没想到（实际是拆装箱相关的知识） springbean生命周期 mysql范式 java类加载流程 outofmemory排查（问了具体命令，不会...） linux用过什么命令 linux日志查找特定关键字查询 jmm内存模型 java单例有哪几种 java特性中继承的作用，举例 多线程如何解决死锁 线程池的作用 多线程异常处理 二面： 5min尬聊，跟没面没区别 hr： 5m
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
MySql 的jdbc 配置选项：http://dev.mysql.com/doc/connector-j/en/connector-j-reference-configuration-properties.html
XA，2PC，two-phase commit protocol。 两阶段事务提交采⽤的是 X/OPEN 组织定义的DTP 模型所抽象的
写这篇文章是首先我之前也是做过消息中心的需求，当时3y开源了它的项目Austin，当时觉得挺好的，之后我负责的消息中心重构了一版，现在想想也挺开心的。所以想把之前学习的整理了下来。
刚在我的订阅里面看到这篇文章，在爆笑之余也让跟我一样的运维农民工们发人深省，所以转过来分享一下。妹子啊妹子，网上找的东西也不能直接照搬啊，太萌了~~哈哈！ 作者也是挺萌的，重要服务器给妹子当成练手的工具，看来荷尔蒙又出来作恶了，嘿嘿！ 下面且看事件始末： 经历了两天不懈努力，终于恢复了一次误操作删除的生产服务器数据。对本次事故过程和解决办法记录在此，警醒自己，也提示别人莫犯此错。也希望遇到问题的朋友能找到一丝灵感解决问题。 事故背景 安排一个妹子在一台生产服务器上安装 Oracle,妹子边研究边安装,感觉装
Python以第三方包丰富而著称，你想要的功能几乎都可以通过pip命令安装，避免什么都要自己重新造轮子尬尴。
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么？ 说说redis持久化方式？分别优缺点是什么？redis更新策略是什么？ redis的数据结构存储？以及应用场景？如何实现集群和高可用？ 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁（redis） 分布式锁的实现方式，zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表，redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿，redis的hotkey如何处理？如何保证数据库与缓存双写的一致性
在类似pt-osc场景下，需要将两个表名对调，可以采用同时锁定两个表并执行ALTER TABLE语句的方法。先锁定两个表，不允许写入，然后对调表名，最后解锁表。
这件血案啊！还要从高可用说起。对于一套高可用系统来说，通常情况下应用层是无状态的，并且它的结点众多，所以就算有几台机器死机对它的影响也不大。
MySQL/MariaDB 的root 密码忘了，不知道改怎么办，下面是修改root 密码步骤。
其实是写错了，应该是混沌理论，不过大清早6:00在发这篇的时候，的确是饿了，见谅。
Sqoop本身的容错依赖于Hadoop，这里我们focus在Sqoop传输任务失败的处理，确切的说，focus在Sqoop如何解决传输任务失败引发的数据一致性问题
MySQL系列会通过引擎、索引、事务、锁来说明，这篇文章讲讲基本的概念和引擎的区别。
我们都知道，事务具有 ACID 四个特性——原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。但你知道 MySQL 是通过什么技术手段来实现的吗？
Atlas MySQL 详细介绍 Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。 主要功能： * 读写分离 * 从库负载均衡 * IP过滤 * SQL语句黑白名单 * 自动分表 Q & A ------------
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处理模块是web service，比较难支持多种数据处理策略和实现方便扩容应对流量洪峰的需求等。 而近几年旅游市场高速增长，数据量越来越大，并且会持续快速增长。有越来越多的使用需求，对系统的实时性，稳定性也提出了更高的要求。总的来说，当前需求对系统的实时性/可用性/性能/扩展性方面都有很高的要求。 一、架构 这样的背景下，我们按照如下结构重新设计了系统：
携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统）、动态广告、用户画像、浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足用户的需求，因此在上游提供打通各业务线之间的用户行为数据有很大的必要性。 携程原有的实时用户行为系统存在一些问题，包括：1）数据覆盖不全；2）数据输出没有统一格式，对众多使用方提高了接入成本；3）日志处
作者简介 陈清渠，毕业于武汉大学，多年软件及互联网行业开发经验。14年加入携程，先后负责了订单查询服务重构，实时用户行为服务搭建等项目的架构和研发工作，目前负责携程技术中心基础业务研发部订单中心团队。 携程实时用户行为服务作为基础服务，目前普遍应用在多个场景中，比如猜你喜欢（携程的推荐系统），动态广告，用户画像，浏览历史等等。 以猜你喜欢为例，猜你喜欢为应用内用户提供潜在选项，提高成交效率。旅行是一项综合性的需求，用户往往需要不止一个产品。作为一站式的旅游服务平台，跨业务线的推荐，特别是实时推荐，能实际满足
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