MYSQL数据库适用场景广泛，相较于Oracle、DB2性价比更高，Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地，但是也存在对于事务性支持不太好（MySQL 5.5版本开始默认引擎才是I
Mytop是一个用于监控MySQL性能的开源命令行工具。它受到名为top的Linux系统监视工具的启发，在外观和感觉上类似于它。Mytop连接到MySQL服务器并定期运行show processlist和show global status命令。然后，它以有用的格式汇总信息。使用mytop，我们可以（实时）监控MySQL线程，查询和正常运行时间，以及查看哪个用户正在运行哪些数据库查询，哪些是慢查询等等。所有这些信息都可用于优化MySQL服务器性能。
现在主流的数据库系统的故障恢复逻辑都是基于经典的ARIES协议，也就是基于undo日志+redo日志的来进行故障恢复。redo日志是物理日志，一般采用WAL(Write-Ahead-Logging)机制，所以也称redo日志为wal日志，redo日志记录了所有数据的变更，undo日志是逻辑日志，记录了所有操作的前镜像，方便异常时进行回滚。用户在提交事务时，只要确保写redo日志成功即可，并不需要对应的数据页也实时落盘，这套机制的基本思想是利用空间换时间，用户事务的更新实际上在数据页和redo日志中记录了两份，传统的数据库存储引擎都是基于B+Tree来组织数据页，因此刷数据页是离散小块IO，而写redo是顺序IO，对磁盘介质更友好，而且OLTP场景下，业务对RT(ResponseTime)也比较敏感，所以这套机制非常流行。
1. 简介 Metadata Lock，顾名思义，是对元数据的保护。MDL 是在 5.5 中引入的，之前版本对于元数据也有保护，但实现为语句级别的，当语句结束后元数据相关的锁就会被释放掉。这种实现会导致两个主要的问题： 无法实现 RR 隔离级别，比如以下场景： tx1: BEGIN;tx1: SELECT * FROM tbl; -- 获取元数据锁，返回(c1,c2)，释放元数据锁tx2: ALTER TABLE tbl DROP COLUMN c2; -- 获取元数据锁，成功，释放元数据锁tx1: SEL
数据库作为信息系统重要的基础设施，一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重，这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”，稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案，而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的，有状态的应用更加难以运维，并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
本文介绍了MDL子系统的设计和实现细节，包括锁获取与释放，死锁检测，以及使用到的相关lock-free优化。
见识了智能合约以及以太坊的工作方式，现在我们就尝试将它部署到两种测试网络里面。
昨天的内容中，我们介绍了MySQL中的MTR的概念，它是指最小的原子事务操作。当redo log以MTR为单位提交时，需要借助mutex这个轻量的锁，在该锁的保护下，MySQL做了2件事情：
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。
一 简介 和MySQL打交道比较多的朋友，肯定遇到过 "Waiting for table metadata lock"或者由于MDL导致的故障,不过本文介绍MDL锁之前 我们先看一个著名的bug#989 大致情况如下: s1:
作者：沃趣科技数据库专家 董红禹 问题概述 最近我们遇到一个MySQL的问题，分析后很有代表意义，特地写出来供大家参考。出现问题是，数据库先是被置为只读，然后过了一段时间，MySQL直接Cras
数据管理模块，基于mysql数据库进行数据管理以及封装数据管理模块实现数据库访问。因此，在数据库中，我需要为每一张表创建出对应类，通过类实例化的对象来访问这张数据库表中的数 据，这样的话当我们要访问哪张表的时候，使⽤哪个类实例化的对象即可。
乐观锁 介绍：认为数据在使用过程中，不会被其他程序修改、所以只有在数据提交时才检测数据是否已经被修改 实现方法 1.使用版本号：给数据所在表加个字段，记录数据版本号。提交时检测版本号与未修改前的版本
Buffer Pool 是Innodb 内存中的的一块占比较大的区域，用来缓存表和索引数据。众所周知，从内存访问会比从磁盘访问快很多。为了提高数据的读取速度，Buffer Pool 会通过三种Page 和链表来管理这些经常访问的数据，保证热数据不被置换出Buffer Pool。
性能就是核心要素之一，不然我为什么架构设计？随随便便一个lowlow的系统上线就好了。所以性能优化是很多小公司卖不去过的坎。这么说吧，当然优化网站性能的手段也非常多：
在多线程环境下，由于上下文的切换，数据可能出现不一致的情况或者数据被污染，我们需要保证数据安全，所以想到了加锁。
像网关、应用服务器这类无状态的，多副本比较好做，但像数据库、缓存这类有状态的，多副本时就必然涉及到数据同步的问题。
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概述 ---- 随着MySQL-8.0新版本不断的迭代推出，修复老版本的缺陷，其稳定性逐渐得到保障。腾讯云在此趋势下，推出具有自身功能特性的MySQL数据库产品TXSQL-8.0。在性能上以及在功能上，既集成了前序TXSQL的特点，又在此基础上进行了大幅度提高。以下，我们将重点介绍一下其中的一些亮点功能。 列存引擎CSTORE InnoDB提供的是OLTP服务的存储引擎，适用于事务密集型的业务场景。对于分析型OLAP的业务场景，InnoDB就无法胜任。为了向TXSQL的用户提供全面的服务层次，借用MyS
我维护的项目采用的技术框架是php中基于swoole的一个web框架叫做swoft。该框架是协程环境，并且是模仿springboot的一个注解式的php框架。我做的一个需求，发生了协程环境下的类成员变量污染的问题。事故是这样的：发起一次rpc请求，返回的结果存在一个类的成员变量，但是发现请求的参数跟结果对不上，我先是排查了错误日志，没发现异常，然后排查请求执行日志，发现日志数量丢失了。于是我仔细看了代码，我通过职责链模式将结果传递到了每一个类的成员变量中，而BeanFactory::getBean这个方法默认是获取单例的类，于是类的成员变量在没有保护的情况下被其他协程污染了。知道这个问题后，我通过修改注解，将职责链的每一个类都修改成多例模式。在本地使用Jmeter压测时结果是正确的，但是又发现了一个新的问题就是执行日志丢失的问题。后面仔细查看了swoft中log包的实现，发现框架开发组也犯了一个跟我一样的错误。他这里的思路是：将日志存放在类的成员变量messages中，这是一个数组，当这个数组中元素大于刷盘数量时，将该数组中的日志记录刷入文件中。但是却没有线程同步的代码块保护，于是在并发的情况下就可以复现日志被覆盖导致缺失的问题了。我在想框架的开发组不应该会犯这样的错误。于是翻了一下github的swoft框架的issue，发现在20年的时候就已经有人提出过这个问题，但是一直没有得到修复。后面我翻看了一下源码，发现他的log这个bean是单例模式，所以才有messages成员变量被污染的问题，我通过创建一个新的newLogger类并将其设置在框架启动时的日志处理类，该并发污染的问题就被解决了。
在MySQL 8.0.18上进行的后续工作中，我们引入了对从服务器的回放线程进行权限检查功能，在本文中，我们将介绍一项新功能，可以进一步提高安全复制数据的能力，用户可以将复制流限制为仅基于行的事件。
numa是控制cpu分配内存的控制手段，比如8核cpu 64G内存，每个核心分为8个核心的内存大家就不会争抢资源了，那为什么要关闭numa呢？
前面学完了JDBC，接下来带大家感受一下MySQL集群！其实什么是MySQL集群？简单的说就是一群机器（服务器）的集合，它们连在一起来工作。 其实各种数据库都有自己的集群，常常的多： 我们要学习的
在IDEA中部署web项目到tomcat测试后， 关闭tomcat时可能遇到以下警告信息： com.mysql.jdbc.AbandonedConnectionCleanupThread.run(AbandonedConnectionCleanupThread.java:43)
本篇介绍MySQL如何使用内存。MySQL主要将内存分配在三个部分，服务器、存储引擎及连接会话。服务器部分包含线程缓存、主机缓存及临时表，存储引擎部分包括缓冲池、日志缓冲，连接会话部分包括排序缓冲和联接缓冲。
作者简介： 刘伟 云和恩墨开源解决方案事业部首席架构师 多年一线互联网企业DBA经历，对MySQL、NoSQL，PostgreSQL等各类开源数据库均有涉猎，负责开发管理过数千实例规模数据库项目，并带
MTR全称是Mini-Transaction，顾名思义，可以理解为"最小的事务"，MySQL中把对底层页面的一次原子访问的过程称之为一个Mini-Transaction，这里的原子操作，指的是要么全部成功，要么全部失败，不存在中间状态。
Thread 1 监听socket，协议栈的连接上来后，使用现有的或新建线程处理连接。
举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）
前不久在工作过程中用到了kafka中间件，简单来说是个消息队列，除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外，它还支持回放，我可以通过修改偏移量重新获取数据，这个功能是一个非常常见的使用场景，也是我选择kafka的一个重要原因。
共享锁，又被称为读锁，是由读取操作所创建的一种锁。在此期间，其他用户可以同时读取数据，但在数据上未释放所有共享锁之前，任何事务均无法对其进行修改（即获取数据的排他锁）。
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。 那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）： 20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）
追求 MySQL 的性能时，总听说要调整自旋锁的参数: innodb_spin_wait_delay 和 innodb_sync_spin_loops，是真的么？
缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
今天分享一位同学百度实习一面的面经，技术栈是 C++，由于项目没什么亮点，所以大部分内容都是在问 C++ 的问题，没怎么问项目问题。
我们码农平时大多数时间都在撸码或者撸码的路上，很少关注mysql的一些底层原理，当出现问题时没能力第一时间解决问题，出现问题后不去层层剖析问题产生的原因，后续也就可能无法避免或者绕开同类的问题。因此不要单纯做Ctrl+c和Ctrl+V，而是一边仰望星空(目标规划)，一边脚踏实地去分析每个问题。 在mysql系列专栏里面，我深入浅出的总结了mysql相关知识，感兴趣的话可以去阅读，有问题就可以随时相互交流学习。
Web应用防火墙是通过执行一系列针对HTTP/HTTPS的安全策略来专门为Web应用提供保护的一款产品。
本文源自 公-众-号 IT老哥 的分享 IT老哥，一个在大厂做高级Java开发的程序员，每天分享技术干货文章 一、Java性能权威指南 第1章 导论 第2章 性能测试方法 第3章 Java性能调优
MariaDB 是一个开源的，多线程的关系数据库管理系统，是 MySQL 向后兼容的替代品。 MariaDB 是 Debian 中 MySQL 的默认实现。
之前遇到一个DBA，在生产库上加字段，导致数据库连接数打满。原因就是MDL锁引起。下面让我来介绍一下MDL锁及其排查和处理方式。
在关系型数据库中，锁和多版本并发控制（MVCC）是两个关键的机制，用于管理并发访问数据的方式。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它使用锁和MVCC来保证数据的一致性、隔离性和并发性。在本文中，我们将深入探讨MySQL中的锁和MVCC机制，了解它们的工作原理，并学习如何使用它们来确保数据的安全和可靠性。
KILL CONNECTION：主动踢除不需要保持的连接（与wait_timeout的效果一样）
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构，从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中，会遇到很多问题，在不断解决问题的过程中，Web系统变得越来越大。并且，新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
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