LeticiaFENG Note

SQL性能优化常见流程

Mysql 数据库

SQL优化进行SQL优化之前，我们首先要确定是具体的某条SQL差。一般来说实际开发之中，无非就是两种情况需要对SQL做优化。开发的时候根据业务需求要做SQL优化除了实际开发的时候，往往还会有一些SQL会在项目正常运行一定时间之后，才会出现性能差的问题。针对这种情况。我们可以通过以下几种方式来

Mysql 数据库

隔离级别与隔离问题这个部分算是基础知识，稍微提及一下，具体不再介绍 READ_UNCOMMITED 读未提交最弱的隔离级别，完全没有隔离效果，等同于可以读取到别人事务之中还没有提交的内容，也就是出现所谓的脏数据的场景。 READ_COMMITED 读已提交查询只查询到别人已经在事务之中提交了的

Mysql 数据库

Mysql单表存储不要超过2kw？有不少文章在解释，Mysql单表最好不要超过2kw，了解时感觉头头是道实际上漏洞百出经不起推敲。有的人甚至会说Mysql指针大小是6，有的又说是12，搞的一塌糊涂根本不知道什么是什么，怪的很。但最终他们的结论是对的，实在有点难绷，为了避免以后又被这群人搞懵导致记错

ElasticSearch 数据库

ElasticSearch的调优跟Mysql类似的，ES的调优也可以主要分为几个方面的优化，首先是数据结构的声明方面，其次是ES操作方面的优化，最后是操作系统方面的调优。在结构方面在声明mapping的时候，我们可以尽量避免以下的操作来尽量避免影响性能问题出现。少声明字段：如果我们声明字段过

数据库 ElasticSearch

ELK日志架构首先要明确一点的是，ELK需要以下多个工具组件来结合才能使用： Filebat 轻量级的日志收集工具 Logstash，主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式一般分为两个版本， client 端我们会通过 Filebat 代替；而 server 端则还是

数据库 ElasticSearch

ElasticSearch ElasticSearch本体一般来说，如果我们的服务器能够正常通过wget下载东西的话，我们可以通过以下命令直接进行下载工作： wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearc

ElasticSearch 数据库

ElasticSearch 基本概念集群 Es集群的特点：多个ES服务器可以组成集群存储大量的数据，并提供相关的服务高可用性 (服务可用性、数据可用性) 可扩展性并发量提高、数据量增多的时候，可以增加节点来直接解决。集群状态 ES将索引和集群的健康情况都做了以下三种状态的区别，每个索引或者集

数据库 ElasticSearch

组合查询在上面之中我们学习到了 match 和 term 进行查询的时候，只介绍了单个 api 做一个简单的查询效果，没有提供组合查询的效果的效果。 Bool Query，布尔查询效果，可以组合多过滤语句来帮助我们过滤文档。 Boosting Query，通过 positive 块指定匹配文档的评

数据库 ElasticSearch

ES索引倒排索引的实现问题倒排索引的实现问题，涉及到存储、快速定位词项本身、词项匹配文档数分词形成的词项（term）可能是海量的，需要可以在内存和磁盘上高效存储；既然词项是海量的，那么如何快速找到对应的词项也是个问题；每个词项对应的文档数可能非常多，也就是上图中文档列表的链表很长；在词

数据库 ElasticSearch

ElasticSearch搭建集群构建集群的节点部署的时候集群节点无非就两种，一种是计算机 / 服务的数量不够，通过单个节点承担多个角色的方式来搭建索引；另外一种就是让单个节点承担单个角色。对于第一种的情况其实没啥好介绍的，看着来就行了，毕竟资源受限最多也就只能那样了；而针对第二个情况，在资源

未完成笔记 <不分前后顺序>

短文

1. SpringBoot微服务集群状态下的配置文件加载顺序 (顺带解决yaml、properties覆盖谣言 & 源码定位)

2. kafka主分片选举策略 replica replica leader决定

3. Sentinel实现服务Warm Up、缓存服务降级、缓存预热

4. 领英-kafka论文原文阅读

长文

1. Innodb - MVCC、加锁机制 (已发布 2024年11月29日)

2. WMS项目核心业务浅谈 (已发布 2024年12月28日)

3. 并发的理解 (基础概念、并发实现、JVM线程安全、代码线程安全、分布式并发安全) 只差一小部分内容需要补充 Loading······

4. 队列的类型 (阻塞队列、条件队列、同步队列)

5. 关系型数据库以Mysql为例子、Kafka、ElasticSearch 缓存刷入、刷盘持久化的处理及WAL机制介绍

6. 分布式事务理论

7. 分布式共识算法 - 集群协议 & 选举算法

8. 缓存架构的组成和使用