[Cluster] - 2. Redis 集群

GoodyHao 发布于 2025-12-01 收录于 Cluster Redis

概述

常见的三种集群模式为 Redis（分片集群）、MySQL（主从复制）、Kafka（RAFT）。
本文将介绍 Redis 从单节点到集群模式的演进过程。

演进历史：从单节点到集群

单节点时代

这是 Redis 最常见的单体架构。

[Algorithm] 1. 动态规划

GoodyHao 发布于 2025-11-27 收录于 Algorithm

引言

什么是动态规划？

动态规划（DP）通常被认为是计算机科学算法中最具挑战性的主题之一。然而，从本质上讲，它只是一种优化技术。

动态规划的基本思想是**“不要重复自己”**。

[Spring] 2. 浅谈Spring异步接口中的自定义线程池与线程复用分析

GoodyHao 发布于 2025-10-02 收录于 Java Spring

前言

在Spring应用中处理高并发场景时,合理使用异步编程和线程池管理至关重要。本文将通过实际代码示例,深入分析Spring的默认线程池、自定义线程池以及线程复用的机制。

[MySQL] 3. MySQL 索引

GoodyHao 发布于 2025-09-28 收录于 MySQL

什么是索引？

索引是一种数据结构，通过额外的写入和存储空间来维护索引数据结构，从而提高数据库表上数据检索操作的速度。

索引类型

按数据结构分类

哈希索引

哈希索引基于哈希表数据结构。它使用哈希函数将键映射到哈希表中的特定位置，允许非常快速的数据检索。
算法复杂度：O(1)
优点：
- 对等值查询（如 =）非常快。
缺点：
- 不适合范围查询（如 <、>、BETWEEN）。
- 可能发生哈希冲突，导致性能下降。

为什么不支持 `order by`

让我们看看哈希索引的算法

[MySQL] 2. 锁机制执行分析

GoodyHao 发布于 2025-09-27 收录于 MySQL

引言

在高并发环境下，数据库锁机制是确保数据一致性和完整性的关键手段。MySQL作为广泛使用的关系型数据库，提供了多种锁类型和机制来管理并发访问。然而，锁的使用不当可能导致性能瓶颈、死锁等问题，影响系统的稳定性和响应速度。

锁相关基本概念

锁的定义：锁是一种机制，用于控制对共享资源的访问，防止多个事务同时修改同一数据，确保数据的一致性和完整性。
锁的类型：
- 表级锁：锁定整个表。
- 共享锁（S锁）：允许多个事务同时读取数据，但不允许修改。
- 排他锁（X锁）：允许一个事务修改数据，其他事务既不能读取也不能修改。
- 意向锁（IS锁和IX锁）：用于表级别，表示事务打算在行级别上加锁。
- 自增锁（AUTO-INC锁）：用于处理自增列的并发插入，防止冲突。
- 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录之间的间隙，防止幻读。
- 临键锁（Next-Key Lock）：结合了记录锁和间隙锁，锁定索引记录及其前面的间隙。
- 记录锁（Record Lock）：锁定具体的索引记录。
- 行级锁：锁定具体的行。
- 乐观锁：通过版本号或时间戳实现，适用于读多写少的场景。
- 悲观锁：通过显式加锁实现，适用于写多读少的场景。
死锁：多个事务互相等待对方释放锁，导致无法继续执行。
锁的兼容性：不同类型的锁之间存在兼容性规则，决定了哪些锁可以同时存在。
锁的粒度：锁定资源的范围，粒度越细，系统并发性越高，但管理开销也越大。

MySQL锁介绍

基本命令

创建测试表

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-- auto-generated definition
create table example_single_pk
(
    id      bigint                              not null comment 'id'
        primary key,
    created timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment 'create time',
    updated timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment 'update time'
)
    comment 'example_single_pk' charset = utf8mb4;

执行命令

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SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;

INSERT INTO example_single_pk (id) VALUES (1);

SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;

UPDATE example_single_pk SET id = 6 WHERE id = 1;

SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;

DELETE FROM example_single_pk WHERE id = 1 or id = 6;

SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;

结果

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mysql> SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;
Empty set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> INSERT INTO example_single_pk (id) VALUES (1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> 
mysql> SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;
+----+---------------------+---------------------+
| id | created             | updated             |
+----+---------------------+---------------------+
|  1 | 2025-09-27 11:14:40 | 2025-09-27 11:14:40 |
+----+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> UPDATE example_single_pk SET id = 6 WHERE id = 1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> 
mysql> SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;
+----+---------------------+---------------------+
| id | created             | updated             |
+----+---------------------+---------------------+
|  6 | 2025-09-27 11:14:40 | 2025-09-27 11:14:40 |
+----+---------------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> 
mysql> DELETE FROM example_single_pk WHERE id = 1 or id = 6;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> 
mysql> SELECT id, created, updated FROM example_single_pk;
Empty set (0.00 sec)

按粒度分

表级锁 - READ

加锁

1
2
mysql> LOCK TABLES example_single_pk READ;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[Github] 4. Value-Checker-Java：可自定义的AOP验证框架

GoodyHao 发布于 2025-09-26 收录于 Github Efficiency

引言

Value-Checker-Java本质上是一个可自定义的AOP切入点框架。它允许开发者在方法执行前插入自定义的验证逻辑，而这些验证逻辑可以是任意复杂的业务规则。