如果不是两阶段提交, 先写redo log和先写bin log两种情况各会遇到什么问题? binlog刷盘机制 undo log 是什么？...因为MySQL进行更新操作，为了能够快速响应，所以采用了异步写回磁盘的技术，写入内存后就返回。但是这样，会存在crash后内存数据丢失的隐患，而redo log具备crash safe的能力。 2....缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在备库上正确运行，还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息，以保证所有语句能在备库得到和在主库端执行时候相同的结果。...重启后redo log继续重放crash之前的操作，而当bin log后续需要作为备份恢复时，会出现数据不一致的情况。...如果不是两阶段提交, 先写redo log和先写bin log两种情况各会遇到什么问题? 先写redo log，crash后bin log备份恢复时少了一次更新，与当前数据不一致。
内存模型的概念： 在讲内存模型前，我们来谈谈硬件的效率与一致性的问题 计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。...由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快， 而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行...此时线程2执行 j = i，它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中，注意此时内存当中i的值还是0，那么就会使得j的值为0，而不是100.这就是可见性问题，线程1对变量i修改了之后，线程2没有立即看到线程...下面我们来看一下Java内存模型， Java虚拟机规范中视图定义一种Java内存模型来屏蔽掉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，再次之前，主流程序语言...volatile：当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。
作为内存数据库，内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多，意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况，明明空间很大，但是内存的使用却不是很理想。...导致内存碎片的原因 Redis 中，最常用的是写入、修改、删除数据。这些操作在执行后都会产生 一定程度的内存碎片。 写入数据 Redis 中分配内存是根据固定的大小来划分内存空间的。...修改数据 键值对进行修改时，可能会变大也会变小，相应的就会占用额外空间或者释放不用的空间。 ? 败家玩意儿！Redis 竟然浪费了这么多内存？...内存碎片导致原因 写入数据时，Redis 为了减少分配次数在分配内存是根据固定的大小来划分内存空间的。修改数据时会释放或占用额外的内存空间，删除数据时会释放空间。这样就会产生不同程度的内存碎片。...如何解决内存碎片？ 通过重启 Redis 的方式进行处理，如果没有持久化可能会导致事故。在持久化情况下，恢复速度需要取决于文件的大小。 通过空间置换方式，也就是将已使用的内存数据重新整理到一起。
因为MySQL进行更新操作，为了能够快速响应，所以采用了异步写回磁盘的技术，写入内存后就返回。但是这样，会存在crash后内存数据丢失的隐患，而redo log具备crash safe的能力。 2....缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在备库上正确运行，还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息，以保证所有语句能在备库得到和在主库端执行时候相同的结果。...重启后redo log继续重放crash之前的操作，而当bin log后续需要作为备份恢复时，会出现数据不一致的情况。...如果不是两阶段提交, 先写redo log和先写bin log两种情况各会遇到什么问题? 先写redo log，crash后bin log备份恢复时少了一次更新，与当前数据不一致。...等该事务提交时，再将缓存中的数据写入binlog日志文件中。缓存的大小由参数binlog_chache_size控制。 binlog什么时候刷新到磁盘呢？
没有什么问题是一个缓存不能解决的，如果有，那就再加一个缓存 ——鲁迅：反正我没说这句话 所以人们就想到了给CPU增加一个高速缓存（为什么是加高速缓存而不是给内存提高速度就牵扯到硬件成本问题了）来解决这个问题...use（使用）作用于工作内存的变量，把工作内存中的一个变量值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用变量的值的字节码指令时将会执行这个操作。...assign（赋值）作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收到的值赋值给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。...内存可见性 往简单来说volatile关键字可以理解为，有一个volatile修饰的变量x，当一个线程需要使用该变量的时候，直接从主内存中读取，而当一个线程修改该变量的值时，直接写入到主内存中。...而一个缓存行只能同时被一个线程操作，所以当多个线程同时修改一个缓存行里的多个变量时会造成其他线程等待从而带来性能损耗（但是在单线程情况下，伪共享反而会提升性能，因为一次性可能会缓存多个变量，节省后续变量的读取时间
但是当遇到大文件时，这个函数就会暴露出两个明显的缺点： 性能问题，文件越大，性能越差。 文件过大的话，可能直接撑爆内存，导致程序崩溃。 为什么会这样呢？...，返回读取的数据和遇到的错误 // 如果读取成功，则 err 返回 nil，而不是 EOF func ReadFile(filename string) ([]byte, error) 举例： package...// 如果文件不存在，则会以指定的权限创建该文件。 // 返回遇到的错误。...dir 目录中创建一个以 prefix 为前缀的临时文件，并将其以读 // 写模式打开。...主要原因是在小数据量的情况下，这个函数并没有什么问题，但当数据量大时，它就变成了一颗定时炸弹。有可能会影响程序的性能，甚至会导致程序崩溃。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo logfile）,前者是在内存中，后者在磁盘中。...当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中, 用于在刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行数据恢复使用。 如果没有redolog，可能会存在什么问题的？我们一起来分析一下。...当我们在一个事务中，执行多个增删改的操作时，InnoDB引擎会先操作缓冲池中的数据，如果缓冲区没有对应的数据，会通过后台线程将磁盘中的数据加载出来，存放在缓冲区中，然后将缓冲池中的数据修改，修改后的数据页我们称为脏页...在事务提交时，会将redo log buffer中的数据刷新到redo log磁盘文件中。...而redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的。顺序写的效率，要远大于随机写。 这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）。
这样的文章是不是显得有些生硬呢？所以，在尝试弄明白一个事物的原理时一定要从头到尾的思考它存在的意义？为了解决什么问题？采用了什么方式？达到了什么目的？自己有没有其它的方案？...而不是人云亦云，对于一些知识仅仅是背诵下来，这种死记硬背下来的知识在脑海里的保质期也是短的可怜。 在前面，我们已经提到为什么需要引入持久化？...执行 SAVE 时，Redis 服务会停止处理任何客户端的命令请求；执行 BGSAVE 时，Redis 服务则会创建一个子进程，由子进程来负责数据的持久化，而此时 Redis 服务就可以正常处理客户端的请求...通过存储这些命令数据，在遇到机器宕机和服务进程异常中断的情况下重启服务时只要执行一遍这些持久化的命令即可恢复之前的数据了。（也是一个相当好的办法呀！）...2.2数据载入 由于命令数据是以协议格式存储至文件中的，所以在启动 Redis 服务时检测到 AOF 文件的存在后会启动载入程序。
这样判断长度为write_len的数据是否可以写入的条件为： // 注意是 而不是 <= used_len + write_len < queue_len 一写一读 先来考虑一写一读的场景，...，并返回true，否则返回false，并将*expected = *ptr // 最后两个参数分别表示修改成功和失败时使用的内存模型，后面会讲 bool __atomic_compare_exchange_n...在写入数据限制了最大长度的前提下，以现代计算机的速度，从修改write_index然后copy数据最后修改头部首字节为1，这段时间是非常快的，远小于5ms。...有感而发 要写出高健壮性的代码，一定要时刻记得，程序可能会在你的任何一行代码处因为bug或者意外crash，不要想当然以为执行了上一行代码就一定会执行下一行代码。crash后重启是否能正常恢复？...不加锁会有什么问题？ 使用共享内存等共享资源时，更要想到，这资源不是我独占的，万一被有意或无意的篡改了数据该怎么办？能否尽量避免被别人篡改？如果被篡改，是否有发现和恢复机制？
因为追加写就是一种典型的顺序IO，将所有的用户操作，都像写日志一样，不断的追加记录写到磁盘中，而不是记录覆盖图片如图中所示，不管操作是数据插入，还是更新删除，都会往磁盘文件中的尾部追加操作的记录，而不是去磁盘中找到之前的数据记录...数据库都离不开内存和磁盘的交换，而 LSM 树也是一样的，我们可以从内存和磁盘两部分去看它的组成原理，如下图：图片内存模块由三个部分组成：memtable：内存中的数据结构，保存最近写入的数据，并按key...、修改、删除操作都是先写入 log，再保存到内存中，待数据量到达某个值后再批量顺序地写入到磁盘中，这样也会提高写的效率以插入数据为例，它的数据流向如下图图片更新数据、删除数据时依然是上面的流程，只不过是操作的记录有所变化...，而这就引申出了 LSM 树的三大经典问题：写放大、读放大、空间放大，下面提到的合并策略其实就是对这三个问题的权衡与取舍写放大：在写入数据时，触发了 Compact 操作导致写入的数据量远大于该 key...的数据量读放大：读取数据时发现 key 不存在于 Memtable、Immutable Memtable，只能继续从 SSTable 往下查找空间放大：冗余数据，key 从创建、修改、删除的记录可能会同时存在于磁盘
锁技术 并发事务的读-读情况并不会引起什么问题（读取操作本身不会对记录有任何影响，并不会引起什么问题，所以允许这种情况的发生），不过对于写-写、读-写或写-读这些情况可能会引起一些问题，需要使用MVCC...，而不是锁定当前行加一个范围；如果我们使用的不是唯一索引锁定一行数据，那么此时InnoDB就会按照本来的规则锁定一个范围和记录。...undo log不是redo log的逆向过程，其实它们都算是用来恢复的日志： redo log通常是物理日志，记录的是数据页的物理修改，而不是某一行或某几行修改成怎样怎样，它用来恢复提交后的物理数据页...当需要修改事务中的数据时，先将对应的redo log写入到redo log buffer中，然后才在内存中执行相关的数据修改操作。...在每次将redo log buffer中的内容写入redo log file时，都需要调用一次fsync操作，以此确保redo log成功写入到磁盘上（参考下图，内容的流向为：用户态的内存->操作系统的页缓存
AOF 也是在主线程执行，如果写入的时候磁盘压力过大，就可能会大致阻塞。 但该种方式有风险，如果写入内存成功，记日志时发生宕机，则会丢失日志。...RDB 内存快照 AOF 方法恢复数据需要将操作日志全部执行一遍，如果日志非常多，则恢复的过程缓慢。而内存快照是将某一时刻的数据以文件(RDB)记录到磁盘上，在恢复的时候，直接读入内存即可。...如果在触发快照时，能修改数据吗？ 如果在 t 时刻，需要快照数据 A，在快照时修改了 A 数据为 A'，这时破坏了快照的完整性，这时 A'并不是 t 时刻的状态。...这里解决办法还是使用了操作系统的 写时复制机制，在新的数据需要写入时，主线程会将该数据复制一份，然后对该副本进行修改，而子进程使用原来的数据进行快照。...两次快照之间的数据，如果遇到宕机，可能会发生丢失，所以需要尽量短的时间做快照。
而 LevelDB 引入了 LSM 树，就是为了解决 B+ 树随机写性能低的问题，它把随机写以跳跃表的形式保留在内存中（memtable），积累到足够的大小就不再改写它了，并将其写入到磁盘（L0 SST...而 L1 也可能会有过期的数据，也需要被合并写入 L2……这就相当于数据要多次写入不同的文件中，也就造成了写放大。...而合并不重叠的数据文件是很快的，因此顺序写还是要比随机写快，但合并可以在其他线程中执行，在不会持续随机写入大量数据的情况下，基本能保持 O(1) 的写入。...L0 之间因为可能有重复的数据，因此需要全合并后写入 L1。而 L1 之后的数据文件不会有重复的 key，因此在 key 范围不重合的情况下，可以并发地向下合并。...另外，全局压缩比 RocksDB 使用的块压缩的压缩率更高，所以需要写入的数据会减少，也会改善写入速度。而在合并时，它选择采用 universal 的风格以减少写入放大。
我们已经对jvmkill进行了补救，以纠正这种情况：jvmkill是使用JVMTI API 在JVM进程中运行的代理。当JVM内存不足或无法产生线程时，jvmkill介入并杀死整个过程。...即使使用jvmkill保护我们，我们仍然遇到JVM的问题，这些JVM几乎（但不是完全）内存不足。这些Java进程一遍又一遍地执行GC，在暂停之间几乎没有做任何有用的工作。...但是，这有一个严重的问题：Java堆转储被写入并存储在磁盘上，如果我们反复执行自动终止操作，可能会填满磁盘。因此，我们开始研究获取OS本地核心转储而不是JVM特定的堆转储的方法。...当Linux进行核心转储时，默认行为是在崩溃的进程的工作目录中写入一个名为“ core”的文件。...告诉我出了什么问题 现在已经捕获了核心转储文件，我们可以对其进行检查以显示出问题的根源–是错误的查询，硬件问题还是配置问题？在大多数情况下，原因可以从使用的类及其大小中确定。
不过本文的重点不是SSD硬盘的性能，而是关注固态硬盘可能带来的问题，尤其是Win7系统中引入的TRIM指令可能会对数据恢复造成负面影响。这个问题目前尚有争议，但是依然值得我们去关注和探讨。...几乎绝大多数存储设备在删除文件时都有如下类似的步骤：一旦用户删除文件，指向数据在硬盘上的具体位置的索引就会被删除（对于机械硬盘来说就是LBA逻辑块寻址）。...我们可以用磁盘碎片产生的过程来解释这个问题，系统向磁盘的某个区块写入了一堆数据，在不需要的时候用户就会删除这些数据并在同位置保存别的文件，而操作系统是以固定大小的区块来保存文件的（windows系统默认格式化的时候是以...如前文提到的，在机械硬盘和不支持TRIM指令上的固态硬盘上进行数据恢复没有什么问题，只有原位置没有写入新的数据，用户只需要选择合适的软件基本上就能恢复误删文件。...因为TRIM指令的存在，用户删除数据后SSD硬盘就会彻底清空那个区块，而不是像传统的机械硬盘那样只删除索引而保留数据。
快照文件按照16MB的大小进行增长以减少SCSI reservation冲突。当虚拟机需要修改原来的磁盘文件的数据块时，这些修改会被保存到快照文件中。...如果只有一个快照，这并不是什么问题，只不过是重复来读取VMDK。...而大部分SAN当分配的快照空间被填满时会自动删除最早的快照。一旦VMSF卷被填满，当前的快照文件就不能再写入，而虚拟机也可能会崩溃。...VSS工作并不是那么稳定，有时候，这次正常，而下次就可能出现故障。这是恼人的，特别是在希望通过停顿快照来对虚拟机进行更好的备份的时候。...因为ESX服务器对delta文件的写入方 式不同于VMDK文件，而且效率相对较低。delta文件每次以16MB的大小来增长，它会导致另一种metadata锁。
但是在实际过程中，这个架构会遇到一些问题。 02 数据节点宕机会发生什么问题？...如果从库迟迟没有回复，而此时主库写入很多，会造成Oplog一直增大。...为了支持业务读取，MongoDB主库需要在内存中维护这些最近 Majority Commit Point 的快照数据，所以内存写入压力会放大，内存使用也会增加，最终这些内存数据溢出，可能会被交换到磁盘上的...但是这种情况下，如果主节点写入数据后，此时此群出现故障可能会导致写入主节点的数据被回滚，从而造成数据丢失。...4、隐含的数据回滚风险 假设PSA架构下，从库在t1时刻宕机之后长时间没有修复，此时主库子t2时刻再次宕机，而运维人员在不知情的情况下先启动了老的从库，那么t2-t1时间段内的主库更新，都会被回滚掉。
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