实际上MYSQL 5.x的日志系统存在两个问题,导致一些性能问题,尤其在高并发写入和对数据修改的情况下,其中的瓶颈的问题在于两个瓶颈, 当多线程访问数据在落入到 log_buffer 的情况下,还是需要获取锁让写入有顺序性, 同时在获取redo已经将数据页面写入后,也会在log_buffer中将写入到日志中的顺序进行一个重排,这也是需要有顺序性.
高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
上一篇咱们了解了MySQL 的执行过程，其中设计连接器、分析器、优化器、执行器和存储引擎，接下来我将给大家讲解一下在MySQL中一条更新语句是如何执行。我相信大家可能听公司的DBA提起过，可以将数据恢复到半个月内任意时间的状态，是不是感觉很高大上，很厉害呢，下面我就将这个谜底一步一步解开
业务需要上线，所以除了表和索引的结构设计之外，你还要做好高可用的设计。因为在真实的生产环境下，如果发生物理硬件故障，没有搭建高可用架构，会导致业务完全不可用。
你写的每条SQL都是全表扫描吗？如果是，那MySQL可太感谢你了，每一次SQL执行都是在给MySQL上压力、上对抗。MySQL有苦难言：你不知道索引吗？你写的SQL索引都失效了不知道吗？慢查询不懂啊？建那么多索引干嘛呢。。。
上次的初探文章中，只是简单的对Loki做了一个入门介绍，并且很多小伙伴对于我要把ELK换掉的想法有不同的意见
MySQL中有两个重要的日志模块，分别是redo log（重做日志）和binlog（归档日志）。当我们学习MySQL的时候，这两部分内容是绕不开的，本文我将来详细的介绍一下这两个日志模块，它们在设计上有很多好玩的地方，一些思想也可以在我们工作中使用。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，目前主要支持MySQL。
我们所设计的每个微服务应用都能适应高并发的调用，所以它所连接的数据库也必须具有这种特性，才能组成一个高性能的有机整体。不管是自己安装的数据库，还是使用云服务供应商提供的数据库，可扩展是前提条件。例如，MySQL、MongoDB和Redis都能够进行分布式的集群设计。下面介绍MySQL的集群设计和安装，希望读者能够举- -反三。
当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改首先存储在InnoDB日志缓冲区的内存中，然后写入InnoDB日志文件，这些文件通常被称为重做日志。而如果有迹象表明innodb_log_buffer_size变量设置得太低，那么可以调整它来优化性能。
原子性是数据库事务的核心特性之一，它要求事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。这种“全或无”的特性确保了数据库在事务处理过程中的一致性。在MySQL中，原子性的实现主要依赖于事务日志，特别是redo log（重做日志）和undo log（撤销日志）。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源 | juejin.im/post/6860252224930070536 「羊毛+福利」撸一波超便宜的云服务，完成任务DD另外送奖励！ 日志是 mysql 数据库的重要组成部分，记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。 作为开发，我们重点需要关注的是二进制日志( binlog )和事务日志(包括redo log 和 undo log )，本
天天和数据库打交道，一天能写上几十条 SQL 语句，但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗？MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务？....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白？这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界，让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的，MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
首先我们先从官方文档来看 EventParser 的整体设计，其架构设计图如下所示：
又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
二进制日志（binlog）是 MySQL 日志结构中重要的部分；记录了数据的更改操作，用于数据恢复、数据复制以及审计。然而在众多实际场景中经常发生高并发引起 binlog 暴涨的问题将挂载点空间占满以及主从网络带宽成为瓶颈时主从延时过大。8.0.20 版本推出 binlog 压缩功能，有效缓解甚至解决此类问题。
OceanBase 数据库采用了单集群多租户设计，天然支持云数据库架构，支持公有云、私有云、混合云等多种部署形式。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
1、MySQL 被设计成一个单进程多线程架构的数据库，MySQL 数据库实例在系统上的表现就是一个进程。
在分布式系统中，我们往往会考虑系统的高可用，对于无状态程序来讲，高可用实施相对简单一些，纵向、横向扩展起来相对容易，然而对于数据密集型应用，像数据库的高可用，就不太好扩展。我们在考虑数据库高可用时，主要考虑发生系统宕机意外中断的时候，尽可能的保持数据库的可用性，保证业务不会被影响；其次是备份库，只读副本节点需要与主节点保持数据实时一致，当数据库切换后，应当保持数据的一致性，不会存在数据缺失或者数据不一致影响业务。很多分布式数据库都把这个问题解决了，也能够通过很灵活的方式去满足业务需求，如同步、半同步方式、数据副本数量、主从切换、failover 等等(下面会提到)，然而我们平时使用的社区官方版 mysql5.7及以前的版本 (不包括 Mysql 其他分支像 PhxSQL，Percona XtraDB Cluster，MariaDB Galera Cluster) 都在支持分布式和系统可用性这块处理得不是很完善。针对这个系列问题，下面分析下如何解决这个问题。
MySQL 主从复制的问题及解决方案
如何设计最优的数据库表结构，如何建立最好的索引，以及如何扩展数据库的查询，这些对于高性能来说都是必不可少的。但是只有这些还不够，要获得良好的数据库性能，我们还要设计合理的数据库查询，如果查询设计的很糟糕，即使增加再多的只读从库，表结构设计的再合理，索引再合适，只要查询不能使用到这些东西，也无法实现高性能的查询。所以说查询优化，索引优化，库表结构优化需要齐头并进。
今天大部分程序需要处理的数据，都来自数据库，尤其是关系型数据库，那么一条 SQL 提交到数据库之后，数据库都做了些什么？如果不懂这些问题，就无法更好的使用数据库，更无法回答好面试官的问题。现在流行的开源数据库，非 MySQL 莫属，面试中 MySQL 也是必问，于是我就学习了专栏《MySQL实战45讲》，今天的文章试着回答以下两个问题：
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
数据库容灾的基础是副本。副本间同步的关键是日志，所以只要日志已持久化到备用副本，数据就不会丢。
Bbuffer 与 Cache 非常类似，因为它们都用于存储数据数据，被应用层读取字节数据。在很多场合它们有着相同的概念:
我在第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
我在第 2 篇文章《MySQL实战第二讲 － 一条SQL更新语句是如何执行的？》中，和你讲到 binlog（归档日志）和 redo log（重做日志）配合崩溃恢复的时候，用的是反证法，说明了如果没有两阶段提交，会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
rsyslog是一个快速的日志处理系统，具有卓越的性能和出色的安全性，采用模块化设计，他可以从各种数据源中接收输入、转换数据再将结果输出到指定的位置。他不仅适用于企业，也适用于小型系统。
正式分享之前，先对最近热门的删库事件做一点反思。作为DBA应如何加强预防，改进措施防止再出现类似事件呢？我认为主要从三点出发：一是流程规范，二是技术支撑，三是安全制度。
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。
update语句是如何执行 , 如何将执行后的新数据持久化在磁盘中 可以假设两种情境：
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL，经过SQL接口、解析器、优化器、执行器，解析SQL语句，生成执行计划，接着由执行器负责执行该计划，调用InnoDB的接口去实际执行。
对于系统中慢查询的分析，有助于我们更高效的定位问题，分析问题。 mysqldumpslow、ptquerydigest是进行慢查询分析的利器。
数据备份不仅仅是开发、运维需要了解、熟练和掌握，一些架构设计或系统设计也需要熟练掌握，以备不时之需。最多的应用应该是编制文档上面的技术方案或者安全方案中涉及。
用户登录系统后会浏览商品，浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中，每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息，我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行，并在大屏展示，展示效果如下：
今天来聊聊InnoDB是如何保证redo log与binlog两份日志之间的逻辑一致。
这是今年3月份整理的一篇博客，在做业务过程中又有了一些新的理解，所以重新进行了梳理，增加了部分示例和绘图，尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log，但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
本文介绍了如何利用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术搭建日志分析平台，以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时，还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输，以及自研程序如何与ELK集成。
Redo Log 是 MySQL InnoDB 存储引擎中的一种重要的日志工具。它主要用于记录数据库中所有的修改操作，包括但不限于插入、删除和更新等操作，以便在系统崩溃等异常情况下进行数据恢复。
大家好，我是鱼皮，相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题：MySQL 如何性能优化？
MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库，有一个很关键和基本的能力，就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后，MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间崩溃，恢复后都能保证数据不会丢呢？有哪些关键技术支撑了这个能力？本文将为我们一一揭晓。
先前介绍了ElasticSearch，以及ES配合MySQL的问题，这种方案是让ES上的数据根据MySQL的数据做对照从而形成对应的索引，再将数据通过处理和封装存放在ES当中。（可回顾：技术分析 | 浅析MySQL与ElasticSearch的组合使用）回到生产环境，我们如何保证MySQL中与ES对照的数据发生更新的时候ES也进行更新呢？就以ES为例。
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程，并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得，一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。
相信你还记得，一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。
2PC全称是Two-PhaseCommit，翻译过来是二阶段提交，是分布式事务XA规范（XA规范是X/Open DTP定义的交易中间件与数据库之间的接口规范）的实现思路，满足CAP理论的CP，是强一致性事务。
MySQL WAL（Write-Ahead Logging）技术：是 MySQL 数据库的一种重要机制，主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
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