Redis缓存高可用集群
在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般。
MySQL 如何使用 PV 和 PVC？
本节演示如何为MySQL数据库提供持久化存储，步骤为：1.创建PV和PVC。2.部署MySQL。3.向MySQL添加数据。4.模拟节点宕机故障，Kubernetes将MySQL自动迁移到其他节点。5.验证数据一致性。首先创建PV和PVC，配置如下
Pipeline inbound（netty源码7）
netty源码死磕7Pipeline入站流程详解1\.Pipeline的入站流程在讲解入站处理流程前，先脑补和铺垫一下两个知识点：（1）如何向Pipeline添加一个Handler节点（2）Handler的出站和入站的区分方式1.1.HandlerContext节点的添加在
Redis 单机模式，主从模式，哨兵模式(sentinel)，集群模式(cluster)，第三方模式优缺点分析
Redis的几种常见使用方式包括：单机模式主从模式哨兵模式(sentinel)集群模式(cluster)第三方模式单机模式Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。优点：
Neo4j学习笔记(2)——手动索引和模式索引
和关系数据库一样，Neo4j同样可以创建索引来加快查找速度。在关系数据库中创建索引需要索引字段和指向记录的指针，通过索引可以快速查找到表中的行。在Neo4j中，其索引是通过属性来创建，便于快速查找节点或者关系。手动索引先来说一下怎样创建手动索引。创建索引采用显示创建，就像添加节点一样添加索引项，一个索引项标识的是一个节点或
TiDB 4.0 为解决热点问题做了哪些改进？
作者：李坤热点问题概述一直以来，TiDB的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点
Java之一致性hash算法原理及实现
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了。一致性哈希算法，解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务
