从一条更新SQL的执行过程窥探InnoDB之REDOLOG1前言数据库为了取得更好的读写性能，InnoDB会将数据缓存在内存中（InnoDBBufferPool），对磁盘数据的修改也会落后于内存，这时如果进程或机器崩溃，会导致内存数据丢失，为了保证数据库本身的一致性和持久性，InnoDB维护了REDOLOG。修改Page之前需要

Kafka作为时下最流行的开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，还提供了超一流的读写性能。针对Kafka性能方面进行简单分析，相关数据请参考：https://segmentfault.com/a/1190000003985468(h

其实项目网上有很多了，但是教程比较详细的没多少，今天分享的项目从安装部署到代码具体功能都有很详细都说明!图片(https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/dCtZK7DicnAjPdicEh2vMIS6wwcbUwJJCljp3EwTc6BeVa8wHMRxrXAmr2XNgsvMu0IoeffAMZESPgkJHXw95ktA/

ThreadLocal不知道大家有没有用过，但至少听说过，今天主要记录一下ThreadLocal的原理和使用场景。使用场景直接定位到ThreadLocal的源码，可以看到源码注释中有很清楚的解释：它是线程的局部变量，这些变量只能在这个线程内被读写，在其他线程内是无法访问的。ThreadLocal定义的通常是

Redis的特点Redis本质上是一个KeyValue类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的KeyValueDB。Redis的

Redis 的读写都是在内存中，所以它的性能较高，但在内存中的数据会随着服务器的重启而丢失，为了保证数据不丢失，我们需要将内存中的数据存储到磁盘，以便Redis重启时能够从磁盘中恢复原有的数据，而整个过程就叫做Redis持久化。!image.png(https://oscimg.oschina.net/oscnet/232e657dae2

!file(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upc56c6ed5eae550cace667fa53a9810d4db5.png)本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法，分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结，希望能对读

1、http2.4新特性新特性：(1)在编译时可以将多个MPM构建为可加载模块，可以在运行时通过LoadModule指令配置所选的MPM；(2)2.2版本的eventMPM在实验阶段，到了2.4版本已经完全支持eventMPM；(3)更好地支持异步读写以支持MPM和各类平台；(4)支持每模块及每个目录分别使用各自的日

一、背景公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，

本文所说的后台服务(Service)是指在服务器电脑上由任擎(tasgine)软件执行的代码，它可以根据客户端发送的请求数据，进行数据库增删改查、数据导入导出、文件上传下载、文件读写等操作，并向客户端返回处理结果。后台服务运行时是没有界面的，占用的是服务器