简单实用

• 提供一个简单例子来使用 ThreadLocal
• 声明 ThreadLocal，比如：private static final ThreadLocal<Object> threadLocal = new NamedThreadLocal<>("logs");
• 先暂时省略 set 步骤，当需要 threadLocal 的时候，我们通常是：threadLocal.get()

threadLocal.get()

• 先看代码：

创建线程池

• 通过 Executor 框架的工具类 Executors 创建线程池
• 通过 ThreadPoolExecutor 构造函数创建

ThreadPoolExecutor

构造函数

• ThreadPoolExecutor 有七个参数，其中核心参数有三个：
  • corePoolSize：核心线程数量
  • maximumPoolSize：最大线程池数量
  • workQueue：工作队列
• 其他参数：
  • keepAliveTime：空闲线程存活时间
  • unit：keepAliveTime 参数的单位
  • threadFactory：线程工厂
  • handler：线程的拒绝策略

redo log

结构

• redo log日志结构如下图所示：

• 字段含义：
  • type：该条 redo log 的类型
  • space id：表空间ID
  • page number：页号
  • data：该条 redo log的数据

undo log

bin log

测试数据库版本：5.7.34

执行show variables like '%row_format%';查看当前版本支持的 row 格式，例如：

执行select version();查看当前 mysql 版本，我本地版本是5.7.41

基础架构

• 连接器
• 查询缓存
• 分析器
• 优化器
• 执行器
• 存储引擎

存储引擎

• 执行show engines;查看当前 MySql 的所有引擎列表

MySql 给我们提供了 explain 命令来分析 Sql 语句的性能，

分析步骤

获取需要分析执行计划的 Sql 语句，加 expalin 命令，格式explain sql语句，会得到以下的结果：

mysql> explain select * from users; 
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | index | NULL          | idx_username | 259     | NULL |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> 

O(N)命令

Redis 常见的命令执行速度都很快，算法复杂度基本都在 O(1) 级别，但是也有一些算法复杂度在 O(n) 级别，再加上数据量过大的情况，就会导致很慢，比如

• hash 结构的 hgetall 命令
• keys *命令

排查：

• 获取慢查询：Redis 提供了slowlog get {n}命令来获取最近的 n 条慢查询命令，默认会将执行超过10ms的命令记录到队列当中，
• 可以通过info commandstats命令来分析命令的不同执行时间，可以通过查看字段 usec_per_call 平均耗时来排查，单位是微秒

Redis 的内存管理主要从以下两个方面入手：

• 内存上限
• 回收策略

内存上限

Redis 提供了 maxmemory 参数来限制最大可用内存，限制的目的有：

• 用于缓存场景，当超出内存上限时使用 LRU 等删除策略释放空间
• 防止使用量超过服务器物理内存

更改内存上限：

• 可以通过命令config set maxmemory进行动态修改最大可用内存

回收策略

Redis 之前的集群方案一般有两种：

• 客户端分区方案，优点是分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由、高可用、故障转移等问题
• 代理方案，优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利，缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗

Redis Cluster 优势

Redis Cluster 缺点

• key 批量操作支持有限。如 mset、mget，目前只支持相同 slot 值的 key 执行批量操作
• key 事务操作支持有限。同1，只支持相同 slot 值的 多key 的事务操作
• key 作为数据分区的最小粒度，因此不能将一个大的键值对象如 hash、list 等映射到不同的节点
• 不支持多数据空间。集群模式只能使用一个数据库空间，即 db0
• 复制结构只支持一层，从节点只能复制主节点，不支持嵌套树状复制结构

• Redis Sentinel 是 Redis 的高可用方案

主从复制

作用

• 将主节点的数据同步给从节点，作为主节点的一个备份，一旦主节点出现故障，从节点作为后备可以顶上去，并且保证数据尽量不丢失，主从复制是最终一致性
• 从节点可以扩展主节点的读能力，一旦主节点不能承受大并发量的读操作，从节点可以分担压力

问题

• 一旦主节点发生故障，需要手动晋升从节点为主节点。需要修改调用方的主节点地址。还需要命令其他从节点去复制新的主节点