好嘞！作为一名“资深”编程段子手，哦不，专家，今天就来跟大家聊聊 Sentinel 模式下的读写分离与高可用路由。保证让大家听得懂、记得住，还能顺便乐呵乐呵！准备好了吗？发车咯！🚀 开场白：数据库的“宫斗剧”与“备胎哲学” 各位观众，各位老铁，大家好！今天我们不聊明星八卦，不谈股票涨跌，咱们来聊聊数据库的那些事儿。说起数据库，它就像咱们后宫佳丽三千的皇上，天天处理各种请求，忙得焦头烂额。为了让皇上能更好地“宠幸”各位“妃子”（应用），我们得想点办法。 一种方法就是“读写分离”，让皇上把“奏折”（写操作）交给一部分“妃子”（主库）处理，把“请安”（读操作）交给另一部分“妃子”（从库）处理。这样皇上就能轻松一些，各位“妃子”也能雨露均沾。 另一种方法就是“高可用”，万一某个“妃子”（主库）生病了，立刻有“备胎”（备库）顶上，保证皇上不会“断粮”。这，就是数据库的“备胎哲学”！ 而 Sentinel 模式，就像一个精明的“太监总管”，时刻监视着各位“妃子”的状态，一旦发现问题，立刻采取行动，保证整个“后宫”（数据库系统）的稳定运行。 第一幕：Sentinel 模式：数据库的“中纪委” 什么是 …
`GETRANGE` 与 `SETRANGE`：字符串大对象局部读写优化
GETRANGE 与 SETRANGE：字符串大对象局部读写优化 – 字符串的微整形艺术 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”——程序猿阿宝。今天咱们不聊高并发，不谈分布式，就聊聊Redis里两个看似不起眼，实则暗藏玄机的指令：GETRANGE 和 SETRANGE。 各位有没有碰到过这样的场景：我们需要存储一个巨大的字符串，比如一篇几万字的小说，或者一段超长的JSON数据，甚至是一段二进制文件。每次读取或者修改哪怕一小部分内容，都要把整个字符串都拉过来，修改完再塞回去，这简直就是一场灾难！想想都觉得硬盘在哭泣，CPU在咆哮，带宽在燃烧啊！ 🔥 别慌！Redis的开发者们早就料到了咱们的需求，他们带来了两把神奇的手术刀：GETRANGE和SETRANGE，让我们能够对字符串进行“微整形”式的局部读写，避免了全量操作的痛苦。 今天，阿宝就带大家一起深入剖析这两把手术刀的用法，并通过生动的例子，让大家彻底掌握字符串大对象局部读写的优化技巧，从此告别性能瓶颈，走向代码人生的巅峰！ 一、GETRANGE：字符串的“精准裁剪” GETRANGE key s …
多版本并发控制（MVCC）在并发读写下的详细实现机制
好的，各位听众老爷们，早上好/下午好/晚上好！ 欢迎来到“数据库并发控制奇妙夜”！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”，今天咱们不聊代码，聊聊数据库里那些“你侬我侬”又“水火不容”的并发操作，特别是那个听起来高大上，实际上也挺高大上的MVCC（Multi-Version Concurrency Control）！ 第一幕：并发世界的爱恨情仇 话说这数据库啊，就像一个热闹的菜市场，各种数据就像各种食材，老板（数据库）要保证顾客（应用）来买菜的时候，不会出现以下几种尴尬情况： 丢失更新（Lost Update）: 两个顾客同时要买1斤猪肉，结果老板只卖出去了1斤，另一个顾客没买到，这叫“丢失更新”，就像你辛辛苦苦写了篇博客，结果被人覆盖了，欲哭无泪啊！😭 脏读（Dirty Read）: 顾客A正在挑选一块猪肉，还没决定买不买，顾客B就看到了这块猪肉，并且以为已经卖出去了，结果顾客A又不要了，顾客B的信息就错了，这叫“脏读”，就像你看到女朋友发朋友圈说要分手，结果发现是被盗号了，白白伤心一场！💔 不可重复读（Non-Repeatable Read）: 顾客A第一次看猪肉的价格是10块/ …
理解隔离级别对并发读写的影响与脏读、不可重复读、幻读
各位观众老爷们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的李白（没错，就是那个写诗的李白，只不过我写的不是诗，是代码，写的代码像诗一样优美😜）。今天咱们不吟诗作对，咱们聊点更接地气的，聊聊数据库里那些“风花雪月”的故事，哦不，是“并发读写”的故事。 话说这数据库啊，就像一个巨大的图书馆，里面藏着各种各样的“书籍”（数据）。当很多人同时想来借书（读数据）或者修改书籍内容（写数据）的时候，问题就来了。如果没有一个好的管理制度，那图书馆就会乱成一锅粥，出现各种各样的奇葩事件，比如“脏读”、“不可重复读”、“幻读”等等。 这些奇葩事件，就像武侠小说里的各种奇门武功，听起来玄乎，但实际上都是由并发读写引发的。为了避免这些事件发生，数据库引入了一个重要的概念，叫做“隔离级别”。 今天，咱们就来好好扒一扒这“隔离级别”的底裤，看看它到底是如何影响并发读写的，又是如何防止“脏读”、“不可重复读”、“幻读”这些妖魔鬼怪的。 一、并发的世界：一场混乱的派对 想象一下，你的数据库是一个热闹的派对，每个人都想参与其中，读取和修改数据。但是，如果没有一个好的“派对规则”，那就会变成一场灾难。 并发读： 就 …
数据库高可用架构：主从复制、集群与读写分离
好的，各位亲爱的程序猿、攻城狮、还有正在通往神兽之路的准攻城狮们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个让你的数据库像钢铁侠一样坚挺，像变形金刚一样能打的秘诀——数据库高可用架构！ 想象一下，你辛辛苦苦搭建的网站，用户正用得飞起，突然！数据库崩了！😱 用户疯狂吐槽，老板怒火中烧，你瑟瑟发抖……这画面太美我不敢看！ 所以，想要避免这种惨剧，就必须搞懂数据库高可用架构。今天我们就来好好扒一扒主从复制、集群和读写分离这三大法宝！ 一、主从复制：备份小能手，危急时刻顶大梁 💪 1. 什么是主从复制？ 主从复制，顾名思义，就是有一台“主”数据库（Master），负责处理所有的写入操作（增、删、改），还有若干台“从”数据库（Slave），负责从主数据库同步数据，并且只负责读取操作。 你可以把主从复制想象成一个家庭： 主数据库（Master）： 家里的顶梁柱，负责挣钱养家（写入数据）。 从数据库（Slave）： 负责复刻顶梁柱的所有技能和财产（同步数据），并且在顶梁柱累了或者生病的时候，可以暂时顶替一下（提供读服务）。 2. 主从复制的原理 主从复制的核心在于二进制日志（Binary Log） …
MapReduce 与 HDFS 交互：数据读写与存储原理
MapReduce 与 HDFS 的爱恨情仇：数据读写与存储的那些事儿 💖 大家好！我是你们的老朋友，数据界的“媒婆”——数据小能手。今天呢，咱们不聊八卦，只聊技术，而且是重量级的技术：MapReduce 和 HDFS！这两个家伙，一个负责计算，一个负责存储，在Hadoop生态系统中，那可是黄金搭档，形影不离。但他们之间的关系，可不是简单的“你侬我侬”，而是充满了挑战、妥协和默契。 想象一下，HDFS 就像一个超级巨大的图书馆，里面藏着海量的数据书籍，而 MapReduce 呢，就像一群勤奋的学者，需要在图书馆里找到特定的书籍，进行阅读、分析和整理，最终形成一份精美的研究报告。 那么问题来了： 这些学者是怎么找到自己需要的书籍的？ 他们阅读之后，又把研究报告放在哪里呢？ 图书馆又是如何保证书籍的安全性和可靠性的呢？ 别急，今天咱们就深入剖析 MapReduce 与 HDFS 之间的爱恨情仇，揭秘他们如何高效地进行数据读写和存储，以及背后隐藏的原理。准备好了吗？ Let’s go! 🚀 第一幕：HDFS 登场！数据存储的擎天柱 🏛️ 要理解 MapReduce 如何与 HDF …