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MongoDB 分片
这是一篇讲解MongoDB分片的文章，MongoDB的分片机制是用于处理大数据量和高吞吐量操作的技术，通过将数据分散到多个服务器上进行存储，从而支持水平扩展。分片分为多个组件，包括Config Server、Mongos和Mongod，每个组件负责不同的任务。分片的目的是提高存储容量和吞吐量，解决单机存储和性能瓶颈问题。分片的核心是根据“分片键”将数据划分为多个“chunk”，并通过后台进程自动分裂和迁移数据块以保持负载均衡。选择合适的分片键对性能至关重要。MongoDB支持两种分片方式：基于范围的分片和基于哈希的分片，分别适用于不同的数据分布和查询场景。此外，分片集群的配置涉及多个实例、复制集和配置服务器的搭建，以确保系统的高可用性和扩展性。
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Redis 缓存穿透、击穿、雪崩
这是一篇关于缓存穿透、击穿与雪崩的解决方案的文章，讨论了在分布式缓存中常见的三种问题及其解决方法。缓存穿透指缓存和数据库中都没有数据，导致每次都访问数据库，可通过缓存空值或布隆过滤器解决。缓存击穿发生在缓存过期时大量请求同时访问，导致数据库负载过大，常用的解决方案有异步定时更新和互斥锁。缓存雪崩则是大量缓存同时过期或缓存服务宕机，导致数据库瞬间承受大量请求，防治措施包括设置不同过期时间和采用集群架构。文章通过案例讲解这些问题及其常见的解决方案。
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MongoDB 索引
这是一篇关于MongoDB索引简述的文章。文章介绍了MongoDB中索引的概念与作用，强调了索引在提升查询性能中的重要性。MongoDB使用B+Tree作为索引结构，索引可以通过db.collection.createIndex命令创建，并支持多种选项如唯一索引、稀疏索引和TTL索引等。文章详细介绍了多种常见的索引类型，包括单键索引、复合索引、多键索引、地理空间索引、全文索引和哈希索引等。每种索引的使用场景、创建方法以及查询优化策略都得到了阐述。文中还提到了索引的注意事项和创建合适索引的原则，强调索引虽然能提升查询效率，但也会增加存储空间的消耗和对插入、删除操作的影响，因此需要合理选择索引类型与字段。
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MongoDB 备份恢复
这篇文章介绍了MongoDB备份与恢复工具，包括mongoexport和mongoimport的使用。mongoexport可以将MongoDB的集合导出为JSON或CSV格式，适用于跨版本数据迁移，但JSON文件较大，CSV格式适合跨平台使用。mongoimport则可将这些格式的数据导入到指定的集合中，支持指定导入格式和字段。文章还提供了命令行参数说明，并展示了如何备份和恢复数据，包括单表备份、导出CSV和JSON文件、以及如何恢复数据。最后，文章简要提到异构平台之间的数据迁移，特别是从MySQL迁移到MongoDB的过程，包括MySQL数据导出、文件处理和导入到MongoDB的步骤。
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Redis 适用场景
本文介绍了Redis在不同应用场景中的使用，包括缓存、会话存储、排行榜和计数器、消息队列、实时分析等。首先，Redis作为缓存层可以减少数据库查询次数，提高应用性能；通过使用Spring Boot和Redis缓存，缓存书籍信息来加速查询。其次，Redis用于Web应用中的会话存储，代替传统的服务器端存储方式，支持分布式部署和高效的会话管理。Redis还可以实现实时排行榜和计数器功能，例如博客平台的文章点赞排行榜，利用Redis的原子操作实现高效计数。Redis作为消息队列，适用于处理异步任务，如电商平台的订单处理，通过发布/订阅机制提升系统响应能力。最后，Redis的Sorted Set数据结构适合实时分析，如在线教育平台的用户在线时长排行榜，提供高效的用户行为分析功能。
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Canal 原理、使用
这是一篇介绍Canal的文章。Canal是一个基于数据库增量日志解析的中间件，主要用于MySQL的binlog解析，实现增量数据同步。它通过binlog同步获取数据变更，并将数据发送到存储目的地，如MySQL、Kafka、ElasticSearch等。其应用场景包括缓存更新、抓取业务数据生成拉链表和实时统计等。Canal的工作原理是通过模拟从库与主库同步数据。文章还介绍了如何将Canal与Spring Boot集成，通过配置Canal和RocketMQ的依赖和配置文件，创建监听器处理数据库变更事件，并将这些事件发送到RocketMQ。通过设置Canal客户端连接Canal服务器，消费数据变更并通过RocketMQ进行处理，最终实现数据同步和消费。
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SpringBoot集成MongoDB
这是一篇Spring Boot集成MongoDB的文章。文章介绍了如何使用Spring Data MongoDB通过MongoTemplate和MongoRepository两种方式操作MongoDB，前者提供灵活性，后者则简化了操作。搭建项目环境时，通过在pom.xml中添加依赖和在application.yaml中配置MongoDB连接。使用MongoRepository可以轻松进行增删改查等操作，而MongoTemplate提供了更细粒度的控制，适用于复杂查询。文章通过示例代码展示了基础的CRUD操作、条件查询、模糊查询、分页查询等。总结了两种方式的使用场景及优缺点，帮助开发者根据需求选择合适的MongoDB访问方式。
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MongoDB 复制集
这篇文章介绍了MongoDB复制集的概念及其工作原理。复制集由一个主节点和多个副本节点组成，通过将数据从主节点同步到副本节点来确保数据高可用性。复制集提供了数据分发、读写分离和异地容灾等优势，确保数据安全、恢复、以及在维护过程中不需要停机。文章还详细解释了复制集的结构和工作流程，包括主节点记录操作日志（Oplog）、副本节点通过Oplog同步数据、选举机制等。此外，文章还介绍了不同节点类型（如仲裁节点、隐藏节点、延迟节点等）以及如何设置和管理MongoDB复制集，包括配置复制集、添加新成员、设置优先级、隐藏节点和仲裁节点等。
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MongoDB 基础
这篇文章介绍了MongoDB的基本操作和SQL与MongoDB的常见术语对比。首先，解释了SQL和MongoDB的术语差异，如表和集合、行和文档、列和字段等。接着，详细讲解了MongoDB数据库的基本概念和特殊数据库，如admin、local和config等。文章还描述了数据库操作的基本方法，包括选择、创建和删除数据库，集合的创建和删除，以及隐式创建集合的方式。文档的CRUD操作也被详细阐述，包括插入、更新、删除、查询和统计操作。特别提到MongoDB中的文档使用BSON格式，文档字段命名规则，更新时的操作符使用，以及复杂查询（如正则、比较、连接查询等）。最后，介绍了分页查询和聚合查询操作，使用了MongoDB的聚合管道进行数据处理和分组统计等操作。
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MongoDB 简介
这是一篇关于MongoDB的文章。MongoDB是一种开源的高性能非关系型数据库，主要应对高并发、高性能和高可用的需求。它采用文档数据库模型，使用BSON格式存储数据，支持灵活的模式和高效查询。MongoDB支持ACID事务、二进制存储、数据压缩、丰富的索引类型、failover自动故障恢复和分片集群等特性，适合大数据量、高可伸缩性、变化频繁的数据模型和半结构化数据存储。它广泛应用于大数据、高负载、快速迭代、地理空间数据、实时分析、社交媒体和云原生应用等场景。
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MyCat 原理、使用
这是一篇关于MyCat数据库中间件的文章。MyCat是一个开源的数据库中间件，提供了分库分表和读写分离功能，能够将数据库请求分发到多个数据库实例，从而实现数据的水平切分和负载均衡。文章介绍了MyCat的工作原理，包括客户端连接、SQL解析与路由、分库分表、读写分离和数据聚合等。接着，讨论了MyCat的优势（如分库分表、读写分离、高可用性）和劣势（如学习成本、单点故障、一致性问题）。最后，提供了MyCat的实战配置示例和如何在Spring Boot中集成MyCat的步骤，涉及MyCat的安装、配置以及Spring Boot的连接设置。
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MySQL 死锁和解除锁
这是一篇解除死锁状态的文章，介绍了两种方法来解决MySQL中的死锁问题。第一种方法是通过查询锁表和进程列表，找到并杀死死锁进程。第二种方法是查看锁定的事务，找到相关的进程ID并杀死它。文章还提供了终极方法，通过查询执行时间较长的用户线程并终止进程来解决问题。除此之外，还介绍了其他命令，如查看当前事务、锁定事务和等待锁的事务，以帮助进一步诊断和解决死锁问题。
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Redis 数据分片
这是一篇Redis集群分片算法的文章，介绍了Hash取模分片、一致性Hash分片和Redis Cluster数据分片的实现原理。首先，Hash取模分片简单有效，但在扩容时会导致大量数据迁移，且扩容时迁移的数据比例较高。接着，介绍了一致性Hash算法，通过虚拟节点和哈希环减少扩容时的数据迁移问题，然而也面临数据倾斜的问题。随后，文章详细阐述了Redis Cluster的分片机制，使用CRC16哈希算法将数据划分为16384个槽，并在节点增减时通过槽的均匀分配实现数据的平衡分布。最后，分析了为什么Redis选择哈希槽而非一致性哈希，强调了静态映射和数据均匀分布的优势，并解释了Redis Cluster分片的特点和优势。
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Redis 集群模式
这是一篇关于Redis集群模式的文章，主要介绍了Redis的三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Redis Cluster。文章详细解释了每种模式的工作原理、优缺点，以及它们在保证Redis数据库稳定性和容错方面的作用。
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Redis 分布式锁实现
这是一篇关于Redis分布式锁实现的文章，介绍了通过RedisLock工具类和EmLock注解实现分布式锁的功能。文章首先展示了RedisLock工具类的加锁、解锁过程，其中通过Redis的setIfAbsent命令获取锁，利用Lua脚本确保解锁的安全性。接着，介绍了EmLock注解的使用，支持指定锁的范围（应用级别或线程级别），超时时间和是否自动释放锁。文章还详细讲解了EmLockAspect切面类的实现，通过AOP拦截加锁方法，确保锁的获取和释放。最后，提醒了在不同服务器或容器中使用定时任务时的时间同步要求和Redis服务依赖问题。