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什么是 MySQL 数据库本质上就是一个软件，提供对应的读写能力。根据数据模型的不同，可分为 KV 数据库、关系型数据库、图数据库、文档数据库。在关系型数据库中，最常用的就...

为了解决单节点存储瓶颈、访问耗时、单点故障等问题，通常将数据存储到多个节点，称之为分布式技术。分布式不仅可以将负载分散、还可以避免单点故障、降低延时。...

在本章将介绍事务的基本概念，提供的安全保证。并讨论一下事务提供的不同隔离级别的定义、遇到的问题、实现方式等。...

本章将介绍数据分布在多个节点中的另一种方式：分区。如何对数据进行拆分，如何建立次级索引，如何保证数据查询，如何确保写入和查询负载是均衡的，如何确保请求到对应的分区？本章将讨...

讨论三种流行的复制算法：单领导者（single leader，单主）、多领导者（multi leader，多主）和无领导主（leaderless，无主）。...

编码的本质是将内存中的数据结构转化为字节序列，用于持久化存储，或跨进程、网络进行通信。本文将介绍不同的编码模式，以及它们的对比，如何保证兼容性。...

在使用数据库之前，需要将现实中的场景抽象到具体的数据模型，并将其存储到数据库。在本文将从数据库的视角，来讨论一下数据库是如何将数据存储到磁盘中，以及如何检索出对应的数据。...

数据模型是用于组织、描述和定义数据及其关系。数据模型可以帮助我们理解数据的结构和含义，为建立、设计和管理数据库提供指导。...

现在的应用程序大多是数据密集型的，而非计算密集型的。因此 CPU 很少成为这类应用的瓶颈，更大的问题通常来自数据量、数据复杂性、以及数据的变更速度。...

在并发编程系列中，我们详细介绍了 atomic、mutex、sem、waitgroup、once、sync.map、pool 等并发原语。这些原语使用起来很简单，弄清楚原理...

sync.pool 巧妙的利用 GMP 调度模型和无锁队列来实现对象池。需要注意的点是对于不使用的对象，在两个 GC 周期后将被回收。池化技术是一种很常见的优化技术。...

map 是我们最常使用的数据结构，用于快速查找键值对。然而，在 go 中内置的 map 并不是并发安全的。并发写还会导致 panic。...

Once 是一个很简单但却非常实用的工具类。通常用来解决并发场景下 initOnce 的问题。OnceFunc 和 Once 其实是相互补充，核心区别就开如何对 panic...

对于互斥的场景，使用 Mutex 肯定没有任何问题，它保证了对应的操作在任何时刻只能被一个 goroutine 所执行。然而对于读多写少的场景，每次操作都互斥显然成本是有点...

WaitGroup 协同控制工具。主要使用场景是等待多个 gotoutine 完成任务之后执行其他操作。在使用时需要注意要让 Add 方法在 Wait 之前执行，同时避免并...

信号量最初由荷兰计算机科学家 Dijkstra 在 1965 年提出，它是一种用于控制并发访问共享资源的机制。...

Mutex(Mutual exclusion) 又叫互斥锁，用于保护临界区，防止多个 goroutine 同时访问临界区。...

多核处理器的出现解决了单核处理器在性能提升上的瓶颈问题，通过在一个芯片上集成多个处理器核心，可以提供更高的计算性能。然而，多核处理器的引入也带来了新的问题：数据竞争。...

在 rust 中，将错误类型分为可恢复错误和不可恢复错误。可恢复错误：通常表示业务预期内的错误，可以重试解决，例如调用下游超时。不可恢复错误：程序也不知道要怎么处理，例如数...

复合类型是对标量类型的组合，从而表达丰富的业务逻辑。这一章，主要介绍了 rsut 支持的的复合类型，并介绍枚举的强大用法。...