分布式数据库已经进入了全面快速发展阶段。这种发展是与时俱进的，与人的需求分不开，因为现在信息时代的高速发展，导致数据量和交易量越来越大。这种现象首先导致的就是存储瓶颈，因为MySQL数据库实质上还是一个单机版本的数据库，而只要是单机，就必然会遇到的一个问题就是存储问题，因为存储是硬需求，而CPU和内存如果不够的话，只是性能不好，并不会直接否定方案或者架构。

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思维导图-索引篇 系列思维导图（Java架构）（下面的图片只是一部分）

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一、前言 MySQL 对于很多 Linux 从业者而言，是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。

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近一个多月，写了一些MySQL内核的文字，稍作总结，希望对大家有帮助。1.《InnoDB，为何并发如此之高？》 文章介绍了： （1）什么是并发控制； （2）并发控制的常见方法：锁，数据多版本； （3）redo，undo，回滚段的实践； （4）InnoDB如何利用回滚段实现MVCC，实现快照读。

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一、面试题基础总结

1、 JVM结构原理、GC工作机制详解

答：具体参照：JVM结构、GC工作机制详解     ，说到GC，记住两点：1、GC是负责回收所有无任何引用对象的内存空间。

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我在解决方案团队工作多年，发现数据库复制总是被误解，甚至有些人根本完全不理解，所以本文将来回顾一下MySQL环境中的复制概念，并且澄清一些大家对于复制的误解。

什么是复制? 复制：保证信息被复制并有目的地填充到另一个环境中，而不是仅存储在一个位置(基于源环境的事务)。

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总结 1、默认情况下ibdata存放InnoDB表（InnoDB数据字典）元数据、undo logs、the change buffer, and the doublewrite buffer 2、如果innodb_file_per_table=off，则ibdata也存放InnoDB表的实际数据，也就是InnoDB表建立后，不会再有单独的tablename.

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MySQL优化概述

MySQL数据库常见的两个瓶颈是：CPU和I/O的瓶颈。

CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。

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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，所以我们本文会提供一些优化参考，大家可以参考以下步骤来优化： 一、单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。

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　　之前有程序员网友在牛客网发表了自己在头条的面试经验和过程，小编拿过来和大伙分享下。

　　一面考算法：两个基础题目，思路不难，考基本功，一个是链表相加，思路就是反转 然后求和，另一个是多个有序数组 归并。

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