Redis与MySQL的数据一致性
在高并发环境下，保持 Redis 和 MySQL 的数据一致性是一个复杂但重要的问题。通过采用读写穿透、写穿透、分布式锁、双写一致性保障和延时双删策略，可以有效地减少数据不一致的风险，确保系统的稳定性和可靠性。通过合理的缓存策略和数据同步机制，可以显著提升系统的性能和用户体验。
美团面试：MySQL为什么 不用 Docker部署？
45岁老架构师尼恩在读者交流群中分享了关于“MySQL为什么不推荐使用Docker部署”的深入分析。通过系统化的梳理，尼恩帮助读者理解为何大型MySQL数据库通常不使用Docker部署，主要涉及性能、管理复杂度和稳定性等方面的考量。文章详细解释了有状态容器的特点、Docker的资源隔离问题以及磁盘IO性能损耗，并提供了小型MySQL使用Docker的最佳实践。此外，尼恩还介绍了Share Nothing架构的优势及其应用场景，强调了配置管理和数据持久化的挑战。最后，尼恩建议读者参考《尼恩Java面试宝典PDF》以提升技术能力，更好地应对面试中的难题。
Mysql、Oracle审计日志的开启
通过上述步骤，可以在 MySQL 和 Oracle 数据库中启用和配置审计日志。这些日志对于监控数据库操作、提高安全性和满足合规性要求非常重要。确保正确配置审计参数和策略，定期查看和分析审计日志，有助于及时发现并处理潜在的安全问题。
MySQL 中如何实现分库分表？常见的分库分表策略有哪些？
在MySQL中，分库分表（Sharding）通过将数据分散到多个数据库或表中，以应对大量数据带来的性能和扩展性问题。常见策略包括：哈希分片（分布均匀，查询效率高）、范围分片（适合范围查询）、列表分片（适用于特定值查询）、复合分片（灵活性高）和动态分片（灵活应对负载变化）。每种策略各有优劣，需根据业务需求选择。常用工具如MyCAT、ShardingSphere和TDDL可简化实现过程。
性能调优：避免SELECT *，仅查询需要的字段减少数据传输
在数据库性能调优中，`SELECT *`虽简便但不推荐。它会增加数据传输开销、降低查询优化器效率、影响代码可维护性，并可能成为性能瓶颈。明确指定查询字段能显著减少数据传输量、提升响应速度、优化执行计划并提高代码质量。通过实际案例对比，优化后的查询可减少60%的数据传输量，缩短40%的响应时间。建议养成明确字段查询的习惯，避免性能问题。
社交软件红包技术解密(六)：微信红包系统的存储层架构演进实践
微信红包本质是小额资金在用户帐户流转，有发、抢、拆三大步骤。在这个过程中对事务有高要求，所以订单最终要基于传统的RDBMS，这方面是它的强项，最终订单的存储使用互联网行业最通用的MySQL数据库。支持事务、成熟稳定，我们的团队在MySQL上有长期技术积累。但是传统数据库的扩展性有局限，需要通过架构解决。
Aurora MySQL负载突增应对策略与优化方案
通过以上策略，企业可以有效应对 Aurora MySQL 的负载突增，确保数据库在高负载情况下依然保持高性能和稳定性。这些优化方案涵盖了从架构设计到具体配置和监控的各个方面，能够全面提升数据库的响应速度和处理能力。在实际应用中，应根据具体的业务需求和负载特征，灵活调整和应用这些优化策略。