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一条SQL更新语句是如何执行的

一条SQL更新语句是如何执行的 这是图解MySQL的第2篇文章，这篇文章会通过一条SQL更新语句的执行流程让大家清楚地明白： 什么是InnoDB页？缓存页又是什么？为什么这么设计？ 什么是表空间？不同存储引擎的表在文件系统的底层表示上有什么区别？ Buffer Pool是什么？为什么需要？有哪些我们需要掌握的细节？ MySQL的三种日志文件redo日志、undo日志、binlog分别是什么？为什么需要这么多种类型的日志？

Spring源码-AOP部分-Spring是如何对bean实现AOP代理的

Spring源码-AOP部分-Spring是如何对bean实现AOP代理的 实验环境：spring-framework-5.0.2、jdk8、gradle4.3.1 AOP代理对象也是在bean的实例化过程中创建的，如果不明白可以看一下bean实例化过程。如果类配置了@EnableAspectJAutoProxy注解 ，Spring则会在BeanPostProcessor.after这一步通过AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator这个BeanPostProcessor创建一个代理对象，替换掉了原有的bean对象返回了出去。

mysql udf提权

mysql udf提权 本次测试环境 win2008 R2 Enterprise phpstudy2018 运行的版本是：php-5.4.45 + apache mysql版本：

一条SQL查询语句是如何执行的？

一条SQL查询语句是如何执行的？ MySQL是典型的C/S架构（客户端/服务器架构），客户端进程向服务端进程发送一段文本（MySQL指令），服务器进程进行语句处理然后返回执行结果。 问题来了。服务器进程对客户端发送的请求究竟做了什么处理呢？本文以查询请求为例，讲解MySQL服务器进程的处理流程。

MySQL数据库本地事务原理

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python测试框架-pytest

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手把手教你分析解决MySQL死锁问题

手把手教你分析解决MySQL死锁问题 在生产环境中如果出现MySQL死锁问题该如何排查和解决呢，本文将模拟真实死锁场景进行排查，最后总结下实际开发中如何尽量避免死锁发生。

C++高并发场景下读多写少的优化方案

C++高并发场景下读多写少的优化方案 述 一谈到高并发的优化方案，往往能想到模块水平拆分、数据库读写分离、分库分表，加缓存、加mq等，这些都是从系统架构上解决。单模块作为系统的组成单元，其性能好坏也能很大的影响整体性能，本文从单模块下读多写少的场景出发，探讨其解决方案，以其更好的实现高并发。 不同的业务场景，读和写的频率各有侧重，有两种常见的业务场景： 读多写少：典型场景如广告检索端、白名单更新维护、loadbalancer 读少写多：典型场景如qps统计 本文针对读多写少（也称一写多读）场景下遇到的问题进行分析，并探讨一种合适的解决方案。

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