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文章目录简述写在前面1、B树2、B+树深入浅出B树B树深入B-树的查找B+树B+树概述B-树和B+树的区别拓展：MySQL为什么使用B-Tree（B+Tree）&&存储知识存储数据最小单元主存存取原理磁盘存取原理总结简述写在前面大家在面试的时候，肯定都会被问到MySql的知识，以下是

目录磁盘调度算法相关计算内容磁盘调度算法先来先服务（FCFS）算法最短寻找时间优先（SSTF）算法扫描（SCAN）算法/电梯调度算法循环扫描（C-SCAN）算法LOOK磁盘调度算法C-LOOK磁盘调度算法算法比较NStepSCAN和FSCAN调度算法磁盘调度算法相关计算内容寻找时间Ts延迟时间Tr：

这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇

​概览什么是Kafka？这里先给出结论，我不太希望在解释概念X的时候，说到「为了了解X，我们需要先了解一下Y」，阅读的人思绪会被迁到另一个地方。既然小标题里说了要解释什么是Kafka，那么我们就只说什么是Kafka。专业点讲，Kafka是一个开源的分布式事件流的平台。通俗点讲，Kafka就是一个消息

​目录1、页缓存技术+磁盘顺序写2、零拷贝技术3、最后的总结这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入

大家好，我是树义。Kafka作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！因此，为什么Kafka这么快，也是每次面试必问的知识点。对于混迹Java技术圈多年的我来说，Kafka这么快的特性已经了然于胸。今天，就让我带着大家盘一盘！Kafka

上篇《​​MySQL缓冲池(bufferpool)，终于懂了​​》，介绍了InnoDB缓冲池的工作原理。简单回顾一下：MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分；内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage)；InnoDB以变种LRU算

能够使文件系统工作是一回事，能够使文件系统高效、稳定的工作是另一回事，下面我们就来探讨一下文件系统的管理和优化。一、磁盘空间管理文件通常存在磁盘中，所以如何管理磁盘空间是一个操作系统的设计者需要考虑的问题。在文件上进行存有两种策略：「分配n个字节的连续磁盘空间;或者把文件拆分成多个并不一定连续的块」

 开篇当下流行的MQ有很多，因为我们公司在技术选型上选择了使用Kafka，所以我就整理了一篇关于Kafka的入门知识。通过技术选型我们对业界主流的MQ进行了对比，Kakfa最大的优点就是吞吐量高。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的

 我想知道MySQL表在磁盘上占用多少空间，但看起来很琐碎。不应该在INFORMATION_SCHEMA.TABLES中提供这些信息吗?没那么简单!这个看似简单的问题实际上在MySQL中非常复杂。MySQL支持许多存储引擎(其中一些根本不在磁盘上存储数据)，不同的存储数据格式。例如，Inn

上篇《缓冲池(bufferpool)，彻底懂了!》介绍了InnoDB缓冲池的工作原理。简单回顾一下：MySQL数据存储包含内存与磁盘两个部分;内存缓冲池(bufferpool)以页为单位，缓存最热的数据页(datapage)与索引页(indexpage);InnoDB以变种LRU算法管理缓冲池，并能

 这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性