MySQL高阶知识点(二)：索引概述
**索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash**
通常来讲，索引就像一本中华字典的目录，通过目录可以快速定位查找某个汉字在哪一页，如果一页一页去查找某个汉字，效率之慢可想而知。我们可以通过创建索引提高查询速度，创建唯一索引保证字段唯一性，但是创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。
MySQL高阶知识点(一)：SQL语句是怎么执行的
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
而存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始成为了默认存储引擎。
kafka：基础篇
**Kafka传统定义**:Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue)，主要应用于大数据实时处理领域。**发布/订阅**:消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息 分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。
Java NIO
NIO (Non-blocking/New I/O)。Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入，对应 `java.nio` 包，提供了 `Channel` , `Selector`，`Buffer` 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking，不单纯是 New。它是支持面向缓冲的，基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的（网络）应用，应使用 NIO
Java IO
Java IO流是一个庞大的生态环境，其内部提供了很多不同的输入流和输出流，细分下去还有字节流和字符流，甚至还有缓冲流提高 IO 性能，转换流将字节流转换为字符流······看到这些就已经对 IO 产生恐惧了，在日常开发中少不了对文件的 IO 操作，虽然 apache 已经提供了 `Commons IO` 这种封装好的组件，但面对特殊场景时，我们仍需要自己去封装一个高性能的文件 IO 工具类，本文将会解析 Java IO 中涉及到的各个类，以及讲解如何正确、高效地使用它们
Redis集群总结
主从复制是指将一台Redis服务器的数据复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader) 后者称为从节点(slave/follower) 数据的复制是单向的。只能由主节点到从节点。Master以写为主，Slave 以读为主。
Redis高级知识点总结
在 Redis 6.0 中，非常受关注的第一个新特性就是多线程。这是因为，Redis 一直被大家熟知的就是它的单线程架构，虽然有些命令操作可以用后台线程或子进程执行（比如数据删除、快照生成、AOF 重写），但是，**从网络 IO 处理到实际的读写命令处理，都是由单个线程完成的**。随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 IO 的处理上，也就是说，单个主线程处理网络请求的速度跟不上底层网络硬件的速度
Redis(基础篇): 数据结构和常用指令
Redis 的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面，就是 Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率
正则表达式
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
接口幂等性解决方案
**幂等性**原本是数学上的概念，即使公式：f(x)=f(f(x)) 能够成立的数学性质。用在编程领域，则意为对同一个系统，使用同样的条件，一次请求和重复的多次请求对系统资源的影响是一致的。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。