分布式事务难题终结：Seata+DRDS全局事务一致性架构设计
在分布式系统中，CAP定理限制了可用性、一致性与分区容错的三者兼得，尤其在网络分区时需做出取舍。为应对这一挑战，最终一致性方案成为常见选择。以电商订单系统为例，微服务化后，原本的本地事务演变为跨数据库的分布式事务，暴露出全局锁失效、事务边界模糊及协议差异等问题。本文深入探讨了基于 Seata 与 DRDS 的分布式事务解决方案，涵盖 AT 模式实践、分片策略优化、典型问题处理、性能调优及高级特性实现，结合实际业务场景提供可落地的技术路径与架构设计原则。通过压测验证，该方案在事务延迟、TPS 及失败率等方面均取得显著优化效果。
Super MySQL｜揭秘PolarDB全异步执行架构，高并发场景性能利器
阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB MySQL版设计了基于协程的全异步执行架构，实现鉴权、事务提交、锁等待等核心逻辑的异步化执行，这是业界首个真正意义上实现全异步执行架构的MySQL数据库产品，显著提升了PolarDB MySQL的高并发处理能力，其中通用写入性能提升超过70%，长尾延迟降低60%以上。
【赵渝强老师】HBase的物理存储结构
本文介绍了HBase的存储结构，包括逻辑与物理存储结构。物理存储主要涉及StoreFile、HFile和HLog日志。HFile是HBase数据存储的核心格式，包含Data块、Meta块、File Info块等六部分，支持压缩以优化存储。HLog（预写日志）记录数据变更，确保数据可靠性，并在Region Server故障时用于恢复。最后，文章详细描述了HBase的写数据流程：先写入WAL日志，再写入MemStore，最终通过Flush操作将数据持久化到HFile中。
【赵渝强老师】HBase的逻辑存储结构
HBase的逻辑存储结构包括命名空间、表和列族。命名空间类似关系型数据库中的数据库，用于逻辑划分和隔离数据；表以RowKey组织数据并按字典序排列，分为多个Region实现分布式存储；列族包含列且无需预先定义，由MemStore缓存写入数据，定期刷新生成Store File。文章通过视频和代码示例详细讲解了各部分的操作与功能。