3.4.3 文档的更新
MongoDB文档操作详解：涵盖update更新语法，支持覆盖、局部（$set）、批量（multi）及数值增减（$inc）修改；remove删除指定或全部数据；结合count统计、limit/skip分页及sort排序实现高效查询。
MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型NoSQL数据库，适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。支持灵活的BSON文档结构，适用于社交、游戏、物联网、物流等写入频繁、事务要求不高的应用。具备高可用副本集与水平分片能力，适合快速迭代与大规模数据存储。
3-MongoDB常用命令
本节介绍MongoDB数据库articledb中文章评论数据的存储与操作，涵盖数据库及集合的创建、删除，以及文档的增删改查。使用`use`切换数据库，插入数据时可自动创建集合；通过`insert()`或`insertMany()`插入单条或多条评论记录，支持指定字段与投影查询，熟练运用find()实现条件筛选和结果控制。
Redis：内存陡增100%深度复盘
一次Redis崩溃事故复盘：大KEY导致带宽占满，触发缓冲区激增，内存被耗尽。虽有淘汰策略，但缓冲区内存不受其控制，最终引发全面超时。根本原因非数据膨胀，而是客户端输出/输入缓冲区失控，叠加主线程阻塞，造成雪崩。
2-MongoDB单机部署
提供Win32/64位MongoDB安装包，支持命令行或配置文件启动，附Linux部署、图形化工具Compass连接及版本选择指南，详细配置与启动步骤一应俱全。
5-MongoDB实战演练
基于SpringDataMongoDB实现头条文章评论功能，涵盖增删改查、按文章ID查询及评论点赞。通过MongoTemplate优化点赞操作，提升性能，并利用索引提高查询效率，构建高效稳定的微服务模块。
4-MongoDB索引知识
MongoDB索引通过B树结构提升查询效率，避免全表扫描。支持单字段、复合、地理空间、文本及哈希索引，适用于等值、范围、排序及全文检索等场景，显著优化大数据量下的查询性能。
如何利用读写分离设计将内存数据高效存储到磁盘？
LevelDB通过读写分离实现内存数据高效落盘：采用MemTable与Immutable MemTable双跳表结构，前者负责读写，后者只读，避免加锁。当MemTable满时转为Immutable并生成新MemTable，后台将其顺序写入磁盘为SSTable文件，减少IO开销。通过延迟合并策略，降低频繁合并带来的性能损耗，提升整体读写效率。（238字）
SSTable 的分层管理设计
SSTable分层管理通过将文件按层组织，控制每层容量并逐层归并，避免大规模合并带来的高IO开销。Level 0层来自Immutable MemTable，最多4个文件；后续各层容量逐层翻倍，并限制跨层合并的文件数不超过10个，确保查询与Compaction效率。
从单机到集群：Redis部署全攻略
本文全面解析Redis四种核心部署方式：单机版部署简单适合开发测试；主从复制实现读写分离和数据备份；哨兵模式提供自动故障转移能力；Redis Cluster集群支持分片存储和横向扩展。文章详细阐述了每种方案的原理、部署步骤、Java代码实现及适用场景，并给出生产环境选型指南。通过对比各方案优缺点，帮助开发者根据业务需求（数据量、并发量、可用性要求等）选择最佳部署方式，同时提供参数优化建议和常见问题解决方案。
