阿里云 RDS MySQL 读写分离实践：千里达票务系统订单数据层高并发方案
景区购票高峰期间，千里达票务系统数据库层承受“读多写少”压力：读请求占80%以上，写操作一致性要求极高。本文分享基于阿里云 RDS MySQL 读写分离的实践：主实例承担写事务、2个只读实例分担读流量、数据库代理自动路由、业务零改造。涵盖 Spring Boot 连接配置、事务内强制走主库、慢查询治理，并复盘主从延迟、大事务阻塞、连接池耗尽、只读规格误配四个典型坑。上线后主库CPU从90%降到40%以下。
PolarDB 和 RDS MySQL ：架构、弹性与成本的一份选型指南
PolarDB 和 RDS MySQL 都能跑同一套代码，账单和扩容方式却完全不同。这篇从存储计算分离与实例一体讲起，逐条对比弹性、只读节点上限、高可用 RTO/RPO、存储按量与存储包的价格算例，并给出迁移要点和可直接照勾的选型清单：什么业务选 RDS，什么业务该上 PolarDB。
磁盘满了不停机怎么办？块存储 EBS 在线扩容教程
凌晨两点半磁盘跑到 100%，MySQL 写不进去，我选了不停机扩容。控制台点完以为就完事，df 还是 40G——云盘、分区、文件系统是三层。这篇把 growpart 与 xfs_growfs 的差别、分区表刷不新、MBR 2TiB 天花板、不可缩容、系统盘不自动扩这六个坑全摆出来，附八项检查清单。
SMO无法并发+加锁范围大——InnoDB B-tree索引锁的两个结构性问题
写密集、高并发场景下，MySQL吞吐量上不去，加CPU、换SSD都没用——瓶颈可能不在硬件，在InnoDB的B-tree索引锁上。B-tree的结构修改操作（SMO）一次只能跑一个，索引级锁把所有写操作串行化。本文拆解B-tree索引锁的瓶颈根源、并发SMO的技术原理、Latch Coupling的加锁优化机制，以及热点行事务合并的实践思路。
【赵渝强老师】国产崖山数据库的行号：ROWNUM
YashanDB的ROWNUM伪列行为类似Oracle，仅支持单机/主备及共享集群，分布式集群不可用。其按查询顺序动态分配行号（1起递增），且“先编号后过滤”，故ROWNUM>1等条件恒为空。推荐使用ROW_NUMBER()窗口函数或原生FETCH/OFFSET语法实现稳定分页。
