前言之前讲过一个版本的Zipkin链路追踪，《Sleuth整合ZipKin链路追踪》，讲了Zipkin的工作流程，以及简单集成Zipkin，这篇文章将会对之前的方案进行升级，使用RabbitMQ异步收集数据，使用ElasticSearch进行数据存储。另外本文会使用Docker来搭建相关组件。 注意：请一定先看上一篇 Sleuth整合ZipKin链路追踪。学习该文章需要有一定的知识储备：Docke
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2024-06-20 10:20:00
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# MySQL查询命中缓存
在MySQL中，查询缓存是一个用于存储查询结果的内存区域。当执行一个查询语句时，MySQL会首先检查查询缓存，如果查询结果已经存在并且满足查询条件，则会直接返回缓存中的结果，而不需要再次执行查询操作。这样可以大大提高查询的性能和响应时间。
## 查询缓存的工作原理
MySQL查询缓存使用哈希表来存储查询语句和对应的结果。当执行一个查询语句时，MySQL会首先计算查
原创
2023-12-09 09:10:29
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# 如何在 MySQL 中实现查询不命中查询缓存
在 MySQL 中，查询缓存是一项用于提高查询性能的特性。它会将 SELECT 语句的结果集缓存起来，从而在以后相同的查询上提供更快的响应。不过，有时候我们希望在特定情况下不使用缓存，以确保能够获取最新的数据。本文将指导你如何在 MySQL 查询中不命中查询缓存，我们将通过表格和代码示例来逐步实现。
## 一、整个流程概述
以下是我们将要遵循
当程序需要第k+1层中的某个数据时d，会首先在它的缓存k层中寻找。如果数据刚好在k层中，就称为缓存命中（cache hit）。 终端用户访问加速节点时，如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。 取数据的过程与用户访问是同步进行的，所以即使是重新取的新数据，用户也不会感觉到有延时。 命中率=命中数/（命中数+没有命中数）
缓存命中和缓存未命中========================摘自《HTTP权威指南》==============================1、缓存命中和缓存未命中可以用已有的副本为某些到达缓存的请求提供服务，这被称为缓存命中（cache-hit）参见图7-4a。其他一些到达缓存的请求可能会由于没有副本可用，而被转发给原始服务器，这被称为缓存未命中（cache-miss）参见图7-4b
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2023-09-26 10:12:58
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## MySQL查询是否命中索引的科普
在使用MySQL进行开发和优化时，索引是一个非常重要的概念。索引可以提高查询效率，减少数据扫描的时间。但是，对于一条SQL查询语句来说，是否能够命中索引是一个需要关注的问题。本文将介绍如何判断一条SQL查询语句是否命中了索引，并通过代码示例来说明。
### 索引的基本知识
在深入了解如何判断查询是否命中索引之前，我们先来了解一下索引的基本知识。
索引
原创
2023-08-16 10:19:07
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MySQL 可调节设置可以应用于整个 mysqld进程，也可以应用于单个客户机会话。服务器端的设置每个表都可以表示为磁盘上的一个文件，必须先打开，后读取。为了加快从文件中读取数据的过程，mysqld对这些打开文件进行了缓存，其最大数目由 /etc/mysqld.conf 中的table_cache 指定。清单 4给出了显示与打开表有关的活动的方式。清单 4. 显示打开表的活动mysql> S
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2024-07-03 10:12:02
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# MySQL查询中如何判断SQL是否命中索引
在数据库管理中，索引是提高查询性能的重要工具。一个合理的索引策略可以极大地加快数据的检索速度。然而，许多开发人员对于如何确认自己的SQL语句是否命中了索引这一问题并不够了解。本文将通过例子和编码示例，详细阐述如何在MySQL中判断SQL查询是否使用了索引。
## 什么是索引？
索引是一种数据结构，它会以特定的顺序组织数据，目的是加快检索速度。索
Elasticsearch缓存原理
一. 数据预加载
二. 缓存
一. 数据预加载
Elasticsearch在启动时会打开并读取硬盘上的部分index segment文件，并缓存数据至内存中，后续的搜索操作都会在内存中进行。如果待搜索的数据不在内存中，则会打开相应的index segment文件，并读取数据至内存。这种预
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2024-03-18 00:05:47
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# MySQL 查询缓存命中率分析
MySQL 是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统，它提供了许多功能来优化数据库性能，其中之一就是查询缓存。查询缓存可以显著提高数据库的查询效率，但是如何评估查询缓存的效果呢？本文将介绍查询缓存命中率的计算方法，并提供一些代码示例和图表来帮助理解。
## 查询缓存命中率公式
查询缓存命中率是一个重要的性能指标，它可以帮助我们了解查询缓存的使用效率。查询缓存
原创
2024-07-28 04:09:52
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# 如何实现 MySQL 查询缓存命中率关闭
在数据库管理中，MySQL 的查询缓存是一个重要的功能，用于提高查询效率。虽然查询缓存可以在一定条件下加快访问速度，但在某些场景下，将其关闭可能是更优的选择。本文将详细介绍如何实现“mysql 查询缓存命中率 off”，并提供完整的代码示例及相关步骤。
## 实现流程
以下是实现 MySQL 查询缓存命中率关闭的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-01 07:21:02
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首先了解查询执行的路径mysql客户端/服务端通信，查询缓存，查询优化处理，查询执行引擎，返回客户端Mysql客户端/服务端通信Mysql 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ” ；半双工：双向通信，同时只能接收或者发送，无法同时操作特点和限制：客户端一旦开始发送消息，另一端要接受完，整个消息才能相应。客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。查询状态对于一个mysql连接，或者说一个线程，时
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2024-09-29 22:37:28
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Oracle提供了索引监控特性来判断索引是否被使用。在Oracle 10g中，收集统计信息会使得索引被监控，在Oracle 11g中该现象不复存在。尽管如此，该方式仅提供的是索引是否被使用。索引被使用的频率未能得以体现。下面的脚本将得到索引的使用率，可以很好的度量索引的使用情况以及根据这个值来判断当前的这些索引是否可以被移除或改进。1、索引使用频率报告--运行
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2024-04-24 11:44:40
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执行效率mysql> explain select * from table;select_type：执行类型 simple为简单查询类型 type: const 标示查询结果最多匹配一行，查询很快，从最好到最差的连接类型为 const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL key： 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引 rows：MYSQL认为必须检查的
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2024-04-23 16:25:32
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nginx提供了$upstream_cache_status这个变量来显示缓存的状态，我们可以在配置中添加一个http头来显示这一状态，达到类似squid的效果。location / { proxy_redirect &nb
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精选
2016-08-09 10:40:18
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## 实现“缓存命中 Redis”的流程指南
在现代应用中，缓存是提升性能的重要手段。Redis 是一个流行的开源内存数据库，常用于缓存。在本指南中，我们将教你如何实现简单的缓存逻辑，使用 Python 和 Redis。我们将分步骤讲解整个流程，并提供相应的代码。
### 流程概述
我们将通过以下步骤实现 Redis 缓存命中的功能：
| 步骤 | 描述
node query cache一个节点的所有shard共享一个缓存区。利用LRU算法替换缓存内容。query cache缓存查询结果，但只缓存filter类型的查询。可通过indices.queries.cache.size设置缓存的大小。在5.1.1中移除了term query的缓存。因为term query和filter query二者查询时间相差不多。https://www.elastic
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2024-03-05 20:42:57
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# 如何实现 Redis 缓存命中
Redis 是一个开源的高性能键值存储系统，广泛用于缓存和持久化数据。对于初入开发行业的小白来说，理解如何实现 Redis 缓存命中是关键的一步。本文将为你阐述实现缓存命中的流程，并提供具体的代码示例。
## 实现流程概述
下面是实现 Redis 缓存命中的主要流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 03:56:37
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## 实现“mysql 命中缓存”的步骤
### 流程图
```mermaid
erDiagram
程序 --> 缓存: 查询数据库
缓存 --> 程序: 返回结果
```
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 查询缓存 |
| 2 | 若缓存命中，返回缓存结果；若未命中，查询数据库 |
| 3 | 将数据库结果存入缓
原创
2024-07-07 05:19:25
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1、缓存的基础概念1、为什么可以使用缓存：程序的运行具有局部性特征时间局部性：一个数据被访问过之后，可能很快会被再次访问到。空间局部性：一个数据被访问时，其周边的数据也有可能被访问到。（可以预加载周边数据到缓存）热区：局部性。例如，一个电商站点，可能其中20%的商品承载了80%的访问量，这20%中又可能是其中的20%是热区。2、缓存时效性缓存空间耗尽：LRU(最近最少使用)。缓存过期：缓存清理。3
