Author: haoransun
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限流开发库/框架-java

学习来源：极客时间-算法之美，本人购买课程后依据图文讲解汇总成个人见解。

前言

微服务是最近几年才兴起的概念。简单点讲，就是把复杂的大应用，解耦拆分成几个小的应用。这样做的好处有很多。比如，这样有利于团队组织架构的拆分，毕竟团队越大协作的难度越大；再比如，每个应用都可以独立运维，独立扩容，独立上线，各个应用之间互不影响。不用像原来那样，一个小功能上线，整个大应用都要重新发布。

不过，有利就有弊。大应用拆分成微服务之后，服务之间的调用关系变得更复杂，平台的整体复杂熵升高，出错的概率、debug 问题的难度都高了好几个数量级。所以，为了解决这些问题，服务治理便成了微服务的一个技术重点。

所谓服务治理，简单点讲，就是管理微服务，保证平台整体正常、平稳地运行。服务治理涉及的内容比较多，比如鉴权、限流、降级、熔断、监控告警等等。这些服务治理功能的实现，底层依赖大量的数据结构和算法。今天，就拿其中的鉴权和限流这两个功能，看看它们的实现过程中都要用到哪些数据结构和算法。

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Disruptor源码。

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前言

Disruptor 你是否听说过呢？它是一种内存消息队列。从功能上讲，它其实有点儿类似 Kafka。不过，和 Kafka 不同的是，Disruptor 是线程之间用于消息传递的队列。它在 Apache Storm、Camel、Log4j 2 等很多知名项目中都有广泛应用。

之所以如此受青睐，主要还是因为它的性能表现非常优秀。它比 Java 中另外一个非常常用的内存消息队列 ArrayBlockingQueue（ABS）的性能，要高一个数量级，可以算得上是最快的内存消息队列了。它还因此获得过 Oracle 官方的 Duke 大奖。

如此高性能的内存消息队列，在设计和实现上，必然有它独到的地方。今天，我们就来一块儿看下，Disruptor 是如何做到如此高性能的？其底层依赖了哪些数据结构和算法？

Author: haoransun
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搜索引擎微代码-java实现

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前言

像百度、Google 这样的搜索引擎，在我们平时的工作、生活中，几乎天天都会用到。如果我们把搜索引擎也当作一个互联网产品的话，那它跟社交、电商这些类型的产品相比，有一个非常大的区别，那就是，它是一个技术驱动的产品。所谓技术驱动是指，搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了这个产品的核心竞争力。

在搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。有很多针对特定问题的算法，也有很多我们之前讲到的基础算法。所以，百度、Google 这样的搜索引擎公司，在面试的时候，会格外重视考察候选人的算法能力。

今天借助搜索引擎，这样一个非常有技术含量的产品，来给你展示一下，数据结构和算法是如何应用在其中的。

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前言

在前面的 第24、25和26篇 文章中，介绍了MySQL主备复制的基础结构，但这些都是一主一备的结构。

大多数的互联网应用场景都是读多写少，因此你负责的业务，在发展过程中很可能先会遇到读性能的问题。而在数据库层解决读性能问题，就要涉及到接下来两篇文章要讨论的架构：一主多从。

今天这篇文章，我们就先聊聊一主多从的切换正确性。然后，我们在下一篇文章中再聊聊解决一主多从的查询逻辑正确性的方法。

如图1所示，就是一个基本的一主多从结构。

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前言

在上一篇文章中，我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现，这些场景里，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。

但是，如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说，备库很可能永远都追不上主库的节奏。

这就涉及到今天我要给你介绍的话题：备库并行复制能力。

为了便于你理解，我们再一起看一下第24篇文章《MySQL是怎么保证主备一致的？》的主备流程图。

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前言

在上一篇文章中，介绍了binlog的基本内容，在一个主备关系中，每个备库接收主库的binlog并执行。

正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确地执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。

但是，MySQL要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的。为什么这么说呢？今天我就着重和你分析一下。

这里，我再放一次上一篇文章中讲到的双M结构的主备切换流程图。

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前言

在前面的文章中，不止一次地和你提到了binlog，大家知道binlog可以用来归档，也可以用来做主备同步，但它的内容是什么样的呢？为什么备库执行了binlog就可以跟主库保持一致了呢？今天就正式地和你介绍一下它。

毫不夸张地说，MySQL能够成为现下最流行的开源数据库，binlog功不可没。

在最开始，MySQL是以容易学习和方便的高可用架构，被开发人员青睐的。而它的几乎所有的高可用架构，都直接依赖于binlog。虽然这些高可用架构已经呈现出越来越复杂的趋势，但都是从最基本的一主一备演化过来的。

今天这篇文章主要为你介绍主备的基本原理。理解了背后的设计原理，你也可以从业务开发的角度，来借鉴这些设计思想。

Author: haoransun
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Redis-源码

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Redis 数据库介绍

Redis 是一种键值（Key-Value）数据库。相对于关系型数据库（比如 MySQL），Redis 也被叫作非关系型数据库。

像 MySQL 这样的关系型数据库，表的结构比较复杂，会包含很多字段，可以通过 SQL 语句，来实现非常复杂的查询需求。而 Redis 中只包含“键”和“值”两部分，只能通过“键”来查询“值”。正是因为这样简单的存储结构，也让 Redis 的读写效率非常高。

除此之外，Redis 主要是作为内存数据库来使用，也就是说，数据是存储在内存中的。尽管它经常被用作内存数据库，但是，它也支持将数据存储在硬盘中。这一点，我们后面会介绍。

Redis 中，键的数据类型是字符串，但是为了丰富数据存储的方式，方便开发者使用，值的数据类型有很多，常用的数据类型有这样几种，它们分别是字符串、列表、字典、集合、有序集合。

“字符串（string）”这种数据类型非常简单，对应到数据结构里，就是字符串。你应该非常熟悉，这里我就不多介绍了。我们着重看下，其他四种比较复杂点的数据类型，看看它们底层都依赖了哪些数据结构。

Author: haoransun
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前言

时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度并不能跟性能划等号。在真实的软件开发中，即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。毕竟，对于实际的软件开发来说，即便是像 10%、20% 这样微小的性能提升，也是非常可观的。

算法的目的就是为了提高代码执行的效率。那当算法无法再继续优化的情况下，我们该如何来进一步提高执行效率呢？我们今天就讲一种非常简单但又非常好用的优化方法，那就是并行计算。今天，我就通过几个例子，给你展示一下，如何借助并行计算的处理思想对算法进行改造？

Author: haoransun
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前言

在前文我们讲了 MySQL 数据库索引的实现原理。MySQL 底层依赖的是 B+ 树这种数据结构。那类似 Redis 这样的 Key-Value 数据库中的索引，又是怎么实现的呢？底层依赖的又是什么数据结构呢？

今天，就来讲一下索引这种常用的技术解决思路，底层往往会依赖哪些数据结构。同时，通过索引这个应用场景，也带你回顾一下，之前我们学过的几种支持动态集合的数据结构。