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前言

在上一篇文章中，介绍了间隙锁和next-key lock的概念，但是并没有说明加锁规则。间隙锁的概念理解起来确实有点儿难，尤其在配合上行锁以后，很容易在判断是否会出现锁等待的问题上犯错。

所以今天，我们就先从这个加锁规则开始吧。

首先说明一下，这些加锁规则我没在别的地方看到过有类似的总结，以前我自己判断的时候都是想着代码里面的实现来脑补的。这次为了总结成不看代码的同学也能理解的规则，是我又重新刷了代码临时总结出来的。所以，这个规则有以下两条前提说明：

1. MySQL后面的版本可能会改变加锁策略，所以这个规则只限于截止到现在的最新版本，即5.x系列<=5.7.24，8.0系列 <=8.0.13。

2. 如果大家在验证中有发现bad case的话，请提出来，我会再补充进这篇文章，使得一起学习本专栏的所有同学都能受益。

因为间隙锁在可重复读隔离级别下才有效，所以本篇文章接下来的描述，若没有特殊说明，默认是可重复读隔离级别。

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前言

在上一篇文章最后，留了一个关于加锁规则的问题。今天，我们就从这个问题说起吧。

为了便于说明问题，这一篇文章，我们就先使用一个小一点儿的表。建表和初始化语句如下（为了便于本期的例子说明，我把上篇文章中用到的表结构做了点儿修改）：

这个表除了主键id外，还有一个索引c，初始化语句在表中插入了6行数据。

上期留的问题是，下面的语句序列，是怎么加锁的，加的锁又是什么时候释放的呢？

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前言

一般情况下，如果跟你说查询性能优化，你首先会想到一些复杂的语句，想到查询需要返回大量的数据。但有些情况下，“查一行”，也会执行得特别慢。今天，我就跟你聊聊这个有趣的话题，看看什么情况下，会出现这个现象。

需要说明的是，如果MySQL数据库本身就有很大的压力，导致数据库服务器CPU占用率很高或ioutil（IO利用率）很高，这种情况下所有语句的执行都有可能变慢，不属于我们今天的讨论范围。

Author: haoransun
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前言

上一节，通过两个非常经典的问题，向你展示了用动态规划解决问题的过程。现在你对动态规划应该有了一个初步的认识。

今天，主要讲动态规划的一些理论知识。学完这节内容，可以帮你解决这样几个问题：什么样的问题可以用动态规划解决？解决动态规划问题的一般思考过程是什么样的？贪心、分治、回溯、动态规划这四种算法思想又有什么区别和联系？

理论的东西都比较抽象，不过你不用担心，本文会结合具体的例子来讲解，争取让你这次就能真正理解这些知识点，也为后面的应用和实战做好准备。

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前言

淘宝的“双十一”购物节有各种促销活动，比如“满 200 元减 50 元”。假设你女朋友的购物车中有 n 个（n>100）想买的商品，她希望从里面选几个，在凑够满减条件的前提下，让选出来的商品价格总和最大程度地接近满减条件（200 元），这样就可以极大限度地“薅羊毛”。作为程序员的你，能不能编个代码来帮她搞定呢？

要想高效地解决这个问题，就要用到我们今天讲的动态规划（Dynamic Programming）。

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前言

我们前面的文章提到，深度优先搜索算法利用的是回溯算法思想。这个算法思想非常简单，但是应用却非常广泛。它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外，还可以用在很多实际的软件开发场景中，比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。

除此之外，很多经典的数学问题都可以用回溯算法解决，比如数独、八皇后、0-1 背包、图的着色、旅行商问题、全排列等等。既然应用如此广泛，我们今天就来学习一下这个算法思想，看看它是如何指导我们解决问题的。

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前言

MapReduce 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。

尽管开发一个 MapReduce 看起来很高深，感觉跟我们遥不可及。实际上，万变不离其宗，它的本质就是我们今天要学的这种算法思想，分治算法。

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前言

基础的数据结构和算法我们基本上学完了，接下来几节，会讲几种更加基本的算法。它们分别是贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划。更加确切地说，它们应该是算法思想，并不是具体的算法，常用来指导我们设计具体的算法和编码等。

贪心、分治、回溯、动态规划这 4 个算法思想，原理解释起来都很简单，但是要真正掌握且灵活应用，并不是件容易的事情。所以，接下来的这 4 个算法思想的讲解，依旧不会长篇大论地去讲理论，而是结合具体的问题，让你自己感受这些算法是怎么工作的，是如何解决问题的，带你在问题中体会这些算法的本质。个人觉得，这比单纯记忆原理和定义要更有价值。

今天，我们先来学习一下贪心算法（greedy algorithm）。贪心算法有很多经典的应用，比如霍夫曼编码（Huffman Coding）、Prim 和 Kruskal 最小生成树算法、还有 Dijkstra 单源最短路径算法。最小生成树算法和最短路径算法我们后面会讲到，所以我们今天讲下霍夫曼编码，看看它是如何利用贪心算法来实现对数据压缩编码，有效节省数据存储空间的。

Author: haoransun
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前言

很多支持用户发表文本内容的网站，比如 BBS，大都会有敏感词过滤功能，用来过滤掉用户输入的一些淫秽、反动、谩骂等内容。你有没有想过，这个功能是怎么实现的呢？

实际上，这些功能最基本的原理就是字符串匹配算法，也就是通过维护一个敏感词的字典，当用户输入一段文字内容之后，通过字符串匹配算法，来查找用户输入的这段文字，是否包含敏感词。如果有，就用“***”把它替代掉。

我们前面讲过好几种字符串匹配算法了，它们都可以处理这个问题。但是，对于访问量巨大的网站来说，比如淘宝，用户每天的评论数有几亿、甚至几十亿。这时候，我们对敏感词过滤系统的性能要求就要很高。毕竟，我们也不想，用户输入内容之后，要等几秒才能发送出去吧？我们也不想，为了这个功能耗费过多的机器吧？那如何才能实现一个高性能的敏感词过滤系统呢？这就要用到今天的多模式串匹配算法。

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前言

在MySQL中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的SQL语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。

今天挑选了三个这样的案例和你分享。希望再遇到相似的问题时，你可以做到举一反三、快速解决问题。