"\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003e注意: FOR UPDATE 只能用在事务区块(BEGIN/COMMIT)中才有效。\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003cp\u003e有时候我们会看到一些select语句后面紧跟一句for update，表示手动加锁的意思，这里我们就介绍一下对for update的理解。相对另一种手动加锁方法lock in share mode 的区别见： \u003ca href=\"https://blog.csdn.net/liangzhonglin/article/details/65438777\"\u003ehttps://blog.csdn.net/liangzhonglin/article/details/65438777\u003c/a\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003efor update：IX锁(意向排它锁)，即在符合条件的rows上都加了排它锁，其他session也就无法在这些记录上添加任何的S锁或X锁。如果不存在一致性非锁定读的话，那么其他session是无法读取和修改这些记录的，但是innodb有非锁定读(快照读并不需要加锁)，for update之后并不会阻塞其他session的快照读取操作，除了select …lock in share mode和select … for update这种显示加锁的查询操作。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003elock in share mode：是IS锁(意向共享锁)，即在符合条件的rows上都加了共享锁，这样的话，其 …\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e建议先阅读这篇文章： \u003ca href=\"http://hidba.org/?p=404\"\u003ehttp://hidba.org/?p=404\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e下面我们只对其中提到的做一个验证。\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e(1).索引字段的附加信息：可以分为变长和定长数据类型讨论，当索引字段为定长数据类型，比如\u003cstrong\u003echar\u003c/strong\u003e，\u003cstrong\u003eint\u003c/strong\u003e，\u003cstrong\u003edatetime\u003c/strong\u003e，需要有是否为空的标记，这个标记需要占用1个字节；对于变长数据类型，比如：varchar，除了是否为空的标记外，还需要有长度信息，需要占用2个字节；\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e(备注：当字段定义为非空的时候，是否为空的标记将不占用字节)\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e(2).同时还需要考虑表所使用的字符集，不同的字符集，gbk编码的为一个字符2个字节，utf8编码的一个字符3个字节， utf8mb4 编码则是4个字节;\u003c/p\u003e\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e每种MySQL数据类型的定义参考：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e下面我们以定长数据类型准，变长数据类型请自行测试。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e一、数据索引类型允许为null的情况：\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e表结构：\u003c/p\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eCREATE TABLE `tb` (\n`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n`sid` smallint(5) DEFAULT NULL,\n`gid` smallint(5) DEFAULT NULL, …\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e"

"\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://my.oschina.net/justfairytale/blog/393830\"\u003ehttps://my.oschina.net/justfairytale/blog/393830\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"

"\u003ch3 id=\"1-单线程模型\"\u003e1 单线程模型\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eRedis客户端对服务端的每次调用都经历了发送命令，执行命令，返回结果三个过程。其中执行命令阶段，由于Redis是单线程来处理命令的，所有每一条到达服务端的命令不会立刻执行，所有的命令都会进入一个队列中，然后逐个被执行。并且多个客户端发送的命令的执行顺序是不确定的。但是可以确定的是不会有两条命令被同时执行，不会产生并发问题，这就是Redis的单线程基本模型。\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"2-单线程模型每秒万级别处理能力的原因\"\u003e2 单线程模型每秒万级别处理能力的原因\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e（1）纯内存访问。数据存放在内存中，内存的响应时间大约是100纳秒，这是Redis每秒万亿级别访问的重要基础。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e（2）非阻塞I/O，Redis采用epoll做为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll中的连接，读写，关闭都转换为了时间，不在I/O上浪费过多的时间。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e（3）单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e（4）Redis采用单线程模型，每条命令执行如果占用大量时间，会造成其他线程阻塞，对于Redis这种高性能服务是致命的，所以Redis是面向高速执行的数据库。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eredis为什么要设计成单线程： …\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e单Redis实例锁： \u003ca href=\"http://www.redis.cn/commands/setnx.html\"\u003ehttp://www.redis.cn/commands/setnx.html\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e分布式锁： \u003ca href=\"http://redis.cn/topics/distlock.html\"\u003ehttp://redis.cn/topics/distlock.html\u003c/a\u003e（提供各种开发语言提供的库）\u003c/p\u003e"

"\u003ch1 id=\"index-condition-pushdownicp\"\u003eIndex Condition Pushdown(ICP)\u003c/h1\u003e\n\u003cp\u003eIndex Condition Pushdown (ICP)是mysql使用索引从表中检索行数据的一种优化方式。\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"icp原理\"\u003eICP原理\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e禁用ICP，存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行，然后返回给MySQL Server层，再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e开启ICP，如果部分WHERE条件能使用索引中的字段，MySQL Server 会把这部分下推到存储引擎层，存储引擎通过索引过滤，把满足的行从表中读取出。ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eICP的目标是减少从基表中全纪录读取操作的数量，从而降低IO操作\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e对于InnoDB表，ICP只适用于辅助索引。\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"icp标识\"\u003eICP标识\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e当使用ICP优化时，执行计划的Extra列显示Using indexcondition提示\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"相关参数\"\u003e相关参数\u003c/h3\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eoptimizer_switch=\u0026#34;index_condition_pushdown=on”;\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003ch3 id=\"适用场景\"\u003e适用场景\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e#辅助索引INDEX (\u003ccode\u003ezipcode\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003elastname\u003c/code\u003e, \u003ccode\u003efirstname\u003c/code\u003e).\u003c/p\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eSELECT * …\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e"

"\u003cp\u003e错误信息\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003eSQLSTATE[HY000] [2054] The server requested authentication method unknown to…\u003c/p\u003e\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp\u003e这个错可能是mysql默认使用 \u003ccode\u003ecaching_sha2_password\u003c/code\u003e 作为默认的身份验证插件，而不再是 \u003ccode\u003emysql_native_password\u003c/code\u003e，但是客户端暂时不支持这个插件导致的。 \u003ca href=\"https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/caching-sha2-pluggable-authentication.html\"\u003e官方文档说明\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003eIn MySQL 8.0, caching_sha2_password is the default authentication plugin rather than mysql_native_password. For information about the implications of this change for server operation and compatibility of the server with clients and connectors, see caching_sha2_password as the Preferred Authentication Plugin.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e …\u003c/p\u003e\u003c/blockquote\u003e"

"\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eFROM php:7.2.7-cli\nRUN apt-get update \n    \u0026amp;\u0026amp; apt-get install -y libmemcached-dev zlib1g-dev\nRUN pecl install redis-4.0.1 \n    \u0026amp;\u0026amp; pecl install swoole-4.0.1 \n    \u0026amp;\u0026amp; pecl install memcached-3.0.4 \n    \u0026amp;\u0026amp; pecl install xdebug-2.6.0 \n    \u0026amp;\u0026amp; docker-php-ext- enable redis swoole memcached xdebug\nCOPY . /usr/src/myapp\nWORKDIR /usr/src/myapp\nCMD [ \u0026#34;php\u0026#34;, \u0026#34;-m\u0026#34; ]\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003cp\u003e构建完环境后，使用方法见： \u003ca href=\"https://blog.haohtml.com/archives/17925\"\u003ehttps://blog.haohtml.com/archives/17925 …\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003eMySQL使用基于 \u003cstrong\u003e成本的优化器\u003c/strong\u003e，它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。在MySQL可以通过查询当前会话的 \u003ccode\u003elast_query_cost\u003c/code\u003e 的值来得到其计算当前查询的成本。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"highlight\"\u003e\u003cpre tabindex=\"0\" style=\"color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;\"\u003e\u003ccode class=\"language-sql\" data-lang=\"sql\"\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003emysql\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e\u0026gt;\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#66d9ef\"\u003eselect\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e*\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#66d9ef\"\u003efrom\u003c/span\u003e t_message \u003cspan style=\"color:#66d9ef\"\u003elimit\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#ae81ff\"\u003e10\u003c/span\u003e;\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e...\u003cspan style=\"color:#960050;background-color:#1e0010\"\u003e省略结果集\u003c/span\u003e\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003emysql\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e\u0026gt;\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#66d9ef\"\u003eshow\u003c/span\u003e status \u003cspan style=\"color:#66d9ef\"\u003elike\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#e6db74\"\u003e\u0026#39;last_query_cost\u0026#39;\u003c/span\u003e\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e+\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"color:#75715e\"\u003e-----------------+-------------+\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan style=\"color:#75715e\"\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e Variable_name \u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e Value \u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e+\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"color:#75715e\"\u003e-----------------+-------------+\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan style=\"color:#75715e\"\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e Last_query_cost\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#ae81ff\"\u003e6391\u003c/span\u003e.\u003cspan style=\"color:#ae81ff\"\u003e799000\u003c/span\u003e \u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e|\u003c/span\u003e\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"display:flex;\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan style=\"color:#f92672\"\u003e+\u003c/span\u003e\u003cspan style=\"color:#75715e\"\u003e-----------------+-------------+\n\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003c/div\u003e\u003cp\u003e示例中的结果表示优化器认为大概需要做6391个数据页的随机查找才能完成上面的查询。这个结果是根据一些列的统计信息计算得来的，这些统计信息包括： \u003cstrong\u003e每张表或者索引的页面个数\u003c/strong\u003e、 \u003cstrong\u003e索引的基数\u003c/strong\u003e、 \u003cstrong\u003e索引\u003c/strong\u003e 和 \u003cstrong\u003e数据行的长度\u003c/strong\u003e、 \u003cstrong\u003e索引的分布\u003c/strong\u003e 情况等等。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e有非常多 …\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e容器为swoole+php7\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003edocker-compose.yml\u003c/p\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eversion: \u0026#39;3.6\u0026#39;\nservices:\n redis:\n image: redis\n web:\n image: cfanbo/swoole4_php7:v1\n depends_on:\n - redis\n links:\n - redis\n volumes:\n - /Users/sxf/sites/msgserve:/usr/src/myapp\n command: \u0026#34;php /usr/src/myapp/src/wx_push_server.php start\u0026#34;\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003cp\u003e对于 wx_push_server.php文件里redis的主机地址应该写成docker-compose配置文件里的容器服务名(redis)\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://opensource.com/article/18/6/copying-files-go\"\u003ehttps://opensource.com/article/18/6/copying-files-go\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e更多： \u003ca href=\"https://opensource.com/tags/go\"\u003ehttps://opensource.com/tags/go\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://studygolang.com/articles/4837\"\u003ehttps://studygolang.com/articles/4837\u003c/a\u003e \u003ca href=\"https://blog.csdn.net/dengyisheng/article/details/71215234\"\u003ehttps://blog.csdn.net/dengyisheng/article/details/71215234\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/70690749\"\u003ehttps://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/70690749\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e对于三阶段提交请参考：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://www.cnblogs.com/binyue/p/3678390.html\"\u003ehttps://www.cnblogs.com/binyue/p/3678390.html\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6289348.html\"\u003ehttps://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6289348.html\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e在 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%BD%91%E7%BB%9C\" title=\"计算机网络\"\u003e计算机网络\u003c/a\u003e 以及 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93\" title=\"数据库\"\u003e数据库\u003c/a\u003e 领域内， \u003cstrong\u003e二阶段提交\u003c/strong\u003e（英语：Two-phase Commit）是指，为了使基于 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F\" title=\"分布式系统\"\u003e分布式系统\u003c/a\u003e 架构下的所有节点在进行 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E4%BA%8B%E5%8A%A1\" title=\"数据库事务\"\u003e事务\u003c/a\u003e 提交时保持一致性而设计的一种 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%AE%97%E6%B3%95\" title=\"算法\"\u003e算法\u003c/a\u003e(Algorithm)。通常， \u003cstrong\u003e二阶段提交\u003c/strong\u003e 也被称为是一种 \u003cstrong\u003e协议\u003c/strong\u003e(Protocol)。在分布式系统中，每个节点虽然可以知晓自己的操作时成功或者失败，却无法知道其他节点的操作的成功或失败。当一个事务跨越多个节点时，为了保持事务的 \u003ca href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/ACID\" title=\"ACID\"\u003eACID\u003c/a\u003e 特性，需要引入一个作为 \u003cstrong\u003e协调者\u003c/strong\u003e 的组件来统一掌控所有节点(称作 \u003cstrong\u003e参与者\u003c/strong\u003e)的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交(比如将更新后的数据写入磁盘等等)。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为： \u003cstrong\u003e参与者将操作成败通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e需要注意的是， \u003cstrong\u003e二阶段提交\u003c/strong\u003e(英文缩写： \u003cstrong\u003e2PC\u003c/strong\u003e)不 …\u003c/p\u003e"

"\u003cp\u003e\u003ca href=\"https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/charset.html\"\u003ehttps://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/charset.html\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e平时我们只说了字符集这个概念，另外还有对应的“\u003cstrong\u003e字符序\u003c/strong\u003e”。一个字符集(如utf8)对应多个字符序(utf8_general_ci、utf8_german2_ci等），每个\u003cstrong\u003e字符集\u003c/strong\u003e都有一个默认“\u003cstrong\u003e字符序\u003c/strong\u003e”。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e什么是字符集、字符序？简单的来说：\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e字符集（character set）：定义了字符以及字符的存储编码。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e字符序（collation）：定义了字符的比较规则。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003cp\u003e可以通过命令查看字符集、字符序信息：\u003c/p\u003e\n\u003cpre tabindex=\"0\"\u003e\u003ccode\u003eSHOW CHARACTER SET;\n\u003c/code\u003e\u003c/pre\u003e\u003cp\u003e在我们开发中，一般要保持服务器端的字符集与客户端的字符集保持一致，不然容易出现乱码的情况。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eMySQL提供了不同级别的设置，包括\u003cstrong\u003eserver\u003c/strong\u003e级、\u003cstrong\u003edatabase\u003c/strong\u003e级、\u003cstrong\u003etable\u003c/strong\u003e级、\u003cstrong\u003ecolumn\u003c/strong\u003e级，可以提供非常精准的设置。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e参考文章： \u003ca href=\"https://www.cnblogs.com/chyingp/p/mysql-character-set-collation.html\"\u003ehttps://www.cnblogs.com/chyingp/p/mysql-character-set-collation.html\u003c/a\u003e\u003c/p\u003e"