Limit 是一种常用的分页查询语句，它可以指定返回记录行的偏移量和最大数目。例如，下面的语句表示从 test 表中查询 val 等于4的记录，并返回第300001到第300005条记录： select * from test where val=4 limit 300000,5; 这样的语句看起来很简单，但是在实际使用中，可能会出现性能问题。为什么呢？我们需要从 Mysql 的索引结构和查询过程

一 .Keepalived 简介 Keepalived ：高可用的工具 1. Keepalived工具介绍 支持故障自动切换 (Failover) 支持节点健康状态检查 (Health Checking) 2. 工作原理： Keepalived 是一个基于VRRP协议来实现的IVS服务高可用方案，可以解决静态路由出现的单点故障问题。 判断 LVS 负载调度器、节点服务器的可用性，当 master

任务是打印给定二叉树的右节点。首先用户将插入数据以创建二叉树，然后打印所形成的树的右视图。 上图展示了使用节点10、42、93、14、35、96、57和88创建的二叉树，其中选择并显示在树的右侧的节点。例如，10、93、57和88是二叉树的最右节点。 示例 Input : 10 42 93 14 35 96 57 88 Output : 10 93 57 88 登录后复制 每个节点都有两个指针，即

前言 摘自百度百科： 二叉查找树（Binary Search Tree），（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左、右子树也分别为二叉排序树。二叉搜索树作为一种经典的数据结构，它既有链表的快速插入与删除操作的特点，又有数组快速查

症状：[ERROR] Plugin group_replication reported: 'Member was expelled from the group due to network failures, changing member status to ERROR.' 有不同的原因来解释为什么一个成员可以被排除在群体之外： 软件/硬件故障 在网络断开、硬件故障或进程崩溃的情况下，该组意

NameServer是一个注册中心，提供服务注册和服务发现的功能。NameServer可以集群部署，集群中每个节点都是对等的关系（没有像ZooKeeper那样在集群中选举出一个Master节点），节点之间互不通信。 服务注册 Broker启动的时候会向所有的NameServer节点进行注册，注意这里是向集群中所有的NameServer节点注册，而不是只向其中的某些节点注册，因为NameServer

Mysql 服务器端口更改的步骤如下: 1.指定一个要更改的R/O节点，对要更改的节点运行cluster.removeInstance()命令 2.通过步骤1成功删除节点后，修改给定端口并重新启动节点以反映端口更改 3.运行下面的查询以确保具有新端口的节点不在群集元数据中SQL> SELECT * FROM `mysql_innodb_cluster_metadata`.`instances

一个LinkedList是一种数据结构，它包含一组以指针连接的节点，按顺序排列。一个LinkedList可以作为一个动态数组，它在自己的内存块中为每个元素分配独立的空间，这个内存块称为Node。每个节点包含两个字段，一个“data”字段用于存储列表所持有的元素类型，一个“next”字段是一个指针，用于将一个节点链接到下一个节点。 我们可以用三种方式在Java中遍历LinkedList的元素。 使用

给定一个单链表和正整数 N 作为输入。目标是使用递归找到给定列表中从末尾算起的第 N 个节点。如果输入列表有节点 a → b → c → d → e → f 并且 N 为 4，那么倒数第 4 个节点将是 c。 我们将首先遍历直到列表中的最后一个节点以及从递归（回溯）增量计数返回时。当 count 等于 N 时，则返回指向当前节点的指针作为结果。 让我们看看此的各种输入输出场景 - 输入- List

起因 在GreatSQL社区上有一位用户提出了“手工构建MGR碰到的次节点一直处于recovering状态”，经过排查后，发现了是因为新密码验证插件caching_sha2_password导致的从节点一直无法连接主节点，帖子地址：(https://greatsql.cn/thread-420-2-1.html)） 复现 环境介绍 本文验证环境，以及本文所采用数据库为GreatSQL 8.0.32

分布式锁是一种用于保证分布式系统中多个进程或线程同步访问共享资源的技术。同时它又是面试中的常见问题，所以我们本文就重点来看分布式锁的具体实现（含实现代码）。 在分布式系统中，由于各个节点之间的网络通信延迟、故障等原因，可能会导致数据不一致的问题。分布式锁通过协调多个节点的行为，保证在任何时刻只有一个节点可以访问共享资源，以避免数据的不一致性和冲突。 1、分布式锁要求 分布式锁通常需要满足以下几个要

Sealos 用了五年的时间从一个 K8s 一键安装工具蜕变成了一个真正的云操作系统，将产品体验提升到了极致，也收获了 10w+ 的社区用户。 一个多月前，Sealos 正式发布了公有云托管版本，社区用户狂喜，纷纷寻找私有化部署教程。现在教程来了，本文将会手把手教你如何私有化部署 Sealos 桌面环境。 准备工作 1. 服务器配置要求 推荐使用奇数台 Master 节点和若干 Node 节点 操

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本篇文章将讲解线性表的链式实现。 循环链表的定义 上篇文章我们学习了单链表，并掌握了单链表的一些基本操作，本篇文章我们继续学习循环链表和双链表的内容。 先来看看循环链表的定义： 循环链表是一种头尾相连的链表，即表中最后一个结点的指针域不再为NULL，而是指向头结点，整个链表形成一个环。 下图为带头结点的循环链表： 由于循环链表的特性，使其从表中任一结点出发都可以找到表中其它结点。 对于上面的循环链

在这个问题中，我们给出了一个链表。我们的任务是创建一个程序来反转链表。 该程序将反转给定的链表并返回反转后的链表。 链表是一个包含项目的链接序列。每个链接包含到另一个链接的连接。 示例 9 -> 32 -> 65 -> 10 -> 85 -> NULL 登录后复制 反转链表是通过反转链表的链接来创建链表的链表。链表的头节点将成为链表的最后一个节点，而最后一个节点将成为

一、背景 公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，也就是实现真正的业务异地多活，数据同步是异地多活的基础，这就需要多数据中心间数据能够双向同步。 二、原生 redis 遇到的问题 1、不支持双主同步 原生

上篇讲了一致性哈希的原理，本篇就用代码一步步实现 一致性哈希的基础功能 ！！！ 构建哈希环（DHT） 由于一致性哈希讲究有序，所以哈希环的数据结构选择 TreeMap(key位置坐标，value为实际节点) ，可以方便的顺时针查找下一个节点。 列举一下DHT的主要方法 节点对自己IP和端口 进行哈希映射到环上不同的位置 数据对key映射到环上的节点进行存储 哈希算法的选择 Java内建的散列码[h

Redis Cluster是Redis的一种分布式解决方案，用于构建具有高可用性和横向扩展性的Redis集群。Redis Cluster可以分布在多个节点上，允许在大规模数据和高并发请求的情况下使用Redis，同时提供数据分片和自动故障转移功能。 以下是Redis Cluster的关键特点和工作原理： 分片：Redis Cluster将数据分成多个槽（slot），每个槽可以存储一个键值对。默认情况

引言 链表相关的题目通常不会过于复杂，主要考察的是编码能力。很多人能够分析问题，但实际编写代码时却容易迷失指针的方向。实际上，只有通过不断的练习，才能逐渐找到感觉。本文整理了一系列与链表相关的题目，供大家进行练习。首先，我们可以从最基本的节点新增和删除开始，以此为起点，逐步提升对链表的理解和掌握。 新增、删除基本操作练习 节点新增 下面的一段示例代码分为演示了头节点新增，尾节点新增，以及中间任意节

解释当节点在InnoDB集群部署中的组复制之外时，rejoinInstance和addInstance适用的情况。 -- addInstance适用的情况 如果节点/实例被有意删除，执行例如removeInstance()，则使用addInstance是适用的。 原因是，当执行removeInstance()时，它会停止组复制并删除元数据。为了使节点再次成为组的一部分，解决方案是再次添加它，将节点