在InnoDB存储引擎中，索引又可以分成聚簇索引和非聚簇索引（二级索引），它们区别就在于叶子节点存放的是什么数据： 聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在聚簇索引的叶子节点； 二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。 聚簇索引 B+Tree 如图所示，叶子节点存放索引+用户行记录。 二级索引的 B+Tree 如下图，子节点存放的是索引值+主键值，而不是实际数据。

构建了索引，索引的数据就是有序存储的，可以利用二分查找，可以快速定位需要查询的数据，减少数据扫描的时间。 nnoDB里的B+树中的每个节点都是一个数据页，结构示意图如下： 我们再看看 B+ 树如何实现快速查找主键为 6 的记录，以上图为例子： 从根节点开始，通过二分法快速定位到符合页内范围包含查询值的页，因为查询的主键值为 6，在[1, 7)范围之间，所以到页 30 中查找更详细的目录项； 在非叶

  今天继续介绍GaussDB的WDR报告，我们今天分析一下CN/DN节点的报告。昨天分析集群报告的时候发现集群报告里缺乏一些DBA分析问题所需要的数据，今天我们来看看是否在节点的报告里能够找到它们。GaussDB的节点报告格式都差不多，只不过CN/DN节点的功能有所不同，CN节点主要负责会话接入、SQL解析、数据汇总等工作，而DN节点负责执行计划子任务的执行和表数据的管理，因此报告中的数据会差别

如何检测分布式系统中的节点故障？ 下图显示了 6 大心跳检测机制。 心跳机制在分布式系统中对于监控各种组件的健康和状态至关重要。以下是分布式系统中常用的几种心跳检测机制： 1.基于推送的心跳 最基本的心跳形式包括从一个节点向另一个节点或监控服务发送周期性信号。 如果心跳信号在指定时间间隔内停止到达，系统就会认为节点发生了故障。 这种方法实施起来很简单，但网络拥塞可能导致误报。 2.基于拉取的心跳

链表常用方法详解 链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。在Go语言中，链表的常用方法包括插入节点、删除节点、查找节点、反转链表以及获取链表长度。下面将逐一详解这些方法，并提供相应的示例。 1. 插入节点 在链表中插入新节点的方法有多种，可以在链表头部、尾部或指定位置插入节点。以下是一些常见的插入节点方法： 头部插入：在链表头部插入新节点，使其成为

引言 早期的业务都是基于单体节点部署，由于前期访问流量不大，因此单体结构也可满足需求，但随着业务增长，流量也越来越大，那么最终单台服务器受到的访问压力也会逐步增高。时间一长，单台服务器性能无法跟上业务增长，就会造成线上频繁宕机的现象发生，最终导致系统瘫痪无法继续处理用户的请求。 从上面的描述中，主要存在两个问题：①单体结构的部署方式无法承载日益增长的业务流量。②当后端节点宕机后，整个系统会陷入瘫痪

i节点（inode）是Linux文件系统中非常重要的概念，用来存储文件和目录的元数据信息。在文件系统中，每一个文件或目录都对应一个唯一的i节点，通过i节点可以定位和管理文件数据的存储位置和属性。 1. i节点的含义和作用 i节点实际上是索引节点（index node）的缩写，它保存了文件或目录的权限、所有者、大小、创建时间、修改时间以及实际数据存储在磁盘的位置等信息。当我们创建文件或目录时，系统会

Linux中i节点号的作用及意义解析 在Linux文件系统中，每个文件都有一个对应的inode节点，它用来存储文件的元数据信息，如文件的权限、大小、时间戳等。i节点号是用来唯一标识每个inode节点的数字，通过i节点号，系统可以快速定位文件的inode节点和相关信息，提高文件系统的操作效率。 1. i节点号的结构 在Ext文件系统中，i节点号是一个32位的数字，范围从1到2^32-1。i节点号并不

Linux文件系统中i节点号的解读 在Linux操作系统中，文件系统的核心部分之一就是i节点（inode）。每个文件和目录在文件系统中都会对应一个唯一的i节点，用来存储有关其属性和位置的信息。而i节点号，是用来唯一标识每个i节点的数字编号。 1. i节点号的结构 在Linux文件系统中，i节点号被用来查找特定文件或目录的i节点。i节点号是一个整数值，通常是一个唯一的标识符。在不同的文件系统中，i节

原作者：阎书利 数据目录的/global下在数据库stop之后会自动生成一个pgstat.stat文件。保存着DBE_PERF_Schema下query记录statement相关的dbe_perf.Statement（获得当前节点的执行语句(归一化SQL)的信息。查询视图必须具有sysadmin权限。 数据库主节点上可以看到此数据库主节点接收到的归一化的SQL的全量统计信息（包含数据库节点）；数据

Redis Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。 Redis Cluster提供了一种运行Redis安装的方法，在该安装中，数据会 在多个Redis节点之间自动分片。Redis Cluster 在分区期间还提供了一定程度的可用性，这实际上是在某些节点出现故障或无法通信时继续操作的能力。但是，如果发生较大故障（例如，大多数主服务器不可用时），集

MySQL主从复制 MySQL主从复制是一种数据库复制技术，在主从复制中，一个数据库服务器（主节点，Master）充当主服务器，而其他一个或多个数据库服务器（从节点，Slave）充当从服务器。 如下图所示： 图片 主节点上的数据库更改，会被同步到从服务器上，从而保持从节点与主节点数据的一致性。 MySQL主从复制模式 MySQL主从复制模式主要会包含：异步复制、半同步、以及全同步复制三种复制模式。

　　在Linux系统中，master指主节点或主服务器，其有着十分重要的作用，且提供了十分重要的功能。那么Linux系统中master是什么意思?有哪些重要的功能?我们来介绍一下。 　　Linux的Master是指Linux系统中的主节点或主服务器。 　　在分布式系统中，Master是指控制整个系统的主要节点。在Linux集群中，Master节点负责协调和管理整个集群的工作。它是所有节点的中心控制

Redis 高可用（High Availability，HA）是指 Redis 通过一系列技术手段确保在面临故障的情况下也能持续提供服务的能力。 Redis 作为一个内存数据库，其数据通常存储在内存中，一旦发生故障，可能导致数据丢失或服务中断，所以，为了保证 Redis 的高可用，它主要采用了以下两种手段： 持久化：持久化机制能够在一定程度上保证即使在服务器意外停止后，数据还能被恢复。 多机部署：

MySQL高可用的基石 在分布式系统中，单机节点在发生故障时无法提供服务，这可能导致长期的服务不可用，从而影响其他节点的运作，导致的后果非常严重 为了满足服务的高可用，往往是通过节点冗余（新增相同功能的从节点），当发生故障时进行主从切换，让从节点成为新的主节点来继续提供服务 比如：MySQL的主从、Redis的主从、MQ broker的主从...思想大体类似的 作为高可用的基石——主从架构功不可没

DRBD（Distributed Replicated Block Device）是一种用于实现数据冗余和高可用性的开源解决方案。下面是在CentOS 7系统上安装和配置DRBD的教程： 安装DRBD： 打开终端并以管理员身份登录到CentOS 7系统。 运行以下命令以安装DRBD软件包： sudo yum install drbd 配置DRBD： 编辑DRBD配置文件（通常位于/etc/drbd

节点从Proxmox VE彻底撤离及再次加入集群   场景描述   当Proxmox VE集群中有节点损坏无法快速修复时，需要将故障节点干净的从集群踢出，并把残留信息清理干净。否则，新的节点用故障节点曾使用用的IP的地址将不能正常加入集群；同样，从集群中脱离出来的故障节点修复后，虽然与集群已经毫无关系，但访问此单节点的Web管理后台，将出现原Proxmox VE集群其它节点的信息，非常恼火。  

Java中常见的数据结构包括以下几种： 1.数组（Array）：是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素，通过索引访问和修改元素。 2.链表（Linked List）：也是一种线性数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。 3.栈（Stack）：是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。 4.队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的数据结构，

搭建Kubernetes（K8S）集群通常涉及多个步骤和组件配置。以下是一个简要的搭建Kubernetes集群的指南： 准备环境： 至少两台运行Linux操作系统的服务器节点，这些节点将用于搭建集群。这些节点可以是物理服务器或虚拟机。 确保所有节点之间的网络连通性，并且它们可以相互访问。 安装Docker： 在每个节点上安装Docker，以便能够在节点上运行容器。 可以根据不同的Linux发行版使

Redis分区是将数据分散存储在多个Redis实例（节点）上的一种技术。它的主要目的是提高Redis的可伸缩性和性能。 下面是一些使用Redis分区的主要原因： 扩展性：通过将数据分布在多个节点上，Redis分区允许水平扩展，使得系统能够处理更大的数据集和更高的并发请求。每个节点都可以独立处理一部分数据和请求，从而提高整体性能。 负载均衡：Redis分区允许将负载均衡在多个节点上，避免单个节点成为