事务几乎存在于每一个信息系统中，其保证了系统中所有的数据都是符合期望的，且相互关联的数据之间不会产生矛盾（一致性）。 按照数据库的经典理论，要达成这个目标，需要三方面共同努力来保障：原子性（Atomic）：在同一项业务处理过程中，事务保证了对多个数据的修改，要么同时成功，要么同时被撤销。隔离性（Isolation）：在不同的业务处理过程中，事务保证了各自业务正在读、写的数据互相独立，不会彼此影响。

JVM主要分为三大模块内容：类加载器、运行时数据区和执行引擎。 示意图： 类加载类加载过程： 类加载器： 运行时数据区栈帧：

本文将讲解并发事务带来的问题、并发事务的控制方式、事务隔离级别。 并发事务带来的问题在典型的应用程序中，多个事务并发运行，经常会操作相同的数据来完成各自的任务（多个用户对同一数据进行操作）。 并发虽然是必须的，但可能会导致以下的问题：脏读、修改丢失、不可重复读、幻读。 这4个问题是并发操作中最常见的事务一致性问题，直接关系到数据库的完整性和一致性；解决这四个问题可以极大地减少并发环境下的数据一致

MySQL 日志 主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。本文将讲解其中比较重要的二进制日志binlog（归档日志）、事务日志redo log（重做日志）和undo log（回滚日志）。 binlogMySQL二制进日志（binlog），也叫做变更日志（update log）。二进制日志中记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作，并且记录了语句发生时间、执行时长、操作

本文将初步介绍MySQL数据库索引的数据结构与用处。 索引是一种用来快速查询和检索数据的数据结构。许多查询往往只涉及到数据库的一部分，比如查询出某个ID为xxx的学生，系统如果需要读取每个学生来遍历获得该条记录，那么这种操作方式无疑是低效的。在理想情况下，系统应该能直接定位这些记录。 索引底层数据结构存在很多种类型，常见的索引结构有: B 树， B+树 和 Hash、红黑树。 在 MySQL

本文将介绍使用AOT相比使用JVM运行java程序的优点，以及如何使用AOT生成可执行文件。 资料来源：GraalVM官网阿里巴巴微信公众号 JIT传统的一个 Java 应用从代码编写到启动运行大致可以分为如下步骤： 首先，编写.java源代码程序。 然后，借助javac工具将.java文件翻译为.class的字节码。字节码是 Java 中非常重要的内容之一，正是因为它的出现，Java 才实

普通消息普通消息是RocketMQ中最基础的消息。常用于微服务解耦、数据集成等场景。 数据集成：在不同系统、应用程序或数据存储之间传输、转换、共享和同步数据的情况。 生命周期 初始化：消息被生产者构建并完成初始化，待发送到服务端的状态。 待消费：消息被发送到服务端，对消费者可见，等待消费者消费的状态。 消费中：消息被消费者获取，并按照消费者本地的业务逻辑进行处理的过程。 消费提交：消费者完成消

推模式与拉模式推消息推消息是指，当Broker接受到消息后，会主动将消息推送给消费者。 该模式的优缺点： 优点：实时性高，消费者简单。 缺点：Broker无法得知消费者状态，可能导致推送过多消息。 改进推模式上述模式中，Broker无法得知消费者的状态，因此添加反馈机制： Broker在推送消息前，先获得消费者的状态，再进行消息推送。 优缺点： 优点：可以实现削峰填谷，及时性高。 缺点：

消息队列必须保证消息存储的可靠性，这是消息队列可以做到异步、削峰填谷的基础。本文将讲解消息队列是如何实现消息的存储的。 写入硬盘类似MySQL或Redis，RocketMQ的消息持久化也是直接存储到本地硬盘中的。在面对削峰填谷的需求下，可靠性、性能、存储量都无比重要：消息不能丢失，消息得快速写入（但是不急着读取），并且需要存储大量消息。硬盘非常适合满足上述需求： 可靠性：可以通过设置RAID等级

本文将讲解消息队列的两种实现模式：队列模式、发布订阅模式。 队列模式作为一种数据结构，队列的特性是先进先出。使用队列来存储消息时，生产者发送的消息会被放入到一个队列，然后由消费者们竞争着消费队列的信息。 竞争意味着每条消息只会被一个消费者消费。 在存储消息时，如果我们使用数据结构-队列对消息进行存储，就会存在一个问题：队列具有先进先出的特性，当读到后一个消息时，前一个消息就会被丢失，进而其他消