Zhu.Yang

nginx应该是我们常用到的一个软件了，它的用法和语法也很简单，本文主要介绍nginx语法以及各个模块作用。

Nginx配置目录

当我们安装好nginx之后，我们主要关注两个文件夹

1. /etc/nginx/conf.d/ 文件夹，是我们进行子配置的配置项存放处，/etc/nginx/nginx.conf 主配置文件会默认把这个文件夹中所有子配置项都引入

   windows下，是对应的安装目录下的conf目录。

2. /usr/share/nginx/html/ 文件夹，通常静态文件都放在这个文件夹，你也可以放到其他地方

   windows下,对应的目录是在安装目录下的html目录。

traefik2 DaemonSet

云原生微服务中我们使用了traefik2来作为我们的网关，当然我们也是通过DaemonSet(也可以使用deployment)的方式来部署到Kubernetes集群中。
DaemonSet部署之后的pod有如下特征

Kubernetes集群中的每个work node上都有这个pod(traefik2实例)
每个work node上只有一个这样的pod实例
当有新的work node加入Kubernetes集群后，该pod会自动在新加入的work node上被创建出来，而当旧的work node被删除后,它上面的pod也会被相应的删除掉。

web开发中，经常会获取请求端IP地址,熟悉的同学可能第一时间就想到了

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String ip = httpServletRequest.getRemoteAddr();

查看执行计划

索引优化是一个永远都绕不过的话题,作为NoSQL的MongoDB也不例外。Mysql中通过explain命令来查看对应的索引信息,MongoDB亦如此。

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1. db.collection.explain().<method(...)>
    db.products.explain().remove( { category: "apparel" }, { justOne: true })

2. db.collection.<method(...)>.explain({})
    db.products.remove( { category: "apparel" }, { justOne: true }).explain()

除了 B+ 树，你可能还听说过 B 树、 B- 树，实际上， B- 树就是 B 树，英文翻译都是 B-Tree ，这里的 “-” 并不是相对 B+ 树中的 “+” ，而只是一个连接符。而 B 树实际上是低级版的B+ 树，或者说 B+ 树是 B 树的改进版。

B+ tree

B+ tree 实际上是一颗m叉平衡查找树(不是二叉树)

平衡查找树定义：树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1

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/**
* 这是B+树非叶子节点的定义。
*
* 假设keywords=[3, 5, 8, 10]
* 4个键值将数据分为5个区间：(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF)
* 5个区间分别对应：children[0]...children[4]
*
* m值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = (m-1)*4[keywordss大小]+m*8[children大小]
*/
public class BPlusTreeNode {
  // 5叉树
  public static int m = 5;

  // 键值，用来划分数据区间
  public int[] keywords = new int[m-1];

  // 保存子节点指针
  public BPlusTreeNode[] children = new BPlusTreeNode[m];
}
/**
* 这是B+树中叶子节点的定义。
*
* B+树中的叶子节点跟内部结点是不一样的,
* 叶子节点存储的是值，而非区间。
* 这个定义里，每个叶子节点存储3个数据行的键值及地址信息。
*
* k值是事先计算得到的，计算的依据是让所有信息的大小正好等于页的大小：
* PAGE_SIZE = k*4[keyw..大小]+k*8[dataAd..大小]+8[prev大小]+8[next大小]
*/
public class BPlusTreeLeafNode {
  public static int k = 3;

  // 数据的键值
  public int[] keywords = new int[k];

  // 数据地址
  public long[] dataAddress = new long[k];

  // 这个结点在链表中的前驱结点
  public BPlusTreeLeafNode prev;

  // 这个结点在链表中的后继结点 
  public BPlusTreeLeafNode next;
}

在B+ 树中，树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引。除此之外，所有记录的节点按大小顺序存储在同一层的叶节点中，并且每个叶节点通过指针连接。

总结下,B+树有以下特点

1. B +树的每个节点可以包含更多节点，其原因有两个，其一是降低树的高度(索引不会全部存储在内存中,内存中可能撑不住,所以一般都是将索引树存储在磁盘中，只是将根节点放到内存中，这样对每个节点的访问,实际上就是访问磁盘,树的高度就等于每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数),另一种是将数据范围更改为多个间隔。间隔越大，数据检索越快(可以想象跳表)

2. 每个节点不在是存储一个key,而是存储多个key

3. 叶节点来存储数据，而其他节点用于索引

4. 叶子节点通过两个指针相互链接，顺序查询性能更高。

这样设计还有以下优点：

1. B +树的非叶子节点仅存储键，占用很小的空间，因此节点的每一层可以索引的数据范围要宽得多。换句话说，可以为每个IO操作搜索更多数据

2. 叶子节点成对连接，符合磁盘的预读特性。例如，叶节点存储50和55，它们具有指向叶节点60和62的指针。当我们从磁盘读取对应于50和55的数据时，由于磁盘的预读特性，我们将顺便提一下60和62。读出相应的数据。这次是顺序读取，而不是磁盘搜索，加快了速度。

3. 支持范围查询，局部范围查询非常高效，每个节点都可以索引更大，更准确的范围，这意味着B +树单磁盘IO信息大于B树，并且I / O效率更高

4. 由于数据存储在叶节点层中，并且有指向其他叶节点的指针，因此范围查询仅需要遍历叶节点层，而无需遍历整个树。

由于磁盘访问速度和内存之间存在差距，为了提高效率，应将磁盘I / O最小化。磁盘通常不是严格按需读取的，而是每次都被预读。磁盘读取所需的数据后，它将向后读取内存中的一定长度的数据。这样做的理论基础是计算机科学中众所周知的本地原理：

关于MySQL数据索引是如何实现的，可以参考这篇文章：https://time.geekbang.org/column/article/77830

B-Tree

B-Tree实际上也是一颗m叉平衡查找树

1. 所有的key值分布在整个树中
2. 所有的key值出现在一个节点中
3. 搜索可以在非叶子节点处结束
4. 在完整的关键字搜索过程中，性能接近二分搜索。

B树和B+树之间的区别

1. B +树中的非叶子节点不存储数据，并且存储在叶节点中的所有数据使得查询时间复杂度固定为log n。

2. B树查询时间的复杂度不是固定的，它与键在树中的位置有关，最好是O（1）。

3. 由于B+树的叶子节点是通过双向链表链接的，所以支持范围查询，且效率比B树高

4. B树每个节点的键和数据是一起的

为什么MongoDB使用B-Tree,Mysql使用B+Tree ?

B +树中的非叶子节点不存储数据，并且存储在叶节点中的所有数据使得查询时间复杂度固定为log n。B树查询时间复杂度不是固定的，它与键在树中的位置有关，最好是O(1)。

我们已经说过，尽可能少的磁盘IO是提高性能的有效方法。MongoDB是一个聚合数据库，而B树恰好是键域和数据域的集群。

至于为什么MongoDB使用B树而不是B +树，可以从其设计的角度考虑它。
MongoDB不是传统的关系数据库，而是以BSON格式(可以认为是JSON)存储的nosql。目的是高性能，高可用性和易于扩展。

Mysql是关系型数据库，最常用的是数据遍历操作(join)，而MongoDB它的数据更多的是聚合过的数据，不像Mysql那样表之间的关系那么强烈,因此MongoDB更多的是单个查询。

由于Mysql使用B+树，数据在叶节点上,叶子节点之间又通过双向链表连接,更加有利于数据遍历，而MongoDB使用B树,所有节点都有一个数据字段。只要找到指定的索引，就可以对其进行访问。毫无疑问，单个查询MongoDB平均查询速度比Mysql快。

Hash索引

简而言之，哈希索引使用某种哈希算法将键值转换为新的哈希值。不需要像B +树那样从根节点到叶节点逐步搜索。只需要一种哈希算法,就可以立即找到对应的位置，速度非常快。(此处可以想想Java中的HashMap)。

B+树索引和Hash索引的区别

1. 如果是等价查询，则哈希索引显然具有绝对优势，因为只需一种算法即可找到相应的键值；当然，前提是键值是唯一的,如果存在hash冲突就必须链表遍历了。

2. 哈希索引不支持范围查询(不过改造之后可以,Java中的LinkedHashMap通过链表保存了节点的插入顺序,那么也可以使用链表将数据的大小顺序保存起来)

   这样做虽然支持了范围查询但是时间复杂度是O(n),效率比跳表和B+Tree差

3. 哈希索引无法使用索引排序以及模糊匹配

4. 哈希索引也不支持多列联合索引的最左边匹配规则。

5. 键值大量冲突的情况下,Hash索引效率极低

以前刚入行当CRUD boy的时候，我常去刷leetcode,每次遇到排列问题以及它的变种我就抓瞎了，然后搜索别人的实现方式我发现我都无法理解，甚至我还背过这类题的解法，可惜没啥用，过几天又忘记了，想不到时隔多年，我还是找到了一种适合我理解的实现方式。

我们初高中的时候，都学过排列，它的概念是这么说的：从 n 个不同的元素中取出m（1≤m≤n）个不同的元素，按照一定的顺序排成一列，这个过程就叫排列。当 m=n 这种特殊情况出现的时候，就是全排列（All Permutation）。如果选择出的这 m 个元素可以有重复的，这样的排列就是为重复排列（否则就是不重复排列。

如果有这样一道题：求 1,2,3,4,5五个数字的全排列，那么该如何实现呢？我们都知道答案是有120种(54321=120)。

很明显这这里我们会想到用递归来做,以下是我的心路历程：

为什么要有索引

查询快! 查询快！ 查询快！

MongoDB的10种索引?

创建索引语法:

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db.<collection_name>.createIndex( <key and index type specification>, <options> )

你还在用root账户来访问你程序的所有数据吗？午夜梦回,你是否有过担心,要是手误操作,一不小心就删库了，应该怎么办?

如果你真有这样的担忧,那么现在开始就让你的用户权限小一点。

mongodb有下面四种认证方式

1. 用户名+密码 : 默认认证方式,用户信息存储于MongoDB本地数据库
2. 证书方式 : 采用X.509标准,服务端需要提供证书文件启动，客户端需要证书文件连接服务端,证书由内部或外部CA颁发
3. LDAP外部认证 : 企业版功能。连接到外部LDAP服务器认证
4. Kerberos外部认证 : 企业版功能, 连接到外部Kerberos服务器认证

而今天我们探究的是最简单的也是最常用的一种：用户名+密码。

什么是JAXB

JAXB(Java Architecture for XML Binding简称JAXB)允许Java开发人员将Java类映射为XML表示方式。JAXB提供两种主要特性：将一个Java对象序列化为XML，以及反向操作，将XML解析成Java对象。换句话说，JAXB允许以XML格式存储和读取数据，而不需要程序的类结构实现特定的读取XML和保存XML的代码。

注解

单体架构

下图简单展示了单体架构的工作流程

单体架构是把所有的模块和功能集中到一起，部署到一台服务器中，这种一把梭的方式,赢了还好，输了就下海干活。如果请求过大,一台机器撑不住,也只能通过添加机器的方式来进行横向扩展。