MongoDB Cheat Sheet1. 核心概念对比 MongoDB 概念 关系型数据库 (SQL) 对应 描述 Database (数据库) Database 集合的容器。 Collection (集合) Table (表) 数据库中的一组文档。 Document (文档) Row (行) 集合中的一条记录。不同文档不必拥有相同的结构。 Field (字段) Co...

什么是崩溃一致性？设计背景在涉及状态持久化的系统中（如数据库、元数据服务、资产系统、任务状态系统等），写操作不可避免地面临以下风险： 进程异常退出 主机宕机或掉电 磁盘写入中断 写入顺序被打乱 如果缺乏专门设计，系统可能在崩溃后处于一种历史上从未合法存在过的中间状态，导致： 数据损坏不可解析 业务状态不一致（如部分更新生效） 无法自动恢复，只能人工介入 因此，需要一种崩溃一致性（Cr...

消息队列1. 消息队列是什么？如何选型？ 定义的广义化： 消息队列本质上是具有 “缓冲作用” 和 “发布/订阅能力” 的存储引擎。 技术的发展由 需求 和 底层架构 双重驱动： 需求面（功能演进）：消息 (异步/解耦) –> 流 (高吞吐/削峰) –> 消息和流融合 (一站式解决) 架构面（技术演进）：单机 –> 分布式 (分区/副...

0. 调优思路：何时调内存，何时调 CPU？在实际生产中，调整资源的侧重点通常取决于业务类型： 调大内存： 适用于数据密集型场景。例如：缓存服务（Redis）、大数据处理、内存计算、高并发下的状态存储。内存不足会导致 OOMKilled（进程被强制杀死）。 调大 CPU： 适用于计算密集型或高频请求场景。例如：加解密、压缩、复杂的业务逻辑运算、高频率的 API 调用。CPU 不足会导致 T...

一、卡慢来源1.分析：卡慢感受来源与原因1.1 卡慢感受来源 用户使用前端页面卡慢 Web接口响应慢。 前端渲染逻辑不合理（数据量大时阻塞）。 外部调用 ASM 服务卡慢 对外 API 接口响应慢。 1.2 卡慢原因深度分析（1）MongoDB 问题 内存不足，缓存频繁淘汰，磁盘IO高 大表（如 资产 表）未分片，导致分片间内存使用不均衡。 索引过多且部分不合理，占用大量内存。 ...

这是什么？Makefile 是一个自动化编译工具的“说明书”。 在开发大型软件项目时，通常会有成百上千个源代码文件。如果你每次改动一点代码都要手动输入命令去编译每一个文件，不仅低效，还容易出错。Makefile 的出现就是为了解决这个问题。 1. Makefile 的核心作用 自动化编译：只需输入一个简单的命令（通常是 make），它就会根据 Makefile 里的规则，自动调用编译器（如 ...

从一个错误案例开始起因是在工作中看到一段代码，感觉是程序遇到异常而卡住的原因，起了两个协程，其中一个等待另一个完成后开始，二者通过channel进行消息传递。后一个协程在完成时使用了goto语句。程序最后为select{}永久卡死，等待前面启动的两个协程去跑完就完事了。 原来的代码（铁有问题，不能用在生产上）： 123456789101112131415161718 ticker := ti...

1.结论哪个好？简短的回答是：没有绝对的“好”，只有“更适合”。 存算一体（Coupled）：胜在 极致性能（尤其是低延迟）。 存算分离（Disaggregated）：胜在 弹性、成本和灵活性。 目前的行业大趋势是：从“存算一体”向“存算分离”演进，特别是在云原生（Cloud Native）和大数据分析（OLAP）领域。但在对延迟极度敏感的交易型（OLTP）场景中，存算一体依然是主流...

多数派的定义分布式系统里（比如 Etcd、ZooKeeper、Consul、Redis Sentinel、MongoDB ReplicaSet 等）一般采用多数派原则。 多数派原则（majority）： 只有多数派节点（majority of voting nodes）同意，写入才算成功；只有多数派在线，集群才能选出主节点。少数派分区永远不能参与选举，也不能投票 选举（leader e...

1.实战中的配置查看mongo集群的pod12345678910kubectl get pod -n mongoNAME READY STATUS RESTARTS AGEmongo-mongodb-sharded-configsvr-0 1/1 Running 0 ...