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mysql

innodb和b+树

1、父节点的元素会出现在子节点中

2、父节点存储了每个子节点的最大元素，可得出根节点的最大值为整棵树所有元素的最大值

3、叶子节点都在同一层，且叶子节点上包含了整棵树的所有元素，且存储了下个叶子节点的指针，是个有序链表

4、在b+树中，只有聚集索引的叶子节点上，才是真正的数据。非聚集索引的叶子节点上，存储的是指向聚集索引叶子节点上的指针。

5、B+树每一层的数量可以通过设置页的大小来决定，innodb_page_size，默认16k为一页 聚集索引的叶子节点是对应的行数据。每一页至少会存储两条数据，若数据太大，会把数据的前部分存到数据页中，剩下的数据，会存到后面的数据页中，并把后面的页地址存到叶子节点对应的页中

	innodb的页最大填充因子是15/16，默认页大小为16k，超过后，会重新分配一个页

注意：mysql中的InnoDB引擎中，主键索引为聚集索引，二级索引并非非聚集索引（聚簇索引就是聚集索引，名字不同而已。MyISAM引擎中，主键和二级索引都为非聚集索引）

5、相比较b树，优点如下：

    （1）：节点中未包含卫星数据，因此，同一个磁盘块中可以存储更多的索引数量，减少IO次数。
    （2）：在进行范围查找时，由于数据都在叶子节点上，且是有序的，所以性能更好。
    （3）：在进行查找时b树为查到数据就停止了，而b+树是每次查找都会查到叶子节点才结束，因此b+树在进行查找时比较稳定（难道不应该是b树相对来说比它的性能快吗）

6、没有主键时，先找第一个不为空null的唯一索引当作主键，如果没有，就生成一个隐藏的主键 二级索引存储主键的值，而不是值的指针

	优点是：减少了当出现行移动或行分裂时，对二级索引的维护工作
	缺点是：当主键的值占用空间很大时，也会导致二级索引占用的空间变大

mysql锁

ddl：对表结构操作 dml：对表数据操作。增删改查都属于dml innodb支持行级锁，myisam不支持行级锁

表级锁

写是排他锁，写锁意味着本线程可以读写，其他线程不能读也不能写。读锁是共享锁，加上后本线程不能写，其他线程只能读不能写。

行级锁：

在 InnoDB 事务中，行锁是在需要的时候才加上的，但并不是不需要了就立刻释放，而是要等到事务结束时才释放。这个就是两阶段锁协议。

mdl锁(matedata lock)

在对表进行增删改查数据时，会自动加上mdl的读锁，是为了防止当前线程在对表进行增删改查数据时，另一个线程对表结构进行修改，导致当前线程的结果跟表结构对不上。 在修改表结构时，会自动加上mdl的写锁，其他线程不能对表做任何操作，包括对表数据的读写也不行。

当出现死锁以后，有两种策略： 一种策略是，直接进入等待，直到超时。这个超时时间可以通过参数 innodb_lock_wait_timeout 来设置。 另一种策略是，发起死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑。 前者默认超时时间是50秒，如果设置太长影响业务，如果设置太短，会造成误伤，所以一般都是用后者这个策略

行锁锁的是索引，假如where条件中没有索引的话，那么就会在主键索引中挨个查询数据，进行上锁，将会把整张表锁起来，，如果where后面加上limit 1的话，锁的将是从第一行开始到第一条符合条件的行

go中的指针

在go编程中要谨慎使用指针进行返回参数，原因：一般如果某个变量是指针类型，它会先被分配到当前goroutine的当前func栈上，但如果这个变量被返回了，在其他变量中也用到了这个变量，编译器会把它从栈上copy出来放到堆上，因为这个变量并没有随着func的结束，而消失。在堆上进行内存分配的开销是很大的。gc的回收周期是随着堆的使用比例进行增长的，这会让cpu在gc上耗费更多的性能和时间。但指针并不是一无是处，假如变量的内容占用内存非常大，更应该使用指针进行返回参数，这需要对当前代码进行基准测试，用来抉择。没必要进行过早的优化去都用指针