网络进程中的通讯
本地的进程间通信（IPC）有很多种方式，但可以概括为以下4类：
- 消息传递（管道、FIFO、消息队列）
- 同步（互斥量、条件变量、读写锁、文件和写记录锁、信号量）
- 共享内存（匿名的和具名的）
- 远程过程调用（Solaris门和Sun RPC）
在本地环境中，我们可以通过进程PID来唯一标识一个进程，但是在网络通信过程中，首要问题在于如何唯一标识一个进程，这是通信的基础。TCP/IP协议族为我们解决了这个问题，通过网络层的“IP地址”唯一标识主机以及传输层的“协议+端口”唯一标识主机中的应用程序（进程）。这样，利用三元组（IP地址，协议，端口），我们就能够唯一标识网络中的进程，从而实现进程间的通信。这种方式使得各个进程可以利用这个标识与其他进程进行交互。目前使用TCP/IP协议的应用程序通常采用应用编程接口：UNIX BSD的套接字（socket）和UNIX System V的TLI（已经被淘汰），来实现网络进程之间的通信。就目前而言，几乎所有的应用程序都是采用socket。
记录了下在日常工作中 MySQL开发过程中的一些基本规范，不断完善中。
基本规范
mysql5.5之前默认的存储的引擎是MYISAM，目前默认的是innodb（innodb好处支持事务，行级锁，高并发下性能更好，对多核，大内存硬件支持更好）
【强制】禁止使用线上库表做压力测试。
【推荐】注意控制单表数据量的大小，数据量特别大(通常数据量超过上亿条，占用空间超过 10G)会造成写入性能降低，表结构修改，备份和恢复都会有很大的性能隐患，需要应用根据业务特点，预估业务数据增涨速度，用历史数据归档和分库分表等手段来控制数据量大小。
【推荐】单条记录的大小不要超过8kb。
- 从索引角度来看，InnoDB的页块大小默认为16KB。这意味着每个页块中至少可以存放两行数据，这是为了保持B+树结构的有效性。因此，单行数据的大小受到了这个限制，通常不应超过页块大小的一半，即8KB。如果单行数据超过了这个限制，就会导致每个页块中只能存放一行数据，这会降低B+树的效率，使得索引的性能下降（每个页中只有一条数据，整个树就成了一条双向链表）。
- 从硬盘扇区大小的角度来看，硬盘的扇区大小通常为4KB，这意味着单条记录的大小不应超过扇区大小。如果单条记录过大，查询时可能会跨越多个扇区，增加磁盘I/O的开销，从而降低查询性能。
操作系统知识和概念
并行与并发
并行和并发其实是不同的概念，官方有专门的介绍视频，大家有兴趣可以去看看。我个人是这么理解：
- 并行：同一时刻执行多个任务。通过多核的 CPU 可以让多个任务做到真正意义上的同时运行，每个任务都在不同的处理器核心或线程中运行。
- 并发：同一时间段内执行多个任务。通过时间片或者让出控制权来实现任务切换，达到“同时”运行多个任务的目的。其本质是在任意时刻都只有一个任务处于执行态中，而在其余任务则是通过某种算法等待被唤醒执行。
我们以 Node.js 为例来理解并发和并行的概念。
- 并发：在 Node.js 中，通过事件驱动的非阻塞I/O模型，实现了高并发的处理能力。当一个请求到达时，Node.js 将会创建一个事件，并将其放入事件队列中。然后，Node.js 会立即继续处理下一个请求，而不会等待前一个请求的I/O操作完成。这样，在等待I/O操作返回结果的过程中，Node.js 能够继续处理其他请求，充分利用了CPU的空闲时间，提高了系统的吞吐量和响应速度。这种利用事件循环的方式来处理多个请求的方式就是并发。
- 并行：在 Node.js 中，可以通过像 PM2 这样的工具来创建多个 Node.js 进程或者集群，每个进程都可以独立处理请求。这样一来，不同的请求可以被分配到不同的进程上处理，从而实现真正的并行处理。通过这种方式，可以充分利用多核CPU的性能，提高系统的并发能力和处理能力。
在开发中，同步和异步是两种常见的方法调用方式，它们在处理任务时有着不同的执行方式和特点。
背景
分布式系统特性
随着计算机技术的不断进步和相关应用规模的迅速扩大，传统的集中式系统已逐渐被分布式系统所取代（集中式的系统架构存在诸多单点问题），以适应大型互联网应用的需求。分布式系统具有以下特点：多节点分布、对等性、并发性、全局时钟难以定义以及故障的不可避免性。
- 分布性：多台计算机在空间上自由分布，且随时可能发生变动。
- 对等性：分布式计算机不一定区分主从关系，有些情况下组成分布式系统的计算机节点是对等的。
- 并发性：同一个分布式系统的多个节点可能同时对共享资源进行操作。
- 全局时钟：在分布式系统中很难准确定义时间先后关系，因此需要全局时钟序列。
- 故障总是会发生：节点故障、通信异常、网络分区（俗称脑裂）、三态（成功/失败/未知）都是常见的问题。
