1. 前言

因为点外卖又贵又不好吃，所以上周买了电磁炉，平底锅等，开始了周末做饭的日子啦，一个人也要按时吃饭~

推荐程序做饭指南：https://cook.aiursoft.cn/ ，周末做了里面的两道菜 干煸仔鸡 和 可乐鸡翅。

2. 做饭

做饭感觉就是准备工作比较麻烦哈哈，煮起来是一下子就好了

3. 干饭

做完后是这样子，看着还是很香的，还有晚上煮的面条，面条煮起来就是简单快速哈哈~

做完就是嘎嘎炫了，自己做的就是香，直接光盘，做饭干饭都很快乐，痛苦的就是得洗碗啦。

说到这 现在就去洗碗了 中午的还没洗呢~ 🥲

END

Apache Kafka Streams 是一款强大的实时流处理库，为构建实时数据处理应用提供了灵活且高性能的解决方案。

Kafka Streams 是 Apache Kafka 生态系统中的一部分，它不仅简化了流处理应用的构建，还提供了强大的功能，如事件时间处理、状态管理、交互式查询等。其核心理念是将流处理与事件日志结合，使应用程序能够实时处理数据流。

1. 前言

由于公司需开发数据清洗服务，而且需要实时性高的数据处理，结合线上数据是输出到kafka，故采用 Kafka Streams 来作为数据清洗服务开发，本编结合一个demo，讲述 Kafka Streams 的基本使用。

Kafka Streams的特点：

• 设计为一个简单而轻量级的客户端库，可以很容易地嵌入到任何 Java 应用程序中，并与用户为其流应用程序提供的任何现有打包、部署和操作工具集成。

• 除了 Apache Kafka 本身作为内部消息传递层之外，对系统没有外部依赖关系;值得注意的是，它使用 Kafka 的分区模型来水平扩展处理，同时保持强大的排序保证。
• 支持容错本地状态，从而实现非常快速高效的有状态操作，如窗口联接和聚合。
• 支持 exact-once 处理语义，以保证每条记录将只处理一次，即使 Streams 客户端或 Kafka 代理在处理过程中出现故障也是如此。
• 采用一次一条记录的处理来实现毫秒级处理延迟，并支持基于事件时间的窗口化操作，以及记录的无序到达。
• 提供必要的流处理基元，以及高级流 DSL 和低级处理器 API。

2. 核心概念

1. Stream: 一个无限的、有序的、可重放的、并且可失败的数据记录序列。在Kafka中，一个流可以看作是一个或多个Kafka主题的消息记录。
2. Stream Processor: 流处理器是对流数据进行处理的逻辑单元。它可以是一个简单的消息转换（例如，增加数据的时间戳），也可以是一个复杂的，如聚合或连接多个流。
3. Topologies: 流处理拓扑是构成流处理程序的逻辑流程。一个拓扑是由多个处理器节点（处理器和转换器）和源节点（用于读取流数据）和汇节点（用于输出处理后的数据）组成的。
4. KStream: 主要代表一种记录流，其中每个数据记录代表一个独立的数据实体。
5. KTable: 表示一个更新流，每个数据记录表示一个表中的行。在更新流中，具有相同键的数据记录会覆盖先前的记录，类似于传统数据库的更新操作。
6. Global KTable: 与KTable类似，但在所有应用程序实例中都全局可用，并且是只读的。
7. State Stores: 本地存储，用于存储中间处理状态。状态存储可以是持久化的也可以是非持久化的。它们使得流处理器可以提供有状态的操作。
8. Windowing: 用于将无限的数据流分成有限的块进行处理。窗口可以是时间驱动的（如固定时间窗口、滑动时间窗口）或基于数据记录数的。
9. Processor API: 一个低级别的，允许开发人员定义和连接自定义处理器的API。使用该API，开发人员可以控制数据的流动和事件处理的精细细节。
10. DSL (Domain Specific Language): 高级流DSL是一个构建流处理拓扑的表达式式的API。它提供了一套简单的操作符用于过滤、映射、聚合等操作。

详细介绍请查看官方文档：https://kafka.apache.org/37/documentation/streams/core-concepts

3. 基本用法

本例结合官方文档中的示例，输入文本计算单词，用于处理无限的数据流，统计出单词数量输出。

Demo 仓库地址：https://github.com/Gumengyo/kafka-stream-demo

引入依赖：

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<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>

创建Topic：

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./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --topic streams-plaintext-input --replication-factor 1 --partitions 1

./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --topic streams-wordcount-output --replication-factor 1 --partitions 1

3.1 结合Spring框架构建Kafka Streams

1. 配置文件

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server:
  port: 9991
spring:
  application:
    name: kafka-demo
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      retries: 10
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      compression-type: lz4
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}-test
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# kafkaStream新增以下配置
kafka:
  hosts: localhost:9092
  group: ${spring.application.name}

2. 配置 Kafka Streams

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@Setter
@Getter
@Configuration
@EnableKafkaStreams
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
public class KafkaStreamConfig {
    private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16* 1024 * 1024;
    private String hosts;
    private String group;
    @Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
    public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");
        props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_cid");
        props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}

3. 常量

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public class KafkaConstants {
    public static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    public static final String INPUT_TOPIC = "streams-plaintext-input";
    public static final String OUTPUT_TOPIC = "streams-wordcount-output";
}

4. 创建 KStream

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@Configuration
@Slf4j
public class KafkaStreamHelloListener {

    @Bean
    public KStream<String,String> kStream(StreamsBuilder streamsBuilder){
        //创建kstream对象，同时指定从那个topic中接收消息
        KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream(KafkaConstants.INPUT_TOPIC);
        stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                return Arrays.asList(value.split(" "));
            }
        })
                //根据value进行聚合分组
                .groupBy((key,value)->value)
                //聚合计算时间间隔
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(1)))
                //求单词的个数
                .count()
                .toStream()
                //处理后的结果转换为string字符串
                .map((key,value)->{
                    System.out.println("key:"+key+",value:"+value);
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                })
                //发送消息
                .to(KafkaConstants.OUTPUT_TOPIC);
        return stream;
    }
}

3.2 自定义配置构建 Kafka Streams

将Demo中 KafkaStreamConfig.java 和 KafkaStreamHelloListener.java 注释掉，

在 SpringBootTest 添加下面代码：

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@SpringBootTest
class KafkaStreamDemoApplicationTests {

    @Value("${kafka.hosts}")
    private String hosts;
    @Value("${kafka.group}")
    private String group;

    // 手动构建KStream
    @Test
    void testCreateKStream() throws InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.group + "_stream_aid");
        props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.group + "_stream_cid");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
        props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.NUM_STREAM_THREADS_CONFIG, 2); // 多线程处理

        // 创建StreamsBuilder对象
        StreamsBuilder streamsBuilder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream(KafkaConstants.INPUT_TOPIC);
        // 创建KStream对象
        stream.flatMapValues((ValueMapper<String, Iterable<String>>) value -> Arrays.asList(value.split(" ")))
                //根据value进行聚合分组
                .groupBy((key,value)->value)
                //聚合计算时间间隔
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(1)))
                //求单词的个数
                .count()
                .toStream()
                //处理后的结果转换为string字符串
                .map((key,value)->{
                    System.out.println("key:"+key+",value:"+value);
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                })
                //发送消息
                .to(KafkaConstants.OUTPUT_TOPIC);
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

3.3 测试

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public class ProducerQuickStart {

    public static void main(String[] args) {

        //1. kafka的配置信息
        Properties prop = new Properties();
        //kafka的链接信息
        prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KafkaConstants.BOOTSTRAP_SERVERS);
        //配置重试次数
        prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);
        //数据压缩
        prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");
        //ack配置  消息确认机制   默认ack=1,即只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
//        prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");

//        消息key的序列化器
        prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //消息value的序列化器
        prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //2. 生产者对象
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(prop);
        //封装发送的消息
        ProducerRecord<String, String> producerRecord1 = new ProducerRecord<String, String>(KafkaConstants.INPUT_TOPIC, "key_001", "hello kafka");
        ProducerRecord<String, String> producerRecord2 = new ProducerRecord<String, String>(KafkaConstants.INPUT_TOPIC, "key_002", "hello world");
        //3. 发送消息
        producer.send(producerRecord1);
        producer.send(producerRecord2);

        //4. 关闭消息通道  必须关闭，否则消息发不出去
        producer.close();

    }
}

执行上面main方法测试发送消息：

hello kafka

hello world

查看kafka 内消息：

可以看到已经正确统计单词结果，输出到topic 为 streams-wordcount-output 中

参考

• https://blog.csdn.net/zsx1713366249/article/details/132522600
• https://kafka.apache.org/37/documentation/streams/quickstart
• https://blog.csdn.net/cold___play/article/details/132351928

1. 前言

Qexo 是一个快速、强大、美观的在线 静态博客编辑器。使用 GPL3.0 开源协议。支持包括且不限于在 Vercel 等平台部署, 为您的静态博客添加动态的元素。使用Qexo可以管理Hexo友链、文章管理、站点统计、发布说说等多种功能，这篇文章是用其中一种方式部署，采用Vercel（PostgreSQL/SupaBase）的方式进行部署，想了解更多功能介绍和部署方式可以查看官方文档。

Qexo优势：

• 支持多种方式部署
• 在线Markdown编辑界面
• 多种形式消息推送
• 友情链接 前端申请, 一键接入
• 图片上传、访客统计、Hexo配置编辑
• 开源免费、项目长期维护

不过使用Qexo后台的前提是 Hexo 需要搭建Github Action自动化部署^[1]，这里就不做介绍了，看着篇文章实现即可：https://cloud.tencent.com/developer/article/2277577

具体的执行流程如下：

2. 部署

方式一：直接点击下面这个按钮一键部署到vercel

方式二：首先将Qexo的GIthub仓库fork到自己Github中，仓库地址：https://github.com/Qexo/Qexo

然后到 vercel 选择项目引入

首次部署会报错, 请无视并进行接下来的步骤~

申请 Vercel 数据库

注册 SupaBase 账号 创建免费 SupaBase 数据库, 区域一定要选择 N. Virginia在项目设置页面获取数据库连接信息, 密码即为你所设置的值^[1]。

1. 创建项目

2. 设置项目名字、密码和选择区域

设置 vercel 的环境变量，将你设置的密码和上面的 URL 分别填到 PG_PASS 和 PG_HOST 其他保持不变即可。

3.找到 vercel 项目在 Deployments 点击 Redeploy 开始部署, 若没有 Error 信息即可，看到下面这个样子就是部署成功了。

本地 docker-compose 部署

由于supabase数据库的认证方式更改了，所以没办法用vercel的方式，我将 Qexo 部署到docker并使用自己服务器上的 Mysql。

docker-compose.yml：

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version: '3.8'

services:
  qexo:
    image: abudulin/qexo:latest
    container_name: qexo
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      WORKERS: 4
      THREADS: 4
      TIMEOUT: 600
      MYSQL_HOST:  # mysql 地址
      MYSQL_PORT: 3306
      MYSQL_USER:  # mysql 用户名
      MYSQL_PASSWORD:  # mysql密码
      MYSQL_NAME: qexo # 数据库名

运行命令构建启动：

1

docker-compose up -d

• docker-compose up -d 会自动检测到镜像更新，并重新创建容器。
• -d 参数表示在后台运行容器。

后续更新：

1

docker-compose pull

这将尝试拉取 abudulin/qexo:latest 镜像的最新版本。

重新启动服务

1

docker-compose up -d

3.配置

1. 点击域名跳转到页面，需要开魔法不然访问不了，或者绑定成自己的域名访问如下操作：

• 找到 vercel 项目 Settings -> Domains 配置自己的域名
• 然后将自己的域名解析到vercel 这的配置成 cname-china.vercel-dns.com

2. 然后访问自己的域名到管理界面就行啦，初次访问要设置管理账户和密码。

3. 博客配置

• Github 密钥：于 Github 设置 生成的 Token (建议使用 Classical) 需要 Repo & Workflow 下的权限 不建议给出所有权限
• Github 仓：库您 博客源码 自动化部署所在的仓库
• 项目分支：您 博客源码 自动化部署所在仓库的分支
• 博客路径：您 博客源码 自动化部署所在仓库的路径 若为根目录请留空

4. Vercel 配置

• VERCEL_TOKEN：您的 Vercel 账户密钥 在 此处 生成
• PROJECT_ID：

全部设置完毕成功后会提示如下页面，点击登录控制台

设置消息推送、友链管理、说说等配置就参考官方文档吧~

4.效果展示

参考

此文是我学习MySQL时笔记，教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru

一、存储引擎

1.MySQL体系结构

• 连接层

  最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

• 服务层

  第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。

• 引擎层

存储引擎真正的负责了MySQL的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。

• 存储层

主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

2.存储引擎简介

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。

1. 在创建表时，指定存储引擎

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   CREATE TABLE 表名{ 字段1 字段1类型 [COMMENT 字段1注释], ...... 字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释] }ENGINE=INNODB [COMMENT 表注释]；

2. 查看当前数据库支持的存储引擎

   1	SHOW ENGINES;

3.存储引擎特点

InnoDB

• 介绍：InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL 5.5之后，InnoDB 是默认的 MySQL 存储引擎。

• 特点：

  1. DML操作遵循ACID模型，支持事务；
  2. 行级锁，提高并发访问性能：
  3. 支持外键 FOREIGN KEY 约束，保证数据的完整性和正确性；

• 文件

  xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。
  参数：innodb_file_per_table

  

MyISAM

• 介绍：MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

• 特点：

  1. 不支持事务，不支持外键
  2. 支持表锁，不支持行锁
  3. 访问速度快

• 文件：

  xxx.sdi：存储表结构信息
  xxx.MYD：存储数据
  xxx.MYI：存储索引

Memory

• 介绍：Memory 引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
• 特点：
  1. 内存存放
  2. hash 索引（默认）
• 文件：xxx.sdi：存储表结构信息

面试题：InnoDB与MyISAM的区别？

InnoDB支持事务安全、行级锁和外键，MyISAM不支持。

4.存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

• InnoDB：是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
• MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
• MEMORY：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。

二、索引 ⭐

1.索引概述

• 介绍：索引(index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。

• 优缺点：

  优势	劣势
  提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本	索引列也是要占用空间的。
  通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。	索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2.索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

• B+Tree

  MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能。

  

• Hash

  哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

  如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

  

  Hash索引特点：

  • Hash 索引只能用于对等比较(=，in),不支持范围查询(between，>，<，…)
  • 无法利用索引完成排操作
  • 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引

  存储引擎支持：在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash中能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

面试题：为什么InnoDB存储引擎选择使用 B+tree 索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于 B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
• 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

3.索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则：

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。

思考：

1. 以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

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   select * from user where id=10; select * from user where name='Arm'; 备注：id为主键，name字段创建的有索引;

   根据id查询比根据name查询效率高，根据name查询需要扫描两个索引效率低。

2. InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢？

   

4.索引语法

• 创建索引

  1	CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);

• 查看索引

  1	SHOW INDEX FROM table_name;

• 删除索引

  1	DROP INDEX index_name ON table_name;

5.SQL 性能分析

• SQL 执行频率

  MySQL 客户端连接成功后，通过shoW[session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 的访问频次：

  1	SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

• 慢查询日志

  慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_.time,单位：秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志。
  MySQL 的慢查询日志默认没有开启，需要在 MySQL 的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

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  # 开启MySQL慢日志查询开关 slow_query_log=1 # 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志 long_query_time=2

• profile 详情

  执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

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  #查看每一条SQL的耗时基本情况 show profiles; #查看指定query id的SQL语句各个阶段的耗时情况 show profile for query query_id; #查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况 show profile cpu for query query_id;

• explain执行计划

  EXPLAIN 执行计划各字段含义：

  • id

    select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。

  • select_type

    表示 SELECT 的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层的查询)、UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等

  • type

    表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。

  • possible_key

    显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。

  • key

    实际使用的索引，如果为NULL,则没有使用索引。

  • key_len

    表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。

  • rows

    MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。

  • filtered

    表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好。

6.索引使用

• 最左前缀法则

  如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法测。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
  如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

• 范围查询

  联合索引中，出现范围查询(>，<)，范围查询右侧的列索引失效

• 索引列运算

  不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

• 字符串

  字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

• 模糊查询

  如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

• or连接的条件

  用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

• 数据分布影响

  如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

• SQL 提示

  SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

  use index:

  1	explain select*from tb_user use index(idx_user_pro)where profession='软件工程'；

  ignore index:

  1	explain select*from tb_user ignore index(idx_user_pro)where profession='软件工程'；

  force index:

  1	explain select*from tb_user force index(idx_user_pro)where profession='软件工程'；

• 覆盖索引

  尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到），减少select*。

  

• 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar,text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

语法：

1

creae index idx_xxxx on table_name(column(n));

前缀长度：

可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

1
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select count(distinct email)/count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email,1,5))/count(*) from tb_user; 

• 单列索引与联合索引

  单列索引：即一个索引只包含单个列。

  联合索引：即一个索引包含了多个列。

  在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

7.索引设计原则

1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建索引。
2. 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4. 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

三、SQL优化

1.插入数据

• insert 优化

  1. 批量插入

  2. 手动提交事务

  3. 主键顺序插入

• 大批量插入数据

  如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：

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  #客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile mysql --local-infile -u root -p #设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关 set global local_infile=1; #执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1.log' into table `tb_user` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

2.主键优化

• 数据组织方式

  在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT)。

• 页分裂

  页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了2-N行数据（如果一行数据多大，会行溢出），根据主键排列。

  

  页分裂：

  

  页合并：

  当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记(flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。

  当页中删除的记录达到MERGE THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。

  合并前：

  

  合并后：

  

  

• 主键设计原则

  1. 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
  2. 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO INCREMENT自增主键。
  3. 尽量不要使用UUD做主键或者是其他自然主键，如身你证号。
  4. 业务操作时，避免对主键的修改。

3.order by优化

1. Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
2. Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

总结:

• 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。
• 尽量使用覆盖索引。
• 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则(ASC/DESC)。
• 如果不可避免的出现 filesort,大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort buffer size(默认256k)。

4.group by优化

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#删除掉目前的联合索引idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
#执行分组操作，根据orofession字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession;
#创建索引
Create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession;
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession,age;

总结:

• 在分组操作时，可以通过索引来提高效率
• 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

5.limit优化

一个常见又非常头疼的问题就是limit2000000,10,此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000-2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。

1

explain select * from tb_sku t,(select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6.count优化

1

explain select count(*) from tb_user;

• MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；
• InnoDB 引擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。

优化思路：自己计数。

• count 的几种用法

  1. count(主键)：InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的主键 id 值都取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为null)。

  2. count(字段)：

     没有 not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为 null，不为 null，计数累加。
     有not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。

  3. count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加。

  4. count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。

  按照效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*)，所以尽量使用count(*)。

7.update优化

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update student set no='2000100100' where id =1;

update student set no='2000100105' where name='韦一笑'；

InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

四、视图/存储过程/触发器

1.视图

• 介绍

  视图(Viw)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。

• 创建

  1	CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH[CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION}]

• 查询

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  -- 查看创建视图语句 SHOW CREATE VIEW 视图名称; -- 查看视图数据 SELECT * FROM 视图名称......;

• 修改

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  -- 方式1 CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH[CASCADED | LOCAL]CHECK OPTION] -- 方式2 ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]

• 删除

  1	DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ...

• 视图的检查选项

  当使用 WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql 提供了两个选项：CASCADED 和 LOCAL,默认值为 CASCADED。

• 视图的更新

  要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：

  1. 聚合函数或窗口函数（SUM()、MIN()、MAX()、COUNT()等）
  2. DISTINCT
  3. GROUP BY
  4. HAVING
  5. UNION 或者 UNION ALL

• 作用

  1. 简单

     视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的每次指定全部的条件。

  2. 安全

     数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据

  3. 数据独立
     视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

2.存储过程

• 介绍

  存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。

  

• 特点

  1. 封装，复用

  2. 可以接收参数，也可以返回数据

  3. 减少网络交互，效率提升

• 创建

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  CREATE PROCEDURE 存储过程名称([参数列表]) BEGIN --SQL语句 END;

• 调用

  1	CALL 名称([参数]);

• 查看

  1 2 3 4

  -- 查询指定数据库的存储过程及状态信息 SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA='xxx'; -- 查询某个存储过程的定义 SHOW CREATE PROCEDURE 存储过程名称；

• 删除

  1	DROP PROCEDURE [IF EXISTS] 存储过程名称;

  注意：在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字delimiter指定SQL语句的结束符。

• 变量

  1. 系统变量：MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量(GLOBAL)、会话变量(SESSION)。

     查看系统变量

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     SHOW [SESSION|GLOBAL] VARIABLES; -- 查看所有系统变量 SHOW [SESSION|GLOBAL] VARIABLES LIKE '......'; -- 可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量 SELECT @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名; -- 查看指定变量的值

     设置系统变量

     1 2	SET [SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值; SET @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值;

     注意：

     ​如果没有指定SESSION/GLOBAL,默认是SESSION,会话变量。
     ​mysql服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在/etc/my.cnf由配置。

  2. 用户自定义变量：用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用“@变量名”使用就可以。其作用域为当前连接。

     赋值：

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     SET @var_name = expr [,@var_name expr]...; SET @var_name := expr [,@var_name :=expr]...; SELECT @var_name:=expr [,@var_name :=expr]...; SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名；

     使用：

     1	SELECT @var_name;

     注意：用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。

  3. 局部变量：根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的BEGN … END块。

     声明：

     1	DECLARE 变量名 变量类型[DEFAULT ...];

     变量类型就是数据库字段类型：INT、BIGINT、CHAR、VARCHAR、DATE、TIME等。

     赋值：

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     SET 变量名=值； SET 变量名:=值; SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ...;

• if

  语法：

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  IF 条件1 THEN ... ELSEIF 条件2 THEN-- 可选 ... ELSE-- 可选 ... END IF;

• 参数

  类型	含义	备注
  IN	该类参数作为输入，也就是需要调用时传入值	默认
  OUT	该类参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值
  INOUT	既可以作为输入参数，也可以作为输出参数

  用法：

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  CREATE PROCEDURE 存储过程名称([IN/OUT/INOUT 参数名 参数类型]) BEGIN -- SQL语句 END;

• case

  语法一：

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  CASE case_value WHEN when_value1 THEN statement_list1 [WHEN when_value2 THEN statement_list2]... [ELSE statement_list] END CASE;

  语法二：

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  CASE WHEN search_condition1 THEN statement_list1 [WHEN search_condition2 THEN statement_list2]... [ELSE statement_list] END CASE;

• while

  whil循环是有条件的循环控制语句。满足条件后，再执行循环体中的SQL语句。具体语法为：

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  # 先判断条件，如果条件为true，则执行逻辑，否则，不执行逻辑 WHILE 条件 DO SQL逻辑... END WHILE;

• repeat

  repeat 是有条件的循环控制语句，当满足条件的时候退出循环。

  具体语法为：

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  #先执行一次逻辑，然后判定逻辑是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续下一次循环 REPEAT SQL 逻辑... UNTIL 条件 END REPEAT;

• loop

  LOOP实现简单的循环，如果不在SQL逻辑中增加退出循环的条件，可以用其来实现简单的死循环。LOOP可以配合一下两个语句使用：

  • LEAVE：配合循环使用，退出循环。
  • ITERATE：必须用在循环中，作用是跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环。

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  [begin_label:] LOOP SQL 逻辑... END LOOP [end_label]; LEAVE label; -- 退出指定标记的循环体 ITERATE label; -- 直接进入下一次循环

• 游标

  游标（CURSOR） 是用来存储查询结果集的数据类型，在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理。游标的使用包括游标的声明、OPEN、FETCH 和 CLOSE，其语法分别如下。

  声明游标：

  1	DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句；

  打开游标:

  1	OPEN 游标名称;

  获取游标记录：

  1	FETCH 游标名称 INTO 变量[,变量];

  关闭游标：

  1	CLOSE 游标名称;

• 条件处理程序

  条件处理程序（Handler） 可以用来定义在流程控制结构执行过程中遇到问题时相应的处理步骤。

  具体语法为：

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  DECLARE handler_action HANDLER FOR condition_value [,condition_value]... statement; handler_action CONTINUE:继续执行当前程序 EXIT:终止执行当前程序 condition_value SQLSTATE sqlstate_value:状态码，如 02000 SQLWARNING:所有以01开头的SQLSTATE代码的简写 NOT FOUND:所有以02开头的SQLSTATE代码的简写 SQLEXCEPTION:所有没有被SQLWARNING 或 NOT FOUND捕获的SQLSTATE代码的简写

3.存储函数

存储函数是有返回值的存储过程，存储函数的参数只能是 IN 类型的。

具体语法如下：

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CREATE FUNCTION 存储函数名称([参数列表])
RETURNS type [characteristic ...]
BEGIN
-- SQL语句
RETURN ...;
END;

characteristic 说明:

• DETERMINISTIC：相同的输入参数总是产生相同的结果。
• NO SOL：不包含SQL语句。
• READS SQL DATA：包含读取数据的语句，但不包含写入数据的语句。

4.触发器

• 介绍

  触发器是与表有关的数据库对象，指在 insert/update/delete 之前或之后，触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性，日志记录，数据校验等操作。
  使用别名OLD和NEW来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发。

  触发器类型	NEW 和 OLD
  INSERT 型触发器	NEW 表示将要或者已经新增的数据
  UPDATE 型触发器	OLD 表示修改之前的数据，NEW 表示将要或已经修改后的数据
  DELETE 型触发器	OLD 表示将要或者已经删除的数据

• 语法

  创建：

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  CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE ON tbl_name FOR EACH ROW -- 行级触发器 BEGIN trigger_stmt; END;

  查看：

  1	SHOW TRIGGERS;

  删除：

  1	DROP TRIGGER [schema_name] trigger_name;-- 如果没有指定 schema_name，默认为当前数据库。

五、锁

1.概述

• 介绍

  锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

• 分类

  MySQL 中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

  1. 全局锁：锁定数据库中的所有表。
  2. 表级锁：每次操作锁住整张表。
  3. 行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

2.全局锁

• 介绍

  全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
  其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

  

• 特点

  数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

  1. 如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
  2. 如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog）,会导致主从延迟。

  在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。

  1	mysqldump --single-transaction -uroot -p123456 itcast>itcast.sql

3.表级锁

• 介绍

  表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。

  主要分为以下三类：

  1. 表锁
  2. 元数据锁（meta data lock，MDL）
  3. 意向锁

• 表锁

  对于表锁，分为两类：

  1. 表共享读锁（read lock)
  2. 表独占写锁（write lock）

  语法：

  1. 加锁：lock tables 表名… read/write。
  2. 释放锁：unlock tables /客户端断开连接。

  

  

  读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。

• 元数据锁（meta data lock，MDL）

  MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性。

  在 MySQL5.5 中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁（共享）；当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁（排他）。

  

  查看元数据锁：

  1	select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks;

• 意向锁

  为了避免 DML 在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在 InnoDB 中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。

  1. 意向共享锁（IS）：由语句 select … lock in share mode添加，与表锁共享锁(read)兼容，与表锁排它锁(write)互斥。
  2. 意向排他锁（IX）：由 insert、update、delete、select … for update 添加，与表锁共享锁(read)及排它锁(write)都互斥。意向锁之间不会互斥。

  可通过以下 SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

  1	select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

4.行级锁

• 介绍

  行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在 InnoDB 存储引擎中。

  InnoDB 的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要分为以下三类：

  1. 行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行 update 和 delete。在RC、RR 隔离级别下都支持。
  2. 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记忌间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
  3. 临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。

• 行锁

  InnoDB.实现了以下两种类型的行锁：
  1.共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
  2.排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

  

  

  默认情况下，InnoDB在REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用next-key锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

  1. 针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
  2. InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。

• 间隙锁/临键锁

  默认情况下，InnoDB 在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

  1. 索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。
  2. 索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
  3. 索引上的范围查询（唯一索引），会访问到不满足条件的第一个值为止。

  注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

六、InnoDB引擎

1.逻辑存储结构

• 表表空间（ibd文件），一个 mysql 实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
• 段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB
  是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Exten（区）。
• 区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
• 页，是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从
  磁盘申请4-5个区。
• 行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。

2.架构

MySQL 5.5版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

内存架构

• Buffer Pool：缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘口，加快处理速度。

• 缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型：

  1. free page：空闲page，未被使用。
  2. clean page：被使用page，数据没有被修改过。
  3. dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，页中数据与磁盘的数据产生了不一致。

• Change Buffer：更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Poolr中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

  

• Adaptive Hash Index：自适应hash索引，用于优化对 Buffer Pool 数据的查询。InnoDB 存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到 hash 索引可以提升速度，则建立 hash 索引，称之为自适应 hash 索引。

  

• Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的 log 日志数据（redo log、undo log），默认大小为16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/0。

  参数：innodb_log_buffer_size：缓冲区大小innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机

磁盘结构

• System Tablespace：系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。（在 MySQL5.x 版本中还包含 InnoDB 数据字典、undolog等）

  参数：innodb_data_file_path

• File-Per-Table Tablespaces：每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引，并存储在文件系统上的单个数据文件中。
  参数：innodb_file_per_table

• General Tablespaces：通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。

• Undo Tablespaces：撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。

• Temporary Tablespaces：InnoDB使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

• Doublewrite Buffer Files：双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。

• Redo Log：重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件(redo log),前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中，用于在刷新脏页到磁盘时，发生错误时，进行数据恢复使用。

后台线程

1. Master Thread

   核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo 页的回收。

2. IO Thread

   在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数据库的性能，而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。

   

3. Purge Thread

   主要用于回收事务已经提交了的 undo log，在事务提交之后，undo log 可能不用了，就用它来回收。

4. Page Cleaner Thread

   协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻塞。

3.事务原理

事务

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

特性

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

redo log

重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于在刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。

undo log

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个：提供回滚和 MVCC(多版本并发控制)。
undo log 和 redo log 记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的 insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log 销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
Undo log 存储：undo log:采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的rollback segment 回滚段中，内部包含1024个undo log
segment。

4.MVCC

基本概念

• 当前读

  读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：
  select … lock in share mode(共享锁)，select … for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

• 快照读

  简单的select(不加锁)就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。
  Read Committed：每次select,都生成一个快照读。
  Repeatable Read：开启事务后第一个selecti语句才是快照读的地方。
  Serializable：快照读会退化为当前读。

• MVCC

  全称M2ulti-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

• readview

  ReadView（读视图）是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

  

  不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

  • READ COMMITTED：在事务中每一次执行快照读时生成 ReadView。
  • REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该 ReadView。

七、MySQL管理

1.系统数据库

MySQL 数据库安装完成后，自带了以下四个数据库，具体作用如下：

2.常用工具

• mysql 客户端工具

  

• mysqladmin

  mysqladmin是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

  通过帮助文档查看选项：

  1	mysqladmin --help

  示例：

  1 2	mysqladmin -uroot -p1234 drop 'test01'; mysqladmin -uroot -p1234 version;

• mysqlbinlog

  由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog日志管理工具。

  

• mysqlshow

  mysqlshow客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

  

• mysqldump

  mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的sQL语句。

  

• mysqlimport/source

  mysqlimport是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump加 -T 参数后导出的文本文件。

  

  如果需要导入 sql 文件，可以使用 mysql 中的source指令：

  1	source /root/xxxx.sql

1. 前言

Uptime-kuma 是一个基于 Web 的服务器监控工具，用于监视和报告服务器和网络设备的运行时间、性能指标和可用性。它提供了一个直观易用的用户界面，用于实时监控服务器的状态、资源使用情况和响应时间。

Uptime-Kuma 的主要特点包括：

• 实时监控：监视服务器和网络设备的运行时间、CPU 和内存使用情况、网络连接、磁盘空间和其他性能指标。
• 报警和通知：设置报警规则，以便在服务器出现问题或达到预定指标时收到通知。可以通过电子邮件、短信或其他集成的通知方式接收警报。
• 历史数据和性能图表：记录服务器的历史性能数据，并生成可视化图表和报告，用于分析和趋势监控。
• 多服务器管理：支持同时监控多台服务器和网络设备，并将它们组织成逻辑分组，方便管理和监控。
• 用户和权限管理：提供用户和权限管理功能，可以根据需要设置不同用户的访问权限和角色。
• 可扩展性：Uptime-Kuma 提供了一个开放的 API 和插件系统，可以与其他工具和服务进行集成，扩展其功能和定制化需求。

2. 部署

本文采用的是 dokcer 容器部署 Uptime-Kuma ，若不想使用docker 来部署可以参考官方文档：https://github.com/louislam/uptime-kuma。

2.1 拉取镜像

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docker pull louislam/uptime-kuma

查看镜像是否拉取到docker:

1

docker images

2.2 创建映射目录

这里我创建的目录为：/root/data/kuma/data，可自行修改，命令如下：

1

mkdir -p /root/data/kuma/data

2.3 运行容器

路径根据你设置的目录修改，端口也可以根据需要修改。

1

docker run -d --name kuma --restart=always -p 3001:3001 -v /root/data/kuma/data:/app/data -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock  louislam/uptime-kuma

3. 配置

运行成功之后，需要开放端口，使 Uptime-Kuma 可以在公网访问。

我这里设置的端口为3001,打开 http://server_ip:3001访问Uptime-Kuma界面。

3.1 访问界面

首次访问需设置管理员账号

3.2 配置反向代理

我使用的是Nginx Proxy Manager 配置代理，需在DNS服务器添加对应的域名解析记录。

❗注意：记得开启Websockets支持，否则无法正常访问后台。

申请ssl证书

配置完成后，使用域名就可以访问Kuma后台了。

3.3 添加监控项

登录进后台，点击添加监控项。

选择监控类型，填入显示名称 和 监控站点路径。

可根据你实际需求设置其他配置，如：

• 设置心跳检测时间间隔（单位秒）
• 设置证书到期通知
• 设置报警通知，支持多种通知类型

设置完成后就可以看到站点的各项信息了，如下：

3.4 添加状态页

点击状态页面 -> 新的状态页

设置状态页的名称和路径

添加服务项，其他按需设置即可，点击保存。

4. 效果

访问对应路径即可查看服务状态信息。

效果可以参看我的状态页：https://kuma.jishuqin.cn/status/main

参考

1. 前言

看到别人的博客都有打赏的功能，所以自己也想着在自己博客加入打赏功能，百度到了谷月的博文，参考博文实现了功能~^[1]

2. 覆盖配置

以下配置参考 Hexo Fluid 手册^[2]

TIP:
覆盖配置可以使主题配置放置在 fluid 目录之外，避免在更新主题时丢失自定义的配置。通过 Npm 安装主题的用户可忽略，其他用户建议学习使用。

Hexo 5.0.0 版本以上的用户，在博客目录下创建 _config.fluid.yml 文件，将主题的_config.yml 全部配置（或部分配置）复制过去。
以后如果修改任何主题配置，都只需修改 _config.fluid.yml 的配置即可。

注意：

• 只要存在于 _config.fluid.yml 的配置都是高优先级，修改原 _config.yml 是无效的。

• 每次更新主题可能存在配置变更，请注意更新说明，可能需要手动对 _config.fluid.yml 同步修改。

• 想查看覆盖配置有没有生效，可以通过 hexo g --debug 查看命令行输出。

• 如果想将某些配置覆盖为空，注意不要把主键删掉，不然是无法覆盖的，比如：

  1 2 3 4

  about: icons: # 不要把 icon 注释掉，否则无法覆盖配置 # - { class: 'iconfont icon-github-fill', link: 'https://github.com' } # - { class: 'iconfont icon-wechat-fill', qrcode: '/img/favicon.png' }

3. 修改主题源文件

找到主题源文件themes/fluid/layout/post.ejs对应文章模板的 </div> 和 <hr> 之间，添加以下代码：

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<!-- 添加打赏模块 -->
<div class="reward-container">
<% if (theme.donate.enable) { %>
<button id="rewardBtn" class="reward-btn">
<% if (config.language == 'zh-CN') { %> 
❤ 打赏
<% } else { %>
Donate
<% } %>
</button>
<p class="tea">“<%= theme.donate.message %>”</p>
<div id="rewardImgContainer" class="reward-img-container">
         <div class="singleImgContainer">
            <img id="wechatImg" class="reward-img" src="<%= theme.donate.wechatpay %>" alt="微信二维码">
                <p class="wechatPay">微信支付</p>
            </div>
            <div class="singleImgContainer">
               <img id="alipayImg" class="reward-img" src="<%= theme.donate.alipay %>" alt="支付宝二维码">
                <p class="aliPay">支付宝支付</p>
           </div>
</div>
<% } %>
</div>

4. 修改主题配置文件

4.1 引入 css 和 js 文件

在themes/fluid/source/css 创建名为：reward.css的文件，并引入以下代码：

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.tea {
    font-size: 0.8125em;
    color: #999999;
    margin-top: 10px;
}

.reward-container {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    align-items: center;
    margin-top: 50px;
}

.reward-btn {
    padding: 8px 24px;
    font-size: 18px;
    background-color: #007bff;
    color: #fff;
    border: none;
    cursor: pointer;
    border-radius: 10px;
}

.reward-img-container {
    display: none;
    margin-top: 20px;
    /* 图片容器的透明度 */
    opacity: 0;
    /* 过渡效果,使动画更平滑 */
    transition: opacity 2s ease;
}

.reward-img {
    width: 200px;
    margin: 10px;
    border: 1px dashed #ccc;
    border-radius: 4px;
    padding: 10px;
}

/* 单个图片的容器 */
.singleImgContainer {
    width: 50%;
    height: 240px;
}

/* 微信支付和支付宝支付的文字样式 */
.wechatPay,.aliPay {
text-align: center;
    font-size: 0.8125em;
    color: #999999;
}

在themes/fluid/source/js 创建名为：reward.js的文件，并引入以下代码：

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const rewardBtn = document.getElementById('rewardBtn');
const rewardImgContainer = document.getElementById('rewardImgContainer');

if(rewardBtn){
rewardBtn.onclick = () => {
rewardImgContainer.style.display = (rewardImgContainer.style.display === 'none' || rewardImgContainer.style.display === '') ? 'inline-flex' : 'none'
setTimeout(() => {
rewardImgContainer.style.opacity = (rewardImgContainer.style.opacity === '0' || rewardImgContainer.style.opacity === '') ? '1' : '0'
}, 10);
}
}

4.2 修改 _config.fluid.yml 文件

如果没有使用覆盖配置，就要打开博客源文件所在的文件夹下的 theme/fluid/_config.yml 文件.

在文件的 custom_js和custom_css分别引入自定义的 reward.js文件和reward.css文件。

打开博客源文件所在的文件夹下的 _config.fluid.yml 文件，在最后添加如下内容：

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# Donate 自己为 Fluid 主题增加的打赏功能
# `message` 是打赏提示语，可自定义
# `alipay` 是支付宝付款码， `wechatpay` 是微信付款码。
donate:
  enable: true
  message: 觉得不错的话，给点打赏吧 ୧(๑•̀⌄•́๑)૭ 
  alipay: /img/alipay.png
  wechatpay: /img/wechatpay.jpg

参数说明：

• message： 自定义打赏提示语
• alipay：支付宝打赏图片
• wechatpay：微信打赏图片

记得设置上自己的打赏图片哟~

hexo 重新加载配置：

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hexo clean && hexo g

5. 效果

参考

一、前言

动画所需要的代码是运行到 Github Actions。

GitHub Actions 是一个用于自动化软件工作流程的平台，包括构建、测试和部署代码。它允许开发人员为软件开发过程的不同阶段创建自定义工作流程，并自动执行重复的任务。GitHub Actions 可以集成到 GitHub 存储库中，并可以被各种事件（如拉取请求、提交和发布）触发。使用 GitHub Actions，开发人员可以轻松协作、减少错误并节省时间。它支持广泛的编程语言，并提供了许多预构建的操作 actions在 GitHub Marketplace 中使用。

二、创建 Action

需在 Github 账户同名的仓库下创建 Action，点击 New workflow -> Configure。

点击 Configure 后显示如下界面：

三、配置脚本

将下面代码复制粘贴到 yml文件中，然后点击 Commit changes部署脚本。

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name: generate animation

on:
  # run automatically every 24 hours
  schedule:
    - cron: "0 */24 * * *" 
  
  # allows to manually run the job at any time
  workflow_dispatch:
  
  # run on every push on the master branch
  push:
    branches:
    - main
  
  

jobs:
  generate:
    runs-on: ubuntu-latest
    timeout-minutes: 10
  
    steps:
      # generates a snake game from a github user (<github_user_name>) contributions graph, output a svg animation at <svg_out_path>
      - name: generate github-contribution-grid-snake.svg
        uses: Platane/snk/svg-only@v3
        with:
          github_user_name: ${{ github.repository_owner }}
          outputs: |
            dist/github-contribution-grid-snake.svg
            dist/github-contribution-grid-snake-dark.svg?palette=github-dark
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GIT_TOKEN }}
  
  
      # push the content of <build_dir> to a branch
      # the content will be available at https://raw.githubusercontent.com/<github_user>/<repository>/<target_branch>/<file> , or as github page
      - name: push github-contribution-grid-snake.svg to the output branch
        uses: crazy-max/ghaction-github-pages@v3.1.0
        with:
          target_branch: output
          build_dir: dist
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GIT_TOKEN }}

添加 action secrets GIT_TOKEN 值填你自己生成的github token

四、设置 workflow 权限

settings-> Actions -> General -> Read and write permissions设置读写权限

五、运行 workflow

点击 Actions到刚才配置好的 workflow，点击 Run workflow安全运行脚本。

六、引入 svg 动画

1

![](https://raw.githubusercontent.com/你的 GitHub 名/你的 GitHub 名/output/github-contribution-grid-snake.svg)

凯撒密码

凯撒密码是一种古代的加密方式，它是史上第一个广为使用的密码，得名于古罗马军事统帅凯撒。它的基本思想是对明文进行位移，即将明文中的每个字母都替换成字母表中靠它固定数量的字母。例如，若位移数为3，则a变成d，b变成e，…，y变成b，z变成c。

下面是一个例子，对明文“HELLO WORLD”进行加密：
位移数 = 3

明文 ：

密文 ：

可以看到，每个字母都向后移动了三个位置，得到了对应的密文。

置换密码

平移置换加密法

置换加密法的一种简单实现形式是平移置换加密法，这很像洗一副纸牌。在平移置换加密法中，将密文分成了固定长度的块。通常，块越大越不容易破译。设块大小为s，置换函数f用于从1到s中选取一个整数，每个块中的字母根据f重新排列。这种加密法的密钥就是（s，f）对应的具体数值。例如，设s为4，f给定为（2，4，1，3）。这意味着第1个字符移到位置3，第2个字符移到位置1，第3个字符移到位置4，第4个字符移到位置2。

例如，利用这种置换加密法将明文“The only limit to our realization of tomorrow will be our doubts of today”加密。首先，设置密钥（d，f），如将d设为7，则明文将被分成块，每块包含7个字母，不足的用空字符填满。然后，根据给定的函数f=（4，2，3，5，7，6，1）将每个块重新排列，生成对应的密文，如下所示。

1

The only limit to our realization of tomorrow will be our doubts of today

1

ohenyltiimtotlrurelaotzainoioftmroowowillrueorodbsbtotfuydazzzo

列位移置换函数

列置换加密法是将明文按行填写在一个矩形中，而密文则是以预定的顺序按列读取生成的。例如，如果矩形是4列5行，那么短语“encryption algorithms”可以如图6所示写入矩形中。

按一定的顺序读取列以生成密文。对于这个示例，如果读取顺序是4、1、2、3，那么密文就是“riliseyogtnpnohctarm”。这种加密法要求填满矩形，因此，如果明文的字母不够，可以添加“x”或“q”甚至空字符。
这种加密法的密钥是列数和读取列的顺序。如果列数很多，则记起来可能会比较闲难，因此可以将它表示成一个关键词，以方便记忆。该关键词的长度等于列数，而其字母顺序决定读取列的顺序。

栅栏式置换函数

对角线方式

使用了对角线方式。在这种加密法中，明文是按Z字形的方式填写在矩形的对角线上，而按行读取生成密文。

例如，如果矩形的高为3，长为11，那么明文“this is a test”在该矩形中的填写如图4所示。而按行读取所生成的密文就是“tiehsstsiat”。

三角加密

例如，在一个固定大小的矩形中，可以将明文填写成一个三角形，然后按列读取生成密文。图5所示的是将明文“you must do that now”填写在一个7x4的矩形中。按行读取生成的密文是“tuhosayuttmdnoow”。

RSA 加密算法

RSA是一种非对称加密算法。假设需要将明文"MONEY"进行加密，并使用RSA算法保护数据的安全性。以下是RSA加密和解密的详细运算过程。

1. 密钥生成过程：

选择两个大素数p=11和q=17，计算n=pq=187，根据欧拉函数的定义φ(n)=(p-1)(q-1)=160，选择一个小于φ(n)且与φ(n)互质的整数e=7，计算e的模逆数d，使得(e*d) mod φ(n)=1，有d=23。公钥为(n,e)=(187,7)，私钥为(n,d)=(187,23)。

2. 加密过程：

将明文"MONEY"转换成相应的ASCII码数值"77 79 78 69 89"，然后使用公钥(n, e)对每个数字进行加密运算，并将得到的密文表示成16进制数。

• 明文"M"，对应的ASCII码为77，加密后的密文为：

  C = 77^7 mod 187 = 38

  密文位数不足2位，需要在前面补0，因此该密文表示成16进制为0x26。

• 明文"O"，对应的ASCII码为79，加密后的密文为：

  C = 79^7 mod 187 = 178

  该密文表示成16进制为0xB2。

• 明文"N"，对应的ASCII码为78，加密后的密文为：

  C = 78^7 mod 187 = 89

  密文位数不足2位，需要在前面补0，因此该密文表示成16进制为0x59。

• 明文"E"，对应的ASCII码为69，加密后的密文为：

  C = 69^7 mod 187 = 19

  密文位数不足2位，需要在前面补0，因此该密文表示成16进制为0x13。

• 明文"Y"，对应的ASCII码为89，加密后的密文为：

  C = 89^7 mod 187 = 157

  该密文表示成16进制为0x9D。

因此，明文"MONEY"加密后的密文为"0x26 0xB2 0x59 0x13 0x9D"。

3. 解密过程：

使用私钥(n, d)对上一步得到的密文进行解密。

• 密文"0x26"，解密后得到原文为：

  M = 38^23 mod 187 = 77

  解密后的原文为"M"。

• 密文"0xB2"，解密后得到原文为：

  M = 178^23 mod 187 = 79

  解密后的原文为"O"。

• 密文"0x59"，解密后得到原文为：

  M = 89^23 mod 187 = 78

  解密后的原文为"N"。

• 密文"0x13"，解密后得到原文为：

  M = 19^23 mod 187 = 69

  解密后的原文为"E"。

• 密文"0x9D"，解密后得到原文为：

  M = 157^23 mod 187 = 89

  解密后的原文为"Y"。

因此，RSA算法加密后再解密，得到的原文是"MONEY"。

以上就是RSA加密和解密的详细运算过程。RSA算法是一种非常流行的公钥加密算法，其安全性取决于选取的参数。在实际应用中，需要采用足够长度的密钥和安全的参数，以保护数据的安全性。

证明题

$$证明题一： \varphi（n) = n - 1，n 为质数\\证明：\varphi（n) = n\prod_{i=1}^k (1 - \frac{1}{P_i}),P_i为n的质因数\\ 当n为质数时，n的非1质因数为n\\ 那么\varphi（n) = n(1-\frac{1}{n}) = n-1$$

$$证明：当m,n互质时，令P_1，···，P_k为m的所有非1质因数\\q_1，···，q_r为n的所有非1质因数\\则P_i\neq q_j(i=1，···,k,j=1,···,r)\\且P_1，···P_k,q_1，···,q_r为mn的所有质因数\\\begin{equation*}\begin{split} 则\varphi（mn) &=mn\prod_{i=1}^k(1-\frac{1}{P_i}）\prod_{j=1}^r(1-\frac{1}{q_j})\\ &=m\prod_{i=1}^k(1-\frac{1}{P_i})n\prod_{j=1}^r(1-\frac{1}{q_j})\\ &=\varphi（m)\varphi（n)\\\end{split}\end{equation*}$$

此文为我学习大话设计模式时的笔记，代码样例也是书里的。这本书对学习理解设计模式还是挺有帮助，推荐大家可以看看~

第 0 章 面向对象基础

1. 类与实例

万物皆对象，对象是一个自包含的实体，用一组可识别的特性和行为来标识。

类就是具有相同的属性和功能的对象的抽象的集合。

实例，就是一个真实的对象。而实例化就是创建对象的过程，使用new关键字来创建。

2. 构造方法

构造方法，又叫构造函数，其实就是对类进行初始化。构造方法与类同名，无返回值，也不需要void，在 new 的使用调用。

所有类都有构造方法，如果你不编码则系统默认生成空的构造方法，若你有定义的构造方法，那么默认的构造方法就会失效了。

3. 方法重载

方法重载提供了创建同名的多个方法的能力，但这些方法需使用不同的参数类型。

方法重载时，需方法名相同，但参数类型或个数必须要有所不同。

方法重载可在不改变原方法的基础上，新增功能。

4. 属性与修饰符

属性是一个方法或一对方法，即属性适合于以字段的方式使用方法调用的场合。

字段是存储类要满足其设计所需要的数据，字段是与类相关的变量。

5. 封装

每个对象都包含它能进行操作所需要的所有信息，这个特性称为封装，因此对象不必依赖其他对象来完成自己的操作。

封装有多个好处：

• 良好的封装能够减少耦合。
• 类内部的实现可以自由地修改。
• 类具有清晰的对外接口。

6. 继承

对象的继承代表了一种‘is-a’的关系，如果两个对象A和B，可以描述为‘B是A’，则表明B可以继承A。

继承者还可以理解为是对被继承者的特殊化，因为它除了具备被继承者的特性外，还具备自己独有的个性。

继承定义了类如何相互关联，共享特性。

继承的工作方式是：定义父类和子类，或叫作基类和派生类，其中子类继承父类的所有特性。

子类不但继承了父类的所有特性，还可以定义新的特性。

如果子类继承与父类：

• 子类拥有父类非 private 的属性和功能
• 子类具有自己的属性和功能，即子类可以扩展父类没有的属性和功能
• 子类还可以以自己的方式实现父类的功能（方法重写）

第 1 章 简单工厂模式

题目：请用C++、Java、C#或Python等任意一种面向对象语言实现一个计算器控制台程序，要去输入两个数和运算符号，得到结果。

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import java.util.*;

/**
 * @author 顾梦
 * @create 2023/4/24
 * 简单工厂模式 实现简单计算器
 */
public class SimpleFactory {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        System.out.println("请输入数字A: ");
        double numberA = Double.parseDouble(sc.nextLine());
        System.out.println("请选择运算符号(+、-、*、/): ");
        String strOperate = sc.nextLine();
        System.out.println("请输入数字B: ");
        double numberB = Double.parseDouble(sc.nextLine());

        Operation operate = OperationFactory.createOperate(strOperate);
        double result = operate.getResult(numberA, numberB);

        System.out.println("结果是: " + result);
    }
}

class OperationFactory {
    public static Operation createOperate(String operate) {
        Operation oper = null;
        switch (operate) {
            case "+":
                oper = new Add();
                break;
            case "-":
                oper = new Sub();
                break;
            case "*":
                oper = new Mul();
                break;
            case "/":
                oper = new Div();
                break;
        }
        return oper;
    }
}

abstract class Operation {
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return 0d;
    }
}

class Add extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA + numberB;
    }
}

class Sub extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA + numberB;
    }
}

class Mul extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA * numberB;
    }
}

class Div extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        if (numberB == 0) {
            System.out.println("除数不能为0");
            throw new ArithmeticException();
        }
        return numberA / numberB;
    }
}

第 2 章 策略模式

策略模式（Strategy）：它定义了算法家族，分别封装起来，让它们之间可以互相替换，此模式让算法的变化，不会影响到使用算法的客户。

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import java.util.*;
/**
 * @author 顾梦
 * @create 2023/4/27
 * 策略模式 解决商场收银问题
 */

public class StrategyPattern {
    public static void main(String[] args) {

        double price = 0d; // 商品单价
        int num = 0;    // 商品购买数量
        double totalPrices = 0d; // 当前商品合计费用
        double total = 0d;  // 总计所有商品费用

        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        do {
            System.out.println("请输入商品销售模式 1.原价 2.八折 3.满300返100");
            int discount = Integer.parseInt(sc.nextLine());
            System.out.println("请输入商品单价：");
            price = Double.parseDouble(sc.nextLine());
            System.out.println("请输入商品数量：");
            num = Integer.parseInt(sc.nextLine());
            System.out.println();

            if (price > 0 && num > 0){
                CashContext cc = new CashContext(discount);
                totalPrices = cc.getResult(price, num);
                total = total + totalPrices;

                System.out.println();
                System.out.println("单价：" + price +"元，数量：" + num + " 合计：" + totalPrices + "元");
                System.out.println();
                System.out.println("总计：" + total + "元");
                System.out.println();
            }

        }while (price > 0 && num > 0);

    }
}

// 收费抽象类
abstract class CashSuper{

    // 收取费用的抽象方法，参数为单价和数量
    public abstract double acceptCash(double price,int num);
}

// 正常收费
class CashNormal extends CashSuper{

    @Override
    public double acceptCash(double price, int num) {
        return price * num;
    }
}

class CashRebate extends CashSuper{

    private double moneyRebate = 1d;

    // 初始化时必须输入折扣率。八折就输入0.8
    public CashRebate(double moneyRebate){
        this.moneyRebate = moneyRebate;
    }

    // 计算收费时需要在原价基础上乘以折扣率
    @Override
    public double acceptCash(double price, int num) {
        return price * num * this.moneyRebate;
    }
}

class CashReturn extends CashSuper{

    private double moneyCondition = 0d; // 返利条件
    private double moneyReturn = 0d; // 返利值

    // 返利收费。初始化时需要输入返利条件和返利值。
    // 比如"满300返100"，就是moneyCondition=300，moneyReturn100
    public CashReturn(double moneyCondition, double moneyReturn) {
        this.moneyCondition = moneyCondition;
        this.moneyReturn = moneyReturn;
    }

    // 计算收费时，当达到返利条件，就原价减去返利值
    @Override
    public double acceptCash(double price, int num) {
        double result = price * num;
        if (moneyCondition > 0 && price >= moneyCondition){
            result = result - Math.floor(result / moneyCondition) * moneyReturn;
        }
        return result;
    }
}

class CashContext{
    private CashSuper cs; // 声明一个CashSuper对象

    // 通过构造方法，传入具体的收费策略
//    public CashContext(CashSuper csuper){
//        this.cs = csuper;
//    }

    // 结合简单工厂模式
    public CashContext(int cashType){
        switch (cashType){
            case 1:
                this.cs = new CashNormal();
                break;
            case 2:
                this.cs = new CashRebate(0.8d);
                break;
            case 3:
                this.cs = new CashReturn(300d,100d);
                break;
        }
    }

    public double getResult(double price, int num) {
        // 根据收费策略的不同，获得计算结果
        return this.cs.acceptCash(price, num);
    }
}

第 3 章 单一职责原则

单一职责原则（SRP），就一个类而言，应该仅有一个引起它变化的原因。

• 如果一个类承担的职责过多，就等于把这些职责耦合在一起，一个职责的变化可能会削弱或者抑制这个类完成其他职责的能力。这种耦合会导致脆弱的设计，当变化发生时，设计会遭受到意想不到的破坏。
• 软件设计真正要做的许多内容，就是发现职责并把那么些职责相互分离。
• 如果你能够想到多于一个的动机去改变一个类，那么这个类就是具有多于一个的职责。

第 4 章 开放-封闭原则

开放-封闭原则，是说软件实体（类、模块、函数等）应该可以扩展，但是不可修改。

• 对于扩展是开放的（Open for extension)
• 对于修改是封闭的（Closed for modification）

开放-封闭原则是面向对象设计的核心所在。遵循这个原则可以带来面向对象技术所声称的巨大好处，也就是可维护、可扩展、可复用、灵活性好。

第 5 章 依赖倒转原则

依赖倒转原则：

• 高层模块不应该依赖低层模块。两个都应该依赖抽象。
• 抽象不应该依赖细节。细节应该依赖抽象。

里氏代换原则（LSP）：子类型必须能够替换掉它们的父类型。

由于子类型的可替换性才使得使用父类类型的模块在无须修改的情况下就可以扩展。

第 6 章 装饰模式

装饰模式（Decorator），动态地给一个对象添加一些额外的职责，就增加功能来说，装饰模式比生成子类更为灵活。

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/**
 * @author 顾梦
 * @create 2023/4/28
 * 装饰模式
 */

public class DecoratorPattern {

    public static void main(String[] args) {
        ConcreteComponent c = new ConcreteComponent();
        ConcreteDecoratorA d1 = new ConcreteDecoratorA();
        ConcreteDecoratorB d2 = new ConcreteDecoratorB();

        d1.SetComponent(c); // 首先用d1来包装c
        d2.SetComponent(d1); // 再用d2来包装d1
        d2.Operation(); // 最终执行d2的Operation()
    }
}

abstract class Component{
    public abstract void Operation();
}

class ConcreteComponent extends Component{
    public void Operation(){
        System.out.println("具体对象的实际操作");
    }
}

abstract class Decorator extends Component{
    protected Component component;

    // 装饰一个Component 对象
    public void SetComponent(Component component){
        this.component = component;
    }

    // 重写Operation()，实际调用component的Operation方法
    @Override
    public void Operation() {
        if (component != null){
            component.Operation();;
        }
    }
}

class ConcreteDecoratorA extends Decorator{

    protected String addedState; // 本类独有字字段，以区别于ConcreteDecoratorB类

    public void Operation(){
        super.Operation();  // 首先运行了原有Component的Operation()

        this.addedState = "具有装饰对象A的独有操作"; // 再执行本类独有的功能
        System.out.println(this.addedState);

    }
}

class ConcreteDecoratorB extends Decorator{

    public void Operation(){
        super.Operation(); // 首先运行了原有Component的Operation()
        this.AddedBehavior(); // 再执行本类独有功能
    }

    // 本类独有方法，以区别于ConcreteDecoratorA类
    private void AddedBehavior(){
        System.out.println("具有装饰对象B的独有操作");
    }
}

商场促销——简单工厂+策略+装饰模式实现

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package cn.jishuin;

import java.util.*;

/**
 * @author 顾梦
 * @create 2023/4/28
 * 商场促销——简单工厂+策略+装饰模式
 */
public class Promotion {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("**********************************************");
        System.out.println("《大话设计模式》代码样例");
        System.out.println();

        int discount = 0;         //商品折扣模式
        double price = 0d;         //商品单价
        int num = 0;            //商品购买数量
        double totalPrices = 0d;//当前商品合计费用
        double total = 0d;        //总计所有商品费用

        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        do {
            System.out.println("商品折扣模式如下:");
            System.out.println("1.正常收费");
            System.out.println("2.打八折");
            System.out.println("3.打七折");
            System.out.println("4.满300送100");
            System.out.println("5.先打8折，再满300送100");
            System.out.println("6.先满200送50，再打7折");
            System.out.println("请输入商品折扣模式:");
            discount = Integer.parseInt(sc.nextLine());
            System.out.println("请输入商品单价：");
            price = Double.parseDouble(sc.nextLine());
            System.out.println("请输入商品数量：");
            num = Integer.parseInt(sc.nextLine());
            System.out.println();

            if (price>0 && num>0){

                //根据用户输入，将对应的策略对象作为参数传入CashContext对象中
                CashContext cc = new CashContext(discount);

                //通过Context的getResult方法的调用，可以得到收取费用的结果
                //让具体算法与客户进行了隔离
                totalPrices = cc.getResult(price,num);

                total = total + totalPrices;

                System.out.println();
                System.out.println("单价："+ price + "元 数量："+ num +" 合计："+ totalPrices +"元");
                System.out.println();
                System.out.println("总计："+ total+"元");
                System.out.println();
            }
        }
        while(price>0 && num>0);

        System.out.println();
        System.out.println("**********************************************");
    }
}

interface ISale {
    double acceptCash(double price,int num);
}

class CashSuper implements ISale {

    protected ISale component;

    //装饰对象
    public void decorate(ISale component) {
        this.component=component;
    }

    public double acceptCash(double price,int num){

        double result = 0d;
        if (this.component != null){
            //若装饰对象存在，则执行装饰的算法运算
            result = this.component.acceptCash(price,num);
        }
        return result;

    }

}


class CashNormal implements ISale {
    //正常收费，原价返回
    public double acceptCash(double price,int num){
        return price * num;
    }
}


class CashRebate extends CashSuper {

    private double moneyRebate = 1d;
    //打折收费。初始化时必需输入折扣率。八折就输入0.8
    public CashRebate(double moneyRebate){
        this.moneyRebate = moneyRebate;
    }

    //计算收费时需要在原价基础上乘以折扣率
    public double acceptCash(double price,int num){
        double result = price * num * this.moneyRebate;
        return super.acceptCash(result,1);
    }

}

class CashReturn extends CashSuper {

    private double moneyCondition = 0d; //返利条件
    private double moneyReturn = 0d;    //返利值

    //返利收费。初始化时需要输入返利条件和返利值。
    //比如“满300返100”，就是moneyCondition=300,moneyReturn=100
    public CashReturn(double moneyCondition,double moneyReturn){
        this.moneyCondition = moneyCondition;
        this.moneyReturn = moneyReturn;
    }

    //计算收费时，当达到返利条件，就原价减去返利值
    public double acceptCash(double price,int num){
        double result = price * num;
        if (moneyCondition>0 && result >= moneyCondition)
            result = result - Math.floor(result / moneyCondition) * moneyReturn;
        return super.acceptCash(result,1);
    }

}

class CashContext {
    private ISale cs;   //声明一个ISale接口对象

    //通过构造方法，传入具体的收费策略
    public CashContext(int cashType) {
        switch (cashType) {
            case 1:
                this.cs = new CashNormal();
                break;
            case 2:
                CashRebate cr1 = new CashRebate(0.7d);
                cr1.decorate(new CashNormal());
                this.cs = cr1;
                break;
            case 3:
                CashRebate cr2 = new CashRebate(0.8d);
                cr2.decorate(new CashNormal());
                this.cs = cr2;
                break;
            case 4:
                CashReturn cr3 = new CashReturn(300d, 100d);
                cr3.decorate(new CashNormal());
                this.cs = cr3;
                break;
            case 5:
                //先打8折,再满300返100
                CashNormal cn = new CashNormal();
                CashReturn cr4 = new CashReturn(300d, 100d);
                CashRebate cr5 = new CashRebate(0.8d);
                cr4.decorate(cn);   //用满300返100算法包装基本的原价算法
                cr5.decorate(cr4);  //打8折算法装饰满300返100算法
                this.cs = cr5;      //将包装好的算法组合引用传递给cs对象
                break;
            case 6:
                //先满200返50，再打7折
                CashNormal cn2 = new CashNormal();
                CashRebate cr6 = new CashRebate(0.7d);
                CashReturn cr7 = new CashReturn(200d, 50d);
                cr6.decorate(cn2);  //用打7折算法包装基本的原价算法
                cr7.decorate(cr6);  //满200返50算法装饰打7折算法
                this.cs = cr7;      //将包装好的算法组合引用传递给cs对象
                break;
        }
    }
    public double getResult(double price,int num){
        //根据收费策略的不同，获得计算结果
        return this.cs.acceptCash(price,num);
    }
}

第 7 章 代理模式

代理模式（Proxy），为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。

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/**
 * @author 顾梦
 * @create 2023/4/27
 * 代理模式——为别人做嫁衣
 */
public class ProxyPattern {
    public static void main(String[] args) {
        SchoolGirl girlLjj = new SchoolGirl();
        girlLjj.setName("李娇娇");

        Proxy boyDl = new Proxy(girlLjj);
        boyDl.giveDolls();
        boyDl.giveFlowers();
        boyDl.giveChocolate();
    }
}

interface IGiveGift{
    void giveDolls();
    void giveFlowers();
    void giveChocolate();
}

// 被追求者类
class SchoolGirl{
    private String name;

    public String getName(){
        return this.name;
    }

    public void setName(String name){
        this.name = name;
    }
}

// 追求者类
class Pursuit implements IGiveGift{

    private SchoolGirl mm;
    public Pursuit(SchoolGirl mm){
        this.mm = mm;
    }

    @Override
    public void giveDolls() {
        System.out.println(this.mm.getName() + ",你好！送你洋娃娃。");
    }

    @Override
    public void giveFlowers() {
        System.out.println(this.mm.getName() + ",你好！送你鲜花。");
    }

    @Override
    public void giveChocolate() {
        System.out.println(this.mm.getName() + ",你好！送你巧克力。");
    }
}

// 代理类
class Proxy implements IGiveGift{

    private Pursuit gg;     // 认识追求者

    public Proxy(SchoolGirl mm){
        this.gg = new Pursuit(mm);
    }

    @Override
    public void giveDolls() {
        this.gg.giveDolls();
    }

    @Override
    public void giveFlowers() {
        this.gg.giveFlowers();
    }

    @Override
    public void giveChocolate() {
        this.gg.giveChocolate();
    }
}

代理模式应用：

• 远程代理，也就是为一个对象在不同的地址空间提供局部代表。这样可以隐藏一个对象存在于不同地址空间的事实。
• 虚拟代理，是根据需要创建开销很大的对象。通过它来存放实例化需要很长时间的真实对象。
• 安全代理，用来控制真实对象访问的权限。
• 智能指引，是指当调用真实的对象时，代理处理另外一些事。

第 8 章 工厂方法模式

工厂方法模式（Factory Method），定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。

工厂方法模式是简单工厂模式的进一步抽象和推广。

优点：

• 对于复杂的参数构造对象，可以很好地对外层屏蔽代码的复杂性
• 很好的解耦能力

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package cn.jishuqin.chapter08;

import java.util.*;

public class FactoryMethod {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);

        System.out.println("请输入数字A: ");
        double numberA = Double.parseDouble(sc.nextLine());
        System.out.println("请选择运算符号(+、-、*、/、pow、log): ");
        String strOperate = sc.nextLine();
        System.out.println("请输入数字B: ");
        double numberB = Double.parseDouble(sc.nextLine());

        Operation operate = OperationFactory.createOperate(strOperate);
        double result = operate.getResult(numberA, numberB);

        System.out.println("结果是: " + result);
    }
}

abstract class Operation {
    public abstract double getResult(double numberA, double numberB) ;
}

class Add extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA + numberB;
    }
}

class Sub extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA + numberB;
    }
}

class Mul extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        return numberA * numberB;
    }
}

class Div extends Operation {
    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        if (numberB == 0) {
            System.out.println("除数不能为0");
            throw new ArithmeticException();
        }
        return numberA / numberB;
    }
}

// 指数运算类，求numberA的numberB次方
class Pow extends Operation{

    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        // 此处缺两参数的有效性检测
        return Math.pow(numberA,numberB);
    }
}

// 对数运算类，求以numberA为底的numberB的对数
class Log extends Operation{

    @Override
    public double getResult(double numberA, double numberB) {
        // 此处缺两参数的有效性检测
        return Math.log(numberB) / Math.log(numberA);
    }
}

interface IFactory{
    Operation createOperation(String operType);
}

// 基础运算工厂
class FactoryBasic implements IFactory{

    @Override
    public Operation createOperation(String operType) {
        Operation oper = null;
        switch (operType){
            case "+":
                oper = new Add();
                break;
            case "-":
                oper = new Sub();
                break;
            case "*":
                oper = new Mul();
                break;
            case "/":
                oper = new Div();
                break;
        }
        return oper;
    }
}

// 高级运算工厂
class FactoryAdvanced implements IFactory{

    @Override
    public Operation createOperation(String operType) {
        Operation oper = null;
        switch (operType){
            case "pow":
                oper = new Pow(); // 指数运算类实例
                break;
            case "log":
                oper = new Log(); // 对数运算类实例
                break;
            // 此处可扩展其他高级运算类的实例化，可修改
            // 当前工厂类不会影响到基础运算工厂类

        }
        return oper;
    }
}

class OperationFactory{
    public static Operation createOperate(String operate){
        Operation oper = null;
        IFactory factory = null;
        switch (operate){
            case "+":
            case "-":
            case "*":
            case "/":
                // 基础运算工厂实例
                factory = new FactoryBasic();
                break;
            case "pow":
            case "log":
                // 高级运算工厂实例
                factory = new FactoryAdvanced();
        }
        // 利用多态返回实际的运算类实例
        oper = factory.createOperation(operate);
        return oper;
    }
}