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基本概念 文档：mongo存储的数据本质上就是类似JSON格式的字符串，叫document。每个文档都有一个_id字段，也叫主键ID，和MySQL的主键一个意思。 集合：一个文档，类似于mysql的一行数据。当很多个document组合在一起就是集合（collection），MySQL这边叫做表。 使用场景： 嵌套关系多的情况，这种在MySQL里面就是一对多，需要几张表。但是mysql一个集合就完事儿了。 存储mongo的存储本质上就是在JSON的基础上做Base64编码存储，叫BSON编码。这些BSON文档会组成为一个集合存储在磁盘上，后缀名是wt。 wt文件里面也有分页，为了加快读取。其实和mysql的分页很相似，索引也是使用的B+Tree的变种索引，需要注意的是： mysql的B+Tree写入数据的时候，会有行锁； 但是mongo采用的是copy on write，就是复制一页出来改，不影响读。这个分页其实就是变种索引的“变”。 还有缓存相关的东西，可以提高热点数据的访问速度。还有类似mysql的Binlog的日志叫，写前日志 Journal。用于保护缓存中...

kafka为什么这么快 磁盘顺序写入，比随机写入快。 批量发送，生产者可以累积几条消息之后一起发送，减少io次数。 使用零拷贝技术，和netty一样，减少了用户空间和内核空间的多次数据拷贝。 压缩技术，通过压缩减少网络带宽。 kafka模型介绍Kafka 是发布-订阅模型，通过生产者-消费者模式去处理数据；其中生产端 push，消费端 pull。 数据流的逻辑如下： 1234Producer --push--> Broker --pull--> Consumer ^ | FetchRequest 这里 FetchRequest 是 Consumer 发给 Broker 的，不是 Broker 发给 Consumer。 Kafka顺序读取要了解这个，首先要了解broker里面的分区结构： 123456Broker└── Topic └── Partition ├── Leader Replica ...

本文分析线程资源争用、锁顺序反转和忙等问题，帮助理解并发编程中常见的卡住与饥饿问题及避免方法。

本文介绍 AbstractQueuedSynchronizer 的核心原理、独享锁与共享锁机制，以及 ReentrantLock、CountDownLatch 等并发工具类的实现基础。

本文介绍 ReentrantReadWriteLock 的原理、使用方式与适用场景，帮助理解读多写少场景下如何提升并发性能。

本文对比 synchronized，介绍 Lock、Condition、ReentrantLock 与读写锁的使用方式，理解 Java 并发编程中的互斥与同步机制。

本文系统梳理 Java 并发编程中常见的锁分类与实现，涵盖可重入锁、公平锁与非公平锁、独享锁与共享锁、乐观锁与悲观锁，以及偏向锁、轻量级锁、重量级锁和分段锁，帮助理解不同锁机制的特点与适用场景。

概述可以把 OceanBase 看作一个能像单机数据库一样易用、但具备无限扩展能力和金融级高可用的分布式数据库 定位 完全自研的原生分布式关系数据库（非 MySQL 分支） 金融级高可用：RPO=0，RTO<8秒 水平扩展：单集群 1500+ 节点，3PB+ 数据 HTAP：同一份数据同时支持 OLTP + OLAP 架构 Shared-Nothing 架构：节点对等，各节点有完整 SQL+存储+事务引擎 核心进程：observer（单进程实例） 数据分片：分区（Partition）+ 副本（Replica） 一致性协议：Paxos（主副本 Leader + 备副本 Follower） 多租户：一个集群多个隔离的数据库实 存储引擎（与 MySQL 最大不同） MySQL：InnoDB（B+Tree） OceanBase：LSM-Tree 写入路径：MemTable → L0 SSTable → L1 SSTable → Major SSTable 优势：写入性能高 + 存储成本降低 70%-90% 兼容性 兼容 MySQL 5.7/8.0 绝大部分...

没有找到合适的视频，后面有用到在研究一下