局部性原理

千亿消息“过眼云烟”？Kafka把硬盘当内存用的性能魔法，全靠这一手！Kafka 消息队列Apache Kafka是一个开源的分布式消息队列，由LinkedIn公司开发并于2011年贡献给Apache软件基金会。Kafka被设计用来处理千亿量级的实时数据，被广泛应用于互联网大规模数据处理平台中。

Facebook内部都在用的存储引擎，LSM凭什么能硬扛亿级写入流量？RocksDB LSM树 RocksDB是Meta (Facebook) 开源的高性能持久化键值存储库，源于Google的LevelDB，并针对SSD和服务器工作负载进行了深度优化。它广泛应用于需要处理海量数据（亿级甚至更高）并要求高写入吞吐的场景。 RocksDB 以 kv 对集合的形式存储数据， key 和 value 是任意长度的字节数组（byte array）。RocksDB 提供了几个用于操作 kv 集合的函数底层接口：

十年大厂员工终明白：MySQL性能优化的尽头，是对B+树的极致理解存储引擎存储引擎是数据库管理系统（DBMS）或键值存储系统的核心组件，它定义了数据在持久化存储介质上如何组织、存储、检索和管理。不同的存储引擎针对特定负载（如读密集型、写密集型、混合型）和数据模型（如关系型、键值型、文档型）进行优化。目前常见的存储引擎使用的存储数据结构有如下几种。 1）哈希表（Hash Table）：提供O(1)平均时间复杂度的单点查询（精确键匹配）。非常适合键值（Key-Value）存储，但天然不支持范围查询或有序遍历（除非对整个数据集扫描）。 2）B+树（Balance+ Tre

硬盘性能提升100倍的秘密：看懂顺序I/O的魔力I/O缓存局部性原理局部性原理（Principle of Locality）指在程序执行过程中，倾向于访问某些局部特定的数据或指令，而不是随机地访问整个内存空间。这是缓存技术得以有效的根本原因。 1）时间局部性（Temporal Locality）：如果一个数据项被访问，那么在不久的将来它很可能被再次访问（如循环中的变量、常用函数）。 2）空间局部性（Spatial Locality）：如果一个数据项被访问，那么物理地址邻近它的数据项也很可能在不久的将来被访问（如顺序执行的指令、数组元素的遍历）。局部

我是有底线的