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14 当我们更新Buffer Pool中的数据时，flush链表有什么用

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  • 00大纲
  • 01 天天写CRUD，你知道你的系统是如何跟MySQL打交道的吗
  • 02 为了执行SQL语句，你知道MySQL用了什么样的架构设计吗
  • 03 用一次数据更新流程，初步了解InnoDB存储引擎的架构设计
  • 04 借着更新语句在InnoDB存储引擎中的执行流程，聊聊binlog是什么
  • 05 生产经验：真实生产环境下的数据库机器配置如何规划
  • 06 生产经验：互联网公司的生产环境数据库是如何进行性能测试的
  • 07 生产经验：如何对生产环境中的数据库进行360度无死角压测
  • 08 生产经验：在数据库的压测过程中，如何360度无死角观察机器性能
  • 09 生产经验：如何为生产环境中的数据库部署监控系统
  • 11 从数据的增删改开始讲起，回顾一下Buffer Pool在数据库里的地位
  • 10 生产经验：如何为数据库的监控系统部署可视化报表系统
  • 12 Buffer Pool这个内存数据结构到底长个什么样子
  • 13 从磁盘读取数据页到Buffer Pool的时候，free链表有什么用
  • 14 当我们更新Buffer Pool中的数据时，flush链表有什么用
  • 15 当Buffer Pool中的缓存页不够的时候，如何基于LRU算法淘汰部分缓存
  • 16 简单的LRU链表在Buffer Pool实际运行中，可能导致哪些问题
  • 17 MySQL是如何基于冷热数据分离的方案，来优化LRU算法的
  • 18 基于冷热数据分离方案优化后的LRU链表，是如何解决之前的问题的
  • 19 MySQL是如何将LRU链表的使用性能优化到极致的
  • 20 对于LRU链表中尾部的缓存页，是如何淘汰他们刷入磁盘的
  • 21 生产经验：如何通过多个Buffer Pool来优化数据库的并发性能
  • 22 生产经验：如何通过chunk来支持数据库运行期间的Buffer Pool动态调整
  • 23 生产经验：在生产环境中，如何基于机器配置来合理设置Buffer Pool
  • 24 我们写入数据库的一行数据，在磁盘上是怎么存储的
  • 25 对于VARCHAR这种变长字段，在磁盘上到底是如何存储的
  • 26 一行数据中的多个NULL字段值在磁盘上怎么存储
  • 27 磁盘文件中， 40个bit位的数据头以及真实数据是如何存储的
  • 28 我们每一行的实际数据在磁盘上是如何存储的
  • 30 用于存放磁盘上的多行数据的数据页到底长个什么样子
  • 29 理解数据在磁盘上的物理存储之后，聊聊行溢出是什么东西
  • 31 表空间以及划分多个数据页的数据区，又是什么概念
  • 32 一文总结初步了解到的MySQL存储模型以及数据读写机制
  • 33 MySQL数据库的日志顺序读写以及数据文件随机读写的原理
  • 34 生产经验：Linux操作系统的存储系统软件层原理剖析以及IO调度优化原理
  • 35 生产经验：数据库服务器使用的RAID存储架构初步介绍
  • 36 生产经验：数据库服务器上的RAID存储架构的电池充放电原理
  • 37 案例实战：RAID锂电池充放电导致的MySQL数据库性能抖动的优化
  • 38 案例实战：数据库无法连接故障的定位，Too many connections
  • 39 案例实战：如何解决经典的Too many connections故障？背后原理是什么
  • 40 重新回顾redo日志对于事务提交后，数据绝对不会丢失的意义
  • 42 redo log是直接一条一条写入文件的吗？非也，揭秘redo log block
  • 41 在Buffer Pool执行完增删改之后，写入日志文件的redo log长什么样
  • 43 直接强行把redo log写入磁盘？非也，揭秘redo log buffer
  • 44 redo log buffer中的缓冲日志，到底什么时候可以写入磁盘？l
  • 45 如果事务执行到一半要回滚怎么办？再探undo log回滚日志原理！l
  • 46 一起来看看INSRET语句的undo log回滚日志长什么样？l
  • 47 简单回顾一下， MySQL运行时多个事务同时执行是什么场景？l
  • 48 多个事务并发更新以及查询数据，为什么会有脏写和脏读的问题？l
  • 49 一个事务多次查询一条数据读到的都是不同的值，这就是不可重复读？l
  • 50 听起来很恐怖的数据库幻读，到底是个什么奇葩问题？l
  • 51 SQL标准中对事务的4个隔离级别，都是如何规定的呢？l
  • 52 MySQL是如何支持4种事务隔离级别的？Spring事务注解是如何设置的？l
  • 53 理解MVCC机制的前奏：undo log版本链是个什么东西？l
  • 54 基于undo log多版本链条实现的ReadView机制，到底是什么？l
  • 55 Read Committed隔离级别是如何基于ReadView机制实现的？l
  • 56 MySQL最牛的RR隔离级别，是如何基于ReadView机制实现的？l
  • 57 停一停脚步：梳理一下数据库的多事务并发运行的隔离机制l
  • 58 多个事务更新同一行数据时，是如何加锁避免脏写的？l
  • 59 对MySQL锁机制再深入一步，共享锁和独占锁到底是什么？l
  • 60 在数据库里，哪些操作会导致在表级别加锁呢？l
  • 61 表锁和行锁互相之间的关系以及互斥规则是什么呢？l
  • 62 案例实战：线上数据库不确定性的性能抖动优化实践（上）l
  • 63 案例实战：线上数据库莫名其妙的随机性能抖动优化（下）l
  • 64 深入研究索引之前，先来看看磁盘数据页的存储结构l
  • 65 假设没有任何索引，数据库是如何根据查询语句搜索数据的？l
  • 66 不断在表中插入数据时，物理存储是如何进行页分裂的？l
  • 67 基于主键的索引是如何设计的，以及如何根据主键索引查询？l
  • 68 索引的页存储物理结构，是如何用B 树来实现的？l
  • 69 更新数据的时候，自动维护的聚簇索引到底是什么？l
  • 70 针对主键之外的字段建立的二级索引，又是如何运作的？l
  • 71 插入数据时到底是如何维护好不同索引的B 树的？l
  • 72 一个表里是不是索引搞的越多越好？那你就大错特错了！l
  • 73 通过一步一图来深入理解联合索引查询原理以及全值匹配规则l
  • 74 再来看看几个最常见和最基本的索引使用规则l
  • 75.当我们在SQL里进行排序的时候，如何才能使用索引？
  • 76.当我们在SQL里进行分组的时候，如何才能使用索引？
  • 77.回表查询对性能的损害以及覆盖索引是什么？
  • 78.设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（上）
  • 79.设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（中）
  • 80.设计索引的时候，我们一般要考虑哪些因素呢？（下）
  • 81.案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（一）
  • 82.案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（二）
  • 83.案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（3）
  • 84.案例实战：陌生人社交APP的MySQL索引设计实战（4）
  • 85.提纲挈领的告诉你，SQL语句的执行计划和性能优化有什么关系？
  • 86.以MySQL单表查询来举例，看看执行计划包含哪些内容（1）？
  • 87.以MySQL单表查询来举例，看看执行计划包含哪些内容（2）？
  • 88 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划？（1）
  • 89 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划？（2）
  • 90 再次重温写出各种SQL语句的时候，会用什么执行计划？（3）
  • 91 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的？（1）
  • 92 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的？（2）
  • 93 深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的？（3）
  • 94 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的？（上）
  • 95 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的？（中）
  • 96 MySQL是如何根据成本优化选择执行计划的？（下）
  • 97 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的？（上）
  • 98 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的？（中）
  • 99 MySQL是如何基于各种规则去优化执行计划的？（下）
  • 100 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（1）
  • 101 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（2）
  • 102 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（3）
  • 103 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（4）
  • 104 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（5）
  • 105 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（6）
  • 106 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（7）
  • 107 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（8）
  • 108 透彻研究通过explain命令得到的SQL执行计划（9）
  • 109 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（1）
  • 110 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（2）
  • 111 案例实战：千万级用户场景下的运营系统SQL调优（3）
  • 112 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（1）
  • 113 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（2）
  • 114 案例实战：亿级数据量商品系统的SQL调优实战（3）
  • 115 案例实战：数十亿数量级评论系统的SQL调优实战（1）
  • 116 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（1）
  • 118 我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构？（1）
  • 117 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（2）
  • 119 我们为什么要搭建一套MySQL的主从复制架构？（2）
  • 121 如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（1）
  • 120 案例实战：千万级数据删除导致的慢查询优化实践（3）
  • 122 如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（2）
  • 123 如何为MySQL搭建一套主从复制架构？（3）
  • 124 主从复制架构中的数据延迟问题，应该如何解决？
  • 126 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（2）
  • 125 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（1）
  • 127 数据库高可用：基于主从复制实现故障转移（3）
  • 128 案例实战：大型电商网站的上亿数据量的用户表如何进行水平拆分？
  • 129 案例实战：一线电商公司的订单系统是如何进行数据库设计的？
  • 130 案例实战：下一个难题，如果需要进行垮库的分页操作，应该怎么来做？
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