机制

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

数据库在并发执行多个事务时，可能引发脏写、脏读、不可重复读以及幻读等问题。这些问题的根源在于数据库的并发控制。为了解决这些问题，数据库引入了事务隔离机制、锁机制和 MVCC（多版本并发控制）等机制。 事务及其 ACID 属性 事务是由一组 SQL 语句构成的逻辑处理单元，具有以下四个关键属性（ACID）： 原子性（Atomicity）: 事务是一个不可分割的操作单元，其包含的操作要么全部成功执行，要么全部失败回滚。 一致性（Consistency）: 事务执行前后，数据库必须保持一致状态，满足所有预定的数据完整性约束。 隔离性（Isolation）: 数据库系统通过隔离机制确保并发执行的事务

Oracle 中没有直接回退已提交更改的方法，可能导致以下情况：对表的错误 DML 操作无法恢复，或错误地执行 DROP 操作。此时，闪回机制可提供解决方案。

任务切换通过将挂起的任务寄存器压入栈，同时将高优先级任务的寄存器弹出栈来实现。这种机制是 μC/OS-II 任务管理的核心。

客户端Stub调用 RPC协议代理接收 将请求转换为协议缓冲区格式 客户传输协议缓冲区格式请求 服务端调用并执行方法 返回结果并转换为协议缓冲区格式 服务端传输协议缓冲区格式响应 RPC协议代理接收 将响应转换为原始格式 客户端Stub接收到响应

MySQL引擎概述，深入解析InnoDB锁机制和事务隔离级别

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。

Flink 在生成 StreamGraph 后，会根据其生成 JobGraph，并将其发送至服务器端进行 ExecutionGraph 的解析。 JobGraph 的生成入口方法为 StreamingJobGraphGenerator.createJobGraph()。 源码解析： 设置启动模式： 将启动模式设置为所有节点在开始时立即启动 (ScheduleMode.EAGER)。 生成节点哈希 ID： 为每个节点生成唯一的哈希 ID，用于区分节点。 生成兼容性哈希： 为兼容性考虑，创建额外的哈希值。 生成 JobVertex 并进行链式连接： 遍历所有节点，如果是链的头节点，则生成一个 J

Oracle 数据库通过将执行过的 SQL 语句保存在内存中的共享池，实现 SQL 语句的共享，所有数据库用户都可以共享这些语句。 当执行一条 SQL 语句（有时称为游标）时，如果该语句与之前执行过的语句完全相同，Oracle 就可以直接使用已经解析过的语句以及最佳执行路径，从而显著提高 SQL 执行性能并节省内存使用。

Latch是Oracle数据库中用于保护内存结构的并发访问机制。作为一种低级别锁，latch确保对共享资源的访问是串行的，从而防止数据损坏。 不同于锁定的长时间持有，latch获取时间通常非常短暂。 这种轻量级的机制通过简单的内存结构实现，其大小通常不超过200字节。 自Oracle 8.0版本开始，latch被封装在latch状态对象中，并可以驻留在固定的系统全局区(SGA)或共享池中。 此外，latch支持共享机制，例如获取缓存缓冲区链latch用于检查缓冲区链。