1. 旁路缓存 Cache-Aside

旁路缓存模式，它的提出是为了尽可能地解决缓存与数据库的数据不一致问题。

读请求：

1. 读的时候，先读缓存，缓存命中的话，直接返回数据
2. 缓存没有命中的话，就去读数据库，从数据库取出数据，放入缓存后，同时返回响应。

写请求：

写的的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

在大型工程项目中，传统的 grep 命令往往因性能瓶颈而显得力不从心。虽然 Ack 和 Ag (The Silver Searcher) 曾是优秀的替代品，但由 Rust 编写的 Ripgrep (rg) 凭借其卓越的性能和智能的默认配置，已成为现代开发者的首选搜索工具。

github 在家天天下载十几k, 忍你好久了, 实在是忍不了了..

1. 数据模型

1. 索引基础

1.1 分类

• 按底层数据结构划分
  • B-Tree 索引 (B-Tree/B+Tree)：
  • 哈希索引 (Hash Index)： 基于哈希表实现，对索引列计算哈希值，然后存储哈希值和行指针。
  • 全文索引 (Full-Text Index)：它使用“倒排索引”等更复杂的数据结构。
  • 空间索引 (R-Tree Index)：用于处理地理空间数据（如坐标、区域），能高效地进行范围和邻近查询。
• 按与数据物理存储的关系划分
  • 聚集索引 (Clustered Index)：
  • 非聚集索引 (Non-Clustered Index / Secondary Index)：
• 按应用和逻辑功能划分
  • 主键索引 (Primary Key Index)： 索引列的值必须唯一且不允许为 NULL。
  • 唯一索引 (Unique Index)：索引列的值必须唯一，但允许有 NULL 值（可以有多个 NULL）。
  • 普通索引 (Normal/Regular Index)：
  • 联合索引 (Composite/Compound Index)：

1. HBase介绍

1. HBase是一个分布式的、面向列（但不是列存储）的开源数据库，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
2. HBase 不支持 SQL 一类的结构化查询语言；事实上，HBase 根本不是关系数据存储库。
3. HBase 依赖于 zookeeper 实现高性能协调。 zookeeper 内置到 HBase 中，但如果您正在运行生产集群，那么建议您配备一个与 HBase 集成的专用 ZooKeeper 集群。

1. K8s Service

1. Kubernetes 应用运行在容器之中，容器处于 Pod 之内。
2. 每个 Pod 都会附着在同一个大的扁平的 IP 网络之中，被称为 Pod 网络（通常是 VXLAN 叠加网络）。
3. 每个 Pod 都有自己的唯一的 IP 地址，这个 IP 地址在 Pod 网络中是可路由的。

本文不是最佳实践，参考：https://www.liuvv.com/p/b37651.html

Sentry 是一个开源的非常强大的实时异常收集系统，可以为开发者的提供帮助、诊断，修复和优化其代码的性能的能力，可以用它来监控线上服务的健康状态，实时收集的异常堆栈信息可以帮助我们快速发现、定位和修复问题。

告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分通过在Prometheus中定义AlertRule（告警规则），Prometheus会周期性的对告警规则进行计算，如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息。