在之前的公众号文章《 slave crash unsafe常见问题分析》中提到slave的master_info_repository和relay_log_info_repository参数的某些配置可能导致crash unsafe，同时在该文章的末尾提到设置relay_log_recovery = on可以避免slave crash unsafe
我们都知道，程序的运行离不开内存。很多人都有这种直接朴素的想法，内存越大程序的运行速度越快。对于数据库来说，如果数据都能加载到内存中，不需要从磁盘读取，那速度肯定是杠杠的。但是，对于现在的应用来说，几十GB乃至TB级别的数据，都是常见的情况，但内存多是十几GB。所以，内存就是就是珍贵的资源，要精打细算的使用，那么这次我们就探究一下和内存相关的知识。这些知识将从两个方面着手，一是操作系统方面，从该方面我们讲述内存在这个层面是怎么分布的；二是MySQL方面，从该方面我们了解在运行中MySQL的各个模块的内存申请情况。以及最后，这两方面结合看所产生的一些问题。本章，我们从操作系统来了解一下有哪些内存概念，以及通过一些实验来验证这些概念。
本文主要讨论用户记录存储相关的数据页面（索引页和外部存储页）的物理结构以及组织方式。InnoDB用B+树的方式管理用户记录数据，每个索引对应一个B+树。B+树是通过索引页构建的，用户记录的数据存储在聚簇索引的叶子结点中。如果有变长字段（如text、blob、varchar）的长度过长，则可能会将该字段的全部数据或部分数据存储到外部存储页（blob页面）。
最近我们发现在Read Committed隔离级别下出现了S类型的Gap锁参与的死锁告警。 本身RC隔离级别上出现Gap锁就很诡异了，更诡异的是两条看起来完全不相干的SQL发生了死锁。让我们一起来分析一下吧。
在之前的公众号文章《GTID实践和分析》中介绍了GTID的基本原理，MySQL主要通过Server引擎的binlog文件和Innodb的mysql.gtid_executed表来持久化GTID集合信息。在提交时会将分配给事务的GTID刷到binlog文件中，在事务成功提交后会将GTID加入内存的executed_gtids集合中，并周期性持久化到mysql.gtid_executed表中。在实例恢复时可以从mysql.gtid_executed表+最后一个binlog文件中的GTID信息来恢复executed_gtids集合，从而保证GTID的完整性。
K8s社区主要通过Extender Resource和Device Plugin方式给为用户提供GPU物理资源支持。 每个GPU厂商都会实现自己的Device Plugin Agent，Agent在底层节点层会将物理卡扫描上报到集群。用户用拓展资源方式在Pod创建时指定需要物理卡的数量，Device Plugin在每个Kubelet节点上做启动，并且调用各个GPU厂商的设备工具，将设备卡资源扫描上报。
本文主要介绍如何在腾讯云平台下自建高可用DNS环境，来满足企业在云上的内外网域名解析的需求。这里主要介绍两种方案的实现方式，方案一: 基于Centos 系统自带的Bind软件构建智能解析方案；方案二：基于CoreDNS与ETCD来构建CoreDNS高可用方案，在阐述两个方案实现的前，咱们一起回顾下DNS的基础概念及原理。
本文将从一个普通开发者的角度去探索Kubernetes，从应用部署方式的演变方式说起，再到搭建一个简易的K8s集群，去了解它的资源管理方式，然后再去实战。当对K8s有了一定了解后，再将其中的核心组件的原理进行剖析，从而深入理解Kubernetes的原理与架构。相信可以在读完本文后对Kubernetes有一个初步认识。
