表空间是逻辑存放所有数据的地方，默认情况下会共享一个表空间——ibdata1，但如果把innodb_file_per_table=ON后每张表可以单独放到一个表空间内，但还是有很多数据保存在共享的表ibdata1中，如undo信息等。

表空间由各种段(segment)组成，常见的段有数据段、索引段等。Innodb是索引组织的，数据段就是clustered index的叶结点。需要注意的是，不是每个对象都有段。

区(extend)是由64个连续的页组成，每个页（page）固定为16KB，所以每个区总共为1M。页是innodb最小的磁盘管理单位。

Innodb是按行进行存放的，每个区最少可以保存2条记录，否则就成链式结构了。每行数据除了自定义列以外，还会增加事务id和回滚指针列。如果没有定义primary key也没有not null的unique,则会增加6字节的RowId列作为主键。
        
            图片来自：http://www.cnblogs.com/chjw8016/archive/2011/03/08/1976891.html

Innodb表的限制

        一个表不能包含超过1000列。

  内部最大键长度是3500字节，但MySQL自己限制这个到1024字节。

  除了VARCHAR, BLOB和TEXT列，最大行长度稍微小于数据库页的一半。即，最大行长度大约8000字节。LONGBLOB和LONGTEXT列必须小于4GB, 总的行长度，页包括BLOB和TEXT列，必须小于4GB。InnoDB在行中存储VARCHAR，BLOB或TEXT列的前768字节，余下的存储的分散的页中。

虽然InnoDB内部地支持行尺寸大于65535，你不能定义一个包含VARCHAR列的，合并尺寸大于65535的行。

·                mysql> CREATE TABLE t (a VARCHAR(8000), b VARCHAR(10000),

·                    -> c VARCHAR(10000), d VARCHAR(10000), e VARCHAR(10000),

·                    -> f VARCHAR(10000), g VARCHAR(10000));

·                ERROR 1118 (42000): Row size too large. The maximum row size for the

·                used table type, not counting BLOBs, is 65535. You have to change some

·                columns to TEXT or BLOBs

 在一些更老的操作系统上，数据文件必须小于2GB。

 InnoDB日志文件的合并尺寸必须小于4GB。

最小的表空间尺寸是10MB。最大的表空间尺寸是4,000,000,000个数据库页（64TB）。这也是一个表的最大尺寸。

 InnoDB表不支持FULLTEXT索引

Innodb索引

默认情况下Memory使用存储hash索引，但也支持b+tree索引。Hash索引只用于=或者<=>的等式比较，不能用来加速order by操作，只能通过关键字来搜索一行。innodb只支持b+树索引，进一步分为clustered index 与　secondary index。在一次查询中，只能使用一个索引。

Innodb是索引组织表，clustered index的叶结点保存着整行的数据。如果，定义了primary key，则clustered index就是primary key的索引；如果没有定义primary key mysql会选中第一个仅有not null列的unique索引作为主键，并把此索引当作clustered index使用；如果没找到这样的列，innodb会创建一个6字节的RowId作为主键。所以每张表有且只有一个clustered index。

         Secondary index的叶结点不包括行的全部数据，包含键值以外还包括一个bookmark，可以告诉innodb到什么地方可以找到相对应的完整行数据，还保存了主键的健值。Secondary index包含主键，但不包含完整的行数据，所以innodb总是会先从secondary index的叶节点判断是否能得到所需的数据。如,

         Create table t(a int, b varchar(20), primary key(a), key(b));

Explain select * from t;

         会发现mysql选择了索引b，而不是a.

复合索引

         复合索引是在多列（>=2）上建立的索引，又叫多列索引或联合索引。Innodb中的复合索引也是b+ tree结构。索引的数据包含多列(col1, col2, col3…)，在索引中依次按照col1, col2, col3排序。如(1, 2), (1, 3),(2,0)…

         使用复合索引要充分利用最左前缀原则，顾名思义，就是最左优先。如创建索引ind_col1_col2(col1, col2)，那么在查询where col1 = xxx and col2 = xx或者where col1 = xxx都可以走ind_col1_col2索引。

在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁且过滤效果好的的一列放在最左边。

索引操作

         可以通过DML语句操作innodb索引。因为innodb是索引组织的表，对索引的操作会造成锁表，先生成一张临时表，将数据从原始表中写到临时表，再将原始表删除，最后将临时表表名改为原始表表名！因增加、删除、修改字段会对主索引产生影响，所以也会锁表。对secondary index从Innodb plugin开始，支持快速索引创建的方法，在创建的过程中不需要重建表，所以速度会很快，同时引擎会在表上加S锁，在创建过程中只能进行读操作。

索引设计原则

1.       搜索的索引列，不一定是所要选择的列。也就是说，最适合索引的列是出现在where子句中的列，或者连接子句中指定的列，而不是出现在select关键字后的选择列表中的列。

2.       使用唯一索引。考虑某列的分布，索引的列的基数越大，索引的效果越好。例如，对性别M/F列做索引没多大用处。

3.       使用短索引。如果是对字符串进行索引，如果有可能应该指定前缀长度。

4.       利用最左前缀。尽量将使用频繁且过滤效果好的字段放“左边”

5.       不要过度索引。

6.       Innodb默认会按照一定的顺序保存数据，如果明确定义了主键，则按照主键顺序保存。如果没有主键，但有唯一索引，就按照唯一索引的顺序保存。如果有几个列都是唯一的，都可以作为主键的时候，为了提高查询效率，应选择最常用访问的列作为主键。另外，innodb的secondary index都会保存主键的键值，所有主键要尽可能选择较短的数据类型。可以看出，应当尽量避免对主键的修改。经过dba的测试，保证主键的递增可以提高插入性能。

Mysql如何使用索引

1.       对于创建的多列索引，只要查询的条件中用到了最左边的列，索引一般就会被使用。

2.       对于使用like的查询，后面如果是常量并且只有%号不在第一个字符，索引才可能被使用。

3.       如果对大文本进行搜索，应该使用全文索引，而不是使用like ‘%...%’. 但不幸的是innodb不支持全文索引。

4.       如果列名是索引，使用 index_column is null将使用索引。Oracle是不行的。

5.       如果mysql估计使用索引比全表扫描更慢，最不会使用索引。

6.       如果使用memory/head表并且where条件中不使用”=”进行索引列，那么不会用到索引。Head表只有在”=”的时候才会使用索引。

7.       用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面列中没有索引，那么涉及到的索引都不会被用到。

8.       不是多列索引的第一部分不会走索引。

9.       以%开始的like不会走索引

10.   如果列是字符串，那么一定要在where条件中把字符串常量值用引号引起来，否则不能走索引。因为，mysql默认把输入的常量值进行转换以后才进行检索。

11.   经过普通运算或函数运算后的索引字段不能使用索引

12.   不等于操作不能使用索，<>、not in等

13.   Order by 优化：某些情况下，mysql可以使用一个索引满足order by,而不需要额外的排序。Where条件与order by 使用相同的索引，并且order by的顺序和索引顺序相同，并且order by的字段都是升序或者都是降序。

SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... ;

SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2

DESC;

SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;

但是以下情况不使用索引：

SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC ；

--order by 的字段混合 ASC 和 DESC

SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1 ；

-- 用于查询行的关键字与 ORDER BY 中所使用的不相同

SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2 ；

-- 对不同的关键字使用 ORDER BY     

可以使用explain查看sql的执行计划。

每一个try语句块catch的异常都与异常表中的一项相对应，异常表中的每一项都包括：

1. 起点
2. 终点，始终把catch异常位置的pc指针偏移量的最大值大１
3.  处理异常时跳转到的字节码序列中的pc指针偏移量
4.  被catch的异常类的常量池索引

例如：

public class Test {
    public static void main(String[] args) {

        try {
            Class.forName("java.lang.String");
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

用javap –c查看字节码如下：

Compiled from "Test.java"
public class Test extends java.lang.Object{
public Test();
  Code:
   0:    aload_0
   1:    invokespecial    #1; //Method java/lang/Object."<init>":()V
   4:    return

public static void main(java.lang.String[]);
  Code:
   0:    ldc    #2; //String java.lang.String
   2:    invokestatic    #3; //Method java/lang/Class.forName:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/Class;
   5:    pop    
   6:    goto    14
   9:    astore_1
   10:    aload_1
   11:    invokevirtual    #5; //Method java/lang/ClassNotFoundException.printStackTrace:()V
   14:    return
  Exception table:
   from   to  target type
     0     6     9   Class java/lang/ClassNotFoundException
}

可见ClassNotFoundException异常可能会在0~6之间抛出，9开始处的代码处理此异常。

当产生异常的时候，jvm将会在整个异常表中搜索与之匹配的项，如果当前pc在异常表入口所指的范围内，并且所抛出的异常是此入口所指向的类或者其子类，则跳转到对应的处理代码继续执行。

方法可能会抛出哪些已检查异常

Class文件的attribute_info中保存有Exceptions属性，记录着每个方法throws的异常信息。具体的可以查看class类文件格式相关的文章。

athrow指令从栈顶弹出Throwable对象引用，抛出异常。

finally语句

在jvm规范中，finally语句是通过jsr/jsr_w与ret指令实现的。当执行jsr/jsr_w的时候将finally执行完成后的返回地址压入栈中，进入finally后会马上将此地址保存到一个局部变量中，执行完成后，ret从此局部变量中取出返回地址。？？？为什么会先把返回地址保存到局部变量中呢？？？因为，当从finally语句返回的时候需要将返回地址成栈中弹出，当finally语句非正常结束(break,continue,return, 抛异常)的时候就不用再考虑这个问题。

以下是jvm规范中Compiling finally的一段：

void tryFinally() {
    try {
        tryItOut();
    } finally {
        wrapItUp();
    }
}
the compiled code is
Method void tryFinally()
   0     aload_0            // Beginning of try block
   1    invokevirtual #6         // Method Example.tryItOut()V
   4     jsr 14            // Call finally block
   7     return            // End of try block
   8     astore_1            // Beginning of handler for any throw
   9     jsr 14            // Call finally block
  12     aload_1            // Push thrown value
  13     athrow            // and rethrow the value to the invoker
  14     astore_2            // Beginning of finally block
  15     aload_0            // Push this
  16     invokevirtual #5         // Method Example.wrapItUp()V
  19     ret 2            // Return from finally block
Exception table:
       From     To     Target         Type
    0        4        8           any

当tryItOut排除任何异常后都将会被异常表中的any项捕获，执行完finally后，会执行athrow指令将异常抛出。

从jdk的某一个版本开始就不会编译出编译出含jsr/jsr_w、ret的字节码了，因为有指令上的缺陷，导致jvm的检验和分析系统出现漏洞。

再说finally的非正常退出

在finally中使用break、continue、return、抛出异常等认为是finally的非正常结束。非正常结束的时候，ret指令不会被执行，很可能会出现意想不到的结果。如：

public class Test {
    public static boolean test(boolean b) {
        while (b) {
            try {
                return true;
            } finally {
                /**//*
                break;                          始终返回false
                continue;                         javac编译再java执行会出现死循环
                                                在eclipse中甚至会出现报错：提示找到不main class
                return false;                     始终返回false
                throw new RuntimeException("");    抛出异常
                 */
            }
        }

        return false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(test(true));
    }
}

建议：在写finally语句的时候，尽量避免非正常结束！

单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

单库多表

随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

多库多表

         随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。

分库分表规则

         设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如，当有新用户时，程序得确定将此用户信息添加到哪个表中；同理，当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录，所有的这些都需要按照某一规则进行。

路由

         通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。如分库分表的规则是user_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过id mod 4的方式确定此账号应该保存到User_0003表中。当用户123登录的时候，我们通过123 mod 4后确定记录在User_0003中。

分库分表产生的问题，及注意事项

1.   分库分表维度的问题

假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找到买人的交易记录比较麻烦。

所以常见的解决方式有：

     a.通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。

     b.记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。

     c.通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。

2.   联合查询的问题

联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。

3.   避免跨库事务

避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。

4.   尽量把同一组数据放到同一DB服务器上

例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。

一主多备

在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的QPS.                                                       

所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。

所以，1. 当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。 2. 当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。

         另外，可能会因为种种原因，集群中的数据库硬件配置等会不一样，某些性能高，某些性能低，这个时候可以通过程序控制每台机器读写的比重，达到负载均衡。

备份地址：http://happyenjoylife.iteye.com/admin/blogs/1042538

1.       安装mercurial

Mercurial是一个版本管理工具。

sudo apt-get install mercurial

安装mercurial的扩展，添加fclone在支持

hg clone http://bitbucket.org/pmezard/hgforest-crew

将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个：

[extensions]

forest=/home/daren/hgforest-crew/forest.py

fetch=

2.       下载jdk7源码

hg fclone http://hg.openjdk.java.net/jdk7/jdk7

3.       安装gcc、g++、make等

sudo apt-get install build-essential

4.       安装XRender

sudo apt-get install libxrender-dev

sudo apt-get install xorg-dev

5.       安装alsa

sudo apt-get install libasound2-dev

6.       Cups

sudo apt-get install libcups2-dev

7.       安装jdk6

8.       安装ant

设置ANT_HOME

9.       安装findbugs

编译需要这玩意儿有点奇怪。需要设置FINDBUGS_HOME

10.   测试编译

export LANG=C ALT_BOOTDIR=/opt/jdk1.6.0_22/

#删除JAVA_HOME

export -n JAVA_HOME

export ALT_JDK_IMPORT_PATH=/opt/jdk1.6.0_22/

make sanity BUILD_JAXWS=false BUILD_JAXP =false

在build BUILD_JAXWS和BUILD_JAXP总是提示找不到源文件，而我又暂时对只对JDK、Hotspot感兴趣，所以索性把这两个给去掉。

如果出现:Sanity check passed.则表示测试编译通过了，不过也别开心得太早，真正make的时候不保证一定没问题，也许还会缺少某些依赖。

11.   编译

export LANG=C ALT_BOOTDIR=/opt/jdk1.6.0_22/

#删除JAVA_HOME

export -n JAVA_HOME

export ALT_JDK_IMPORT_PATH=/opt/jdk1.6.0_22/

#make BUILD_JAXWS=false BUILD_JAXP=false

#make DEBUG_NAME=fastdebug BUILD_JAXWS=false BUILD_JAXP=false

make DEBUG_NAME=all_fastdebug BUILD_JAXWS=false BUILD_JAXP=false

如果一切正常的话在$HOME/jdk7/build/linux-i586/下就有build出来的jdk等了。