之前讲了「从输入 URL 再到浏览器成功看到界面」中的域名是如何变成 IP 地址的，了解了 DNS 相关的东西。这篇文章就聊聊发生在 DNS 解析之后的操作——建立连接。也就是我们常说的三次握手。
看到三次握手你可能会说，这不是面试都被问烂了的题吗？
三次握手不就是：
CLOSE 状态，然后监听某个端口，此时服务器会进入 LISTEN 状态CLOSE 状态，客户端会向服务器发送一个带 SYN 标志位的数据包，主动发起连接。此时客户端会变成 SYN-SENT 状态SYN 和 ACK ，此时服务器的状态变为了 SYN-RCVDESTABLISHESTABLISH可能大家都知道或者被问过一个问题，那就是很经典的「从浏览器输入 URL 再到页面展示，都发生了什么」。这个问题虽然简单，但是真的能够从回答的各种细节上看出不同人之间的水平差距。
这篇文章主要是聊一聊输入 URL 之后的第一步——域名解析
域名就类似于 http://www.google.com，而通过 ping 命令，就可以查询到对应域名的 IP 地址了。
那为什么又要有域名，又要有 IP 呢？
继续阅读你的域名是如何变成 IP 地址的？Base64 是什么？是将字节流转换成可打印字符、将可打印字符转换为字节流的一种算法。Base64 使用 64 个可打印字符来表示转换后的数据。
准确的来说，Base64 不算是一种加、解密的算法，它是一种编码、解码的算法。这也是为什么我的用词是编码、解码，而不是加密、解密。
这里的讨论的前提是使用 UTF-8 编码
Base64 算法的原理，是将输入流中的字节按每 3 个分为一组，然后每次取 6 个比特，将其转换成表格中对应的数据，一直重复到没有剩余的字符为止，转换表格如下：
| Index | Character | Index | Character | Index | Character | Index | Character |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | A | 1 | B | 2 | C | 3 | D |
| 4 | E | 5 | F | 6 | G | 7 | H |
| 8 | I | 9 | J | 10 | K | 11 | L |
| 12 | M | 13 | N | 14 | O | 15 | P |
| 16 | Q | 17 | R | 18 | S | 19 | T |
| 20 | U | 21 | V | 22 | W | 23 | X |
| 24 | Y | 25 | Z | 26 | a | 27 | b |
| 28 | c | 29 | d | 30 | e | 31 | f |
| 32 | g | 33 | h | 34 | i | 35 | j |
| 36 | k | 37 | l | 38 | m | 39 | n |
| 40 | o | 41 | p | 42 | q | 43 | r |
| 44 | s | 45 | t | 46 | u | 47 | v |
| 48 | w | 49 | x | 50 | y | 51 | z |
| 52 | 0 | 53 | 1 | 54 | 2 | 55 | 3 |
| 56 | 4 | 57 | 5 | 58 | 6 | 59 | 7 |
| 60 | 8 | 61 | 9 | 62 | + | 63 | / |
由于 MySQL 的整个体系太过于庞大，文章的篇幅有限，不能够完全的覆盖所有的方面。所以我会尽可能的从更加贴进我们日常使用的方式来进行解释。
首先，对于我们来说，MySQL 是个啥？我们从一个最简单的例子来回顾一下。
这可能就是最开始大家认知中的 MySQL。那 MySQL 中是怎么处理这个查询语句的呢？换句话说，它是如何感知到这串字符串是一个查询语句的？它是如何感知到该去哪张表中取数据？它是如何感知到该如何取数据？
到目前为止，都不知道。接下来我们一步一补来进行解析。
首先，要去 MySQL 执行命令，肯定是需要连接上 MySQL 服务器的，就像我们通过「用户名」和「密码」登陆网站一样。所以，我们首先要认识的就是连接池。
这种池化技术的作用很明显，复用连接，避免频繁的销毁、创建线程所带来的开销。除此之外，在这一层还可以根据你的账号密码对用户的合法性、用户的权限进行校验。
每一个连接都对应一个线程，「服务器」 和 「MySQL」 都一样，服务器的一个线程从服务器的连接池中取出一个连接，发起查询语句。MySQL 服务器的线程从连接池中取出一个线程，继续后续的流程。
那么后面的流程是啥呢？当然是分析 SQL 语句了。
继续阅读MySQL 不完全入门指南不知道大家有没有想过下面这件事？
我们平时调用
DELETE在 MySQL 中删除的数据都去哪儿了？
这还用问吗？当然是被删除了啊
那么这里又有个新的问题了，如果在 InnoDB 下，多事务并发的情况下，如果事务A删除了 id=1 的数据，同时事务B又去读取 id=1 的数据，如果这条数据真的被删除了，那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢？
没错，这就需要了解一下 MySQL 的多版本并发的原理相关的东西，感兴趣的可以去看我之前写的[这篇文章]()。
所以，实际情况中，调用了 DELETE 语句删除的数据并不会真正的被物理删除，这条数据其实还在那，只不过被打上了一个标记，标记已删除。
之前的文章简单的介绍了 MySQL 的事务隔离级别，它们分别是：读未提交、读已提交、可重复读、串行化。这篇文章我们就来探索一下 MySQL 事务隔离级别的底层原理。
本篇文章针对 InnoDB 存储引擎
我们知道，读未提交会造成脏读、幻读、不可重复读，读已提交会造成幻读、不可重复读，可重复读可能会有幻读，和串行化就不会有这些问题。
那 InnoDB 到底是怎么解决这些问题的呢？又或者，你有没有想过造成脏读、幻读、不可重复读的底层最根本的原因是什么呢？
这就是今天要聊的主角——MVCC（Multi-Version Concurrent Controll），也叫多版本并发控制。InnoDB 是一个支持多事务并发的存储引擎，它能让数据库中的读-写操作能够并发的进行，避免由于加锁而导致读阻塞。
正是由于有了 MVCC，在事务B更新 id=1 的数据时，事务A读取 id=1 的操作才不会被阻塞。而不阻塞的背后则是不加锁的一致性读。那什么是一致性读？
之前发过一篇文章，简单了解 MySQL 中相关的锁，里面提到了，如果我们使用的 MySQL 存储引擎为 InnoDB ，并且其事务隔离级别是 RR 可重复读的话，是可以避免幻读的。
但是没想到，都 1202 年了都还有人杠，说 InnoDB 的 RR 隔离级别下会出现幻读，只能依靠 gap 和 next-key 这两个锁来防止幻读 ，最开始我还以为是他真的不知道这个点，就跟他聊，最后聊下来发现，发现是在钻牛角尖。
这个在下面讲到 可重复读 的隔离级别时会讲。
本来我觉得事务隔离级别这玩意儿太简单没啥可讲的，但是经过了上面这件事，我打算详细的把事务隔离给讲讲。接下来顺便就把 InnoDB 所有的事务隔离级别给搂一遍。
在聊事务隔离级别之前，我们需要知道 ACID 模型。
分别代表：
继续阅读啥是 MySQL 事务隔离级别？对于 ArrayList 来说，我们平常用的最多的方法应该就是 add 和 remove 了，本文就主要通过这两个基础的方法入手，通过源码来看看 ArrayList 的底层原理。
这个应该是平常用的最多的方法了，其用法如下。
接下来我们就来看看 add 方法的底层源码。
ensureCapacityInternal 作用为：保证在不停的往 ArrayList 插入数据时，数组不会越界，并且实现自动扩容。
在之前的文章中，已经把 Broker、Producer 和 Conusmer 的部分源码和核心的机制介绍的差不多了，但是其实 RocketMQ 中还有一个比较关键但是我们平时很容易忽略的组件——NameServer。
在日常的使用中，我们接触的最多的还是 Producer 和 Consumer，而 NameServer 没有直接跟我们有交互。就像 Kafka 集群背后用于其集群元数据管理的 Zookeeper 集群一样，NameServer 也在背后支撑着 RocketMQ 正常工作。
NameServer 你可以简单的把它理解成注册中心。
Broker 启动的时候会将自己注册到 NameServer 中，注册的同时还会将 Broker 的 IP 地址、端口相关的数据，以及保存在 Broker 中的 RocketMQ 集群路由的数据一并跟随心跳发送到 NameServer。这里的路由信息是指 Topic 下的 MessageQueue 分别都在哪台 Broker 上。
而 Producer 则会从 NameServer 中获取元数据，从而将 Message 发到对应的 Broker 中去。
继续阅读NameServer 核心原理解析这应该是 MySQL 原理中最底层的部分了，我们存在 MySQL 中的数据，到底在磁盘上长啥样。你可能会说，数据不都存储在聚簇索引中吗？但很遗憾，你并没有回答我的问题。我会再问你，那聚簇索引在磁盘上又长啥样？
就像 Redis 的 RDB 文件，最终落在磁盘上就是一个真真切切的 dump.rdb 文件，而 MySQL 就显得有点迷，我们只知道通过 SQL 去拿数据，并不知道数据最终是以什么方式进行存储的。当然，了解其底层的存储逻辑，并不仅仅是为了满足好奇心这么简单。
其底层的存储方式，会影响到聚簇索引中数据的存储，进而影响到 MySQL 的 DML（Data Manipulation Language） 性能，所以对底层存储逻辑有个清晰的认知，就能够在某些对性能有着极致追求的场景下，帮助我们对 MySQL 进行优化。
