想懂数据库？深入 B 树的世界，揭示高效存储背后的逻辑
本文深入探讨了 B 树的原理、操作、性能优化及其实际应用。B 树作为一种平衡多路树结构，因其高效的查找、插入和删除操作广泛应用于数据库与文件系统中。文章首先介绍了 B 树的定义与性质，并详细阐述了节点分裂、合并等核心操作的实现方法。接着，通过分析 B 树在数据库检索等实际场景中的应用，探讨其在处理海量数据时的优势。文章还分析了 B 树在高并发场景和磁盘优化中的性能，并讨论了其局限性及替代方案，如 LSM 树、Trie 树等。最后，文章展望了 B 树的发展前景，尤其是在新硬件和分布式系统中的潜在优化方向。本文为技术人员提供了一个全面的 B 树知识体系，适合有一定基础的读者阅读。
缓存系统的技术奥秘：LRU 原理、代码实现与未来趋势
本篇博客深入解析了 LRU（Least Recently Used）缓存机制，包括其核心原理、代码实现、优化策略和实际应用等方面。通过结合双向链表与哈希表，LRU 缓存实现了高效的数据插入、查找与删除操作。文章还对 LRU 的优化方案进行了详细讨论，包括在不同应用场景下的性能提升、内存优化以及扩展策略。此外，本文剖析了 LRU 的局限性，如在热点数据、高并发场景下的劣势，并对 LFU、LRU-K、ARC 等替代方案展开了对比分析，为不同应用需求提供了多样化的解决方案。未来的缓存设计趋势也在此分析中得到了展望，包括智能化缓存管理、自适应缓存策略、多层级缓存架构等。本文提供了缓存管理的全景视角，为开发者在复杂系统环境下设计高效缓存策略提供了理论基础与实战参考。
