AI 요약관련 정보

SDE-2 이상 수준의 시스템 설계: https://arpitbhayani.me/masterclass 초보자를 위한 시스템 설계: https://arpitbhayani.me/sys-design Redis 내부 구조: https://arpitbhayani.me/redis CodeCrafters에서 나만의 인터프리터/Redis/DNS/BitTorrent/SQLite를 구축해 보세요. 지금 가입하고 40% 할인 혜택을 받으세요 - https://app.codecrafters.io/join?via=... 이 비디오에서는 MySQL의 혁신적인 버퍼 풀 관리, 특히 전체 테이블 스캔 시 캐시 오염을 완화하는 방법을 살펴봅니다. 먼저 RAM과 디스크 속도를 비교하고 데이터베이스 페이지를 데이터 전송 단위로 소개합니다. 표준 LRU 캐싱의 핵심 문제점, 즉 순차 스캔으로 인해 거의 사용되지 않는 페이지로 구성된 캐시 전체가 지워질 수 있다는 점을 밝힙니다. MySQL의 해결책인 "중간 지점 삽입 전략"은 버퍼 풀을 새 페이지 목록과 오래된 페이지 목록으로 나눕니다. 새 페이지는 오래된 페이지 목록에 삽입되어 전체 캐시가 교체되는 것을 방지합니다. 자주 액세스되는 페이지는 젊은 페이지 목록으로 이동하여 최적의 메모리 사용률과 지속적인 데이터베이스 성능을 보장합니다. `innodb_old_blocks_percent`와 같은 구성 옵션도 함께 설명합니다. 추천 영상 및 재생목록 이 영상이 마음에 드셨다면, 다음 영상과 재생목록도 도움이 될 거예요. 시스템 설계:    • PostgreSQL connection management and per-c...   마이크로서비스 설계:    • Should You Adopt Microservices? Here’s Wha...   데이터베이스 엔지니어링:    • How nested loop, hash, and merge joins work.   동시성 심층 분석:    • How to write efficient and fair multi-thre...   연구 논문 분석:    • The Google File System - Paper Explained   서비스 중단 분석:    • Dissecting GitHub Outage and things to do ...   해시 테이블 내부 구조:    • Internal Structure of a Hash Table   BitTorrent 내부 구조:    • Introduction to BitTorrent and the problem...   재미있는 콘텐츠 지식 기반: https://arpitbhayani.me/knowledge-base 책꽂이: https://arpitbhayani.me/bookshelf 문서 모음: https://arpitbhayani.me/papershelf 기타 소셜 미디어 저는 매일 실질적인 경험과 배움을 글로 쓰고 공유하고 있습니다. 공감하시는 분들은 팔로우해주세요. 군더더기 없이 핵심만 담았습니다. LinkedIn:   / arpitbhayani   Twitter:   / arpit_bhayani   주간 뉴스레터: https://arpit.substack.com 시청해주시고 응원해주셔서 정말 감사합니다! 큰 힘이 됩니다. 저는 전 세계 최고의 엔지니어링 이야기를 소개하고 여러분 모두가 엔지니어링에 푹 빠지게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 만약 이 목표에 공감하신다면 저를 팔로우해주세요. 저는 언제나 군더더기 없이 핵심만 전달합니다.