pool中，那么就需要等待物理IO的同步读操作完成，如果此时IO没有及时响应，则会被堵塞。因为读写操作需要数据页在buffer中才能进行，所以必须等待操作系统完成IO，否则该线程无法继续后续的步骤。

想要业务请求保证最终一致，不可能是没有存储参与的一锤子买卖，因为还要考虑本身服务器的抖动，业务上的异步要求等等。所以，存储是一个不可缺少的依赖，如下图所示：存储服务作用在引擎的整个生命周期：

巧了，前段时间因为业务需求，我们开发了一个长事务一致性引擎用来应对广告体系中的计费时数据上下游一致性问题，其中也涉及了一个类似这样的表。

想来大概是因为读公号的时候，一般都是放空自己，放松身心的时候，这个情况下成功人士的成功经历更容易在被接收，而不愿意去看纯技术类的文章。

是的，比如之前搞的一个应用，其实是百库百表+定时数据迁移来实现的。业务数据每固定时间进行历史表迁移。而查询的时候的库表路由，都由中间件ZDAL从配置平台拉取配置来决定，是走历史库还是走当前库。

比如用户需要根据某一列（a列）的值来查询，那就再重新创建一个B+树。此索引树和聚蔟索引树的差别在于，索引节点是以a列的值为目录，且叶子节点只包含a列的值和主键两个值。

所以，面对怎样部署高可用稳定集群、消息发送不成功怎么重试、broker数据同步策略怎么设置、broker异常导致消息重发怎么幂等、消费不成功怎么重试等等问题，需要中间件团队和业务系统一起努力应对。

其实叫核心用户不太恰当，因为在其他场景，核心用户一般都是行为稳定，转化稳定的用户群。而租房的场景比较特殊，用户行为可能更倾向于用完即走。因此我们的真实诉求，是希望找到在平台真正的租到房子的用户群。

因此，阿里搞出了一个神器，「钉钉」，钉钉的钉一下的功能简直是太流氓了，不回没关系，钉一下，把内容变成信息、变成语音，短信发给你，电话打给你。钉到你服。这么反人类的功能，我还是~