现象 ZooKeeper读写过程中，重新选主，然后节点重启后，数据不一致了。例如原来有节点A，B，C。 创建临时节点znode1，节点A、B、C上均可见，此时节点B是leader。...分析 通过分析ZooKeeper的事务log可以看出，B节点的log比A、C多了几项，这几项为CloseSession类型的事务。...同步的时候，会把日志的范围打印出来，我看了一下，发现A只把txn4之前的日志同步过去了。 这不科学啊！...接下来又去看源代码，发现同步日志的范围，是以内存里的最大日志编号来决定了，注意是内存，而不是硬盘里真实的最大编号。...这样新的ZooKeeper Server在new的时候，就可以直接用这个db。也正是因为这样，db里内存部分的数据，跟硬盘里的数据，没有匹配上。
通过客户发出的告警截图可以判断该备库已经挂掉。由于该客户不擅长技术方面，所以无法提供过多的信息。...可以发现alert日志记载的非常明显。 ...当多副本控制文件内部sequence不一致就会产生该错误。据MOS上文档 1589355.1 的描述，这种情况大多是因为存储错误或者IO错误的情况引起的。 ...3.png | 改进措施 ---- 由于暂时无法解决存储端的问题，而且该备库因为此原因发生关闭的情况已经出现了两次，所以为了预防此问题的发生，根据文档1589355.1 的建议，修改隐藏参数_controlfile_update_check...保证数据库的健壮性。 在未来如果解决了IO低效的问题，可以再次将该参数设置为默认值。
消息的前后不一致问题。 1.A系统更新请求参数，记录请求来源。然后再远程调用B系统的接口来处理。在B系统处理成功之后，会发送MQ消息来反馈业务逻辑。...A系统在接收到B系统的MQ消息，相应的处理后续的业务逻辑。比如：推送第三方业务接口等。 以上是正常的逻辑。 2.但是如果顺序是这样的： A系统先远程调用B系统的接口来处理。...这样会出现A系统在接收到B系统发送的MQ消息，而无法查询到A系统的请求参数和请求来源。 等于说MQ消息速度大于A系统的顺序执行。导致出现问题。...所以在执行业务逻辑的时候，先将准备数据，然后再处理数据，最后再更新数据。
问题:在命令行查不出数据但在navicat可以看到数据存在. 网上各种策略挨个测试,like模糊查询,修改存储引擎, 最后,简单操作,exit;退出命令行操作,再次重新进入命令行,问题解决.
两种方法 1同步快 import java.util.Random; public class Test13 { /** * @param args * 多线程带来的数据不一致
. 2.解决方案A: 读写都是主 抛弃主从结构, 读写都切换为主库, 这样是可以避免写入的缓存可能不一致的问题。...这里我们假定了在延迟时间内构造的缓存都视为脏数据, 进行再次删除操作双保险. 这种方案问题在于在延迟时间内是可能存在不一致情况的, 并且具体最大延迟时间去删除缓存很难去评估....这种方案问题也在于延迟时间内存在不一致的情况, 即使收到 binlog event 通知后也不一定会通知完所有从库, 同样存在不一致的风险, 但相比指定时间方案来说, 这种方案最大的优势是可以根据系统的实际情况进行删除缓存...这种方式直接避免了读从库的不一致, 非常有效降低数据库的压力, 但是对于数据是存在丢失风险的....image.png 一般有过期时间的主动式缓存 + 被动式缓存搭配使用也是一个很好的方案, 兼容了缓存的正确性以及灵活性. 虽然不能完全能够解决掉一致性问题, 但可以有效缩短不一致时间和机率.
如果你使用Ubuntu+Win双系统或者其他LInux发行版+Win，你会发现，进了Linux系统之后再进Win时间会不一致。...这个原因是Linux系统的计时规则和Win的计时规则是不一样的，两者差了8个小时。 主机上会有一个时钟负责计时，同时如果你拆过主板会发现上面有一块纽扣电池，这块电池就是防止电脑断电时钟计时停止的。...操作系统是从硬件上读取时间然后显示的，也就是说window和linux读到的硬件数据都是一致的，它们时间不一致是因为换算的原因。...对症下药，我们只需要改正win的计时方法或者改正linux的计时方法让它们保持一致就可以了，但改win的要动注册表，比较麻烦，而linux只需要一行命令就可以。因此推荐改linux的计时方法。...使用命令如下： sudo timedatectl set-local-rtc true 该命令修改计时使用本地rtc(实时时钟的英文缩写)。
=2然后使用checksum table 校验每张表的hash值, 发现有张表校验值主从不一致, 但行数是一样的, 只有这一张表不一致.再使用Mysqldump 导出主5.6 和 从5.7 的数据, 然后使用...diff比较, 发现是一致的.......分析mysql导出导入的, 行数一致, 基本上就确定是字符集方向的问题了.使用pt-table-checksum 校验得到 一个有问题的数据区间.然后再使用脚本逐行校验该区间的数据, 得到不一致的数据行...ID查找相关数据, 发现 一个varchar字段的数据有个4字节的字符......导致导入进去的数据 差了8小时... 所以导入的时候也要注意 TIME_ZONE 之类的, 其实还有外键的问题, 不过这些mysql的dump文件都是有写的, 别删了就行.
[知乎作答]·神经网络对于输入的维度不一致的处理 本文内容选自笔者在知乎上的一个作答，总结下来作为神经网络对于输入的维度不一致的处理教程。。...1.问题描述 神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？ 神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？...2.笔者作答 由于一般网络对输入尺寸有固定的要求。这是为什么呢？因为网络的机构和参数决定了需要固定。这是一个在深度学习开发很常遇到的问题。...针对一维数据需要开发人员自定义方法，最简单的就是制定一个合适的长度，超出部分截取，不足部分填充(填充方式也需要好好选择，最简单方式是补充零，常见的还有复制方法) 二是从网络结构处理，其实需要真正固定参数的都是全连接网络...，CNN和RNN采用了层间共享参数的设置，参考这里《[深度思考]·为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？》
Discourse 如果使用网站跟踪程序，例如 Google Analytics 得到的网站访问数据和真实的网站访问数据是不一致的。...这是因为 Discourse 的数据调用使用的是 API，在你的页面载入后，如果继续访问网站，那么网站使用的是 API 调用程序。 这个调用在 Google Analytics 中没有办法被跟踪到。...相对准确的记录就是 Discourse 自带的内部页面记录，这个因为能够记录每次 API 和后台的调用情况，更能够准确反映网站的使用情况。 我们说的就是在后台上使用的这个数据。...这个主要还是和 Discourse 的数据存储和调用机制有关，很难通过跟踪页面的实际载入情况来获得网站的真实页面载入数量。...可以使用其他的分析工具，例如 DNS 上面的用户 DNS 解析数量，独立用户 IP 访问数量来大致知道网站访问用户的数量。 至于具体的 API 和数据调用情况，也只能依赖内部的报表了。
有时候我们升级 wordpress 博客版本或者升级插件的时候，会提示：更新失败：因为我们不能复制一些文件，升级未被安装。这通常是因为存在不一致的文件权限。...这一般是因为 wordpress 权限不够导致的。 其实 wordpress 升级、更新的时候遇到类似提示，差不多都是权限不够导致的，这类问题挺普遍的。...，就是更新插件的时候，提示文件权限不一致。...这时候检查 plugin 目录 simple URLs 的所有者和所有组都是 root，当然是写不进去文件了。 解决办法是使用 chown 命令修改权限。...具体命令是 chown –R www.www /home/wwwroot/网站目录名/wp-content/plugins 修改后再次检查权限情况都变成了 www。最后再去升级插件，提示“已更新”。
如果MySQL WHERE条件类型和要查询的字段数据类型一致，会对查询结果有什么影响呢？...，结果是没有问题的。...二：查询数据（类型不一致）SELECT * FROM t_student WHERE number = 1;WHERE条件是Int类型，MySQL会把number列的数据（VARCHAR）转成Int类型...SELECT * FROM t_student WHERE number = 2;同理：WHERE条件是Int类型，MySQL会把number列的数据转成Int类型，然后和条件匹配，此时匹配到一条数据。...SELECT * FROM t_student WHERE number = 0;WHERE条件是Int类型，MySQL会把number列的数据转成Int类型，然后匹配。
结课QA环节一个学生问到：老师除了误操作写了从节点造成数据不一致性外，还有哪些原因？ 看到这个问题，当时我真的是一口鲜血喷在了屏幕上啊？...在4月26日MySQL复制原理及应用中刚讲了复制原理及半同步中可能出现的数据不一致时间点，整整用了一节课，在5月10日课中，被问到这个问题。有点无语了。 ?...当时就利用老师的特权给你们留个作业，回顾：MySQL复制原理及应用场景，试试能不能解答复制主从可能造成主从数据不一致的地方。...果真有很给力的同学，不管什么是哪一届都还是有很多优秀的同学，第二天一早就收到一份作业，也分享出来，给各位一个参考： 主从复制可能造成不一致分析（作者A1364-路遥-北京） 异步复制本身对于数据一致性不做保证...MYSQL5.7 之前半同步复制采用的是 AFTER_COMMIT 方式--比 AFTER_SYNC 会有更大概率造成数据不一致 AFTER_COMMIT 是先做 REDO COMMIT 后传 BINLOG
情况描述： 我有一个接口只是简单的查询列表数据并返回给前端作一个表格展示。...接口返回的 userId 数据为：914081478893860687，但页面上解析到的值却是 914081478893860700。 确认接口返回无误，数据库数据无误。...最终发现 在前端展示页面 F12 中，不同窗口获取到的值也不同。...Response 窗口返回的是正确结果，和接口返回数据一致： Preview 窗口中显示的数值同于页面列表中展示的数据，和接口返回的正确数据有误差，如下图红框中数值： 2....此时的 long 类型数据 userId 长度超限，jsp 中解析时出现精度丢失，导致数据值出现误差。 3. 解决： 修改返回数据 long 类型为 String 类型，作为字符处理。
通过HDFS的50070界面查看到HDFS的容量使用情况为41.63GB ? 使用hadoop fs -du –h /命令查看HDFS的使用情况，HDFS的使用为41.63GB ?...CM上显示HDFS配置容量由两部分组成DFS使用的空间和非DFS使用的空间两部分组成。...1.在HDFS的DataNode配置中“dfs.datanode.du.reserved”用来为HDFS的数据盘预留一定的空间，默认为10GB ?...那这样HDFS对该盘的使用空间为100GB - 9.99GB=90GB 2.使用hadoop dfsadmin -report命令查看HDFS空间各个节点的使用情况 ?...4.总结 ---- 在Cloudera Manager中显示的HDFS容量配置分为了两个部分DFS使用的空间和非DFS使用的空间。
正常情况下etcd每个节点之间的auth revision都是一致的，但如果触发了该bug，则会导致不同节点之间的auth revision出现不一致，从而导致在实际写入数据到后端时，部分节点认为鉴权过期写入失败...，引发数据不一致。...而auth revision不一致的根本原因，是由于etcd3的权限模块本身未持久化consistentIndex导致。...etcd在apply数据到后端存储时，依赖consistentIndex来保证同一条命令不会重复执行，即consistentIndex保证了etcd写操作的幂等性。...，从而和其他节点不一致。
usr/bin/innobackupex --defaults-file=/etc/my.cnf --user=root --password='xxxx' /data/backup 2.停止故障实例的MySQL
“Index root”是索引的段头信息。rdba: 0x01400091是相对于数据块地址的索引段头。他是十进制的20971665，Rfile#=5，Block#=145。...SEGMENT_TYPE -------- --------------- ------------------ SCOTT I_TEST INDEX 这种逻辑不一致性也能通过...原因： 这是一种表与索引之间的逻辑不一致。这种逻辑不一致通常是因为表上的高水位(HWM)出现了问题，全表扫描比索引扫描返回了更少的行。...这种不一致性也可能是由于Oracle的defect或会引起IO丢失的OS/硬件问题导致的。...如果从Oracle Support需要额外的帮助，请提供： 1. analyze语句分析的trace文件。 2. 第一个查询语句的结果。 3. dump基表段头产生的trace文件。
由于frozen的资源是GRD（Global Resource Directory）中的资源。在整个DRM的过程之中，访问该资源的进程都将被临时挂起。...Oracle DRM的Bug也非常多，尤其是Oracle 10gR2版本中，因此在10g的生产环境中，我们一般是建议关闭DRM特性的。...节点间LMS不一致引发的故障 LMS进程主要负责节点之间的数据交互，是RAC中最忙碌是一个进程。其默认值由系统的CPU数量计算得出，不同版本中的计算方法有差异。...此处的数据为系统运行最慢的时候的，那么对比运行正常的时候发现，正常情况下，流量控制的值为0.8. 所以，16.28 vs 0.8.这是问题的关键！...果然是CPU不对等，因此，在lms 多的节点上(本案例的节点1 ) 有更强的cache fusion 请求的能力疯狂的抛向LMS进程小的节点（节点2）时， 节点2 的负载过重无法对称的处理， 就会出现这个性能问题
考虑了可能发生不一致的三种不同场景，并观察到 100 个网站中有 80 个容易受到不一致威胁的影响，这意味着重复使用的电子邮件地址可以在不知道密码的情况下轻松破坏这些帐户。...最后提出了几种有用的做法来减轻身份帐户不一致的威胁。 SP 和 IdP 都应采取必要的机制来防止在线帐户因用户身份和帐户信息不一致而受到损害。...无意在实验中开发任何自动工具，因为攻击者可能会从这些工具中受益，以更高效和有效的方式探索身份帐户的不一致。这种不一致很容易被具有原始技术技能的攻击者利用。...这些方法旨在减少身份账户不一致的发生，并防止用户在出现不一致时泄露受害者的账户。身份帐户不一致本身很复杂，涉及 IdP 和 SP。...最后提出了有用的措施以减轻身份帐户不一致的威胁。
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