GTS是标识的全局唯一序列，XID是唯一标识全局事务的标签，两者相互独立。在COMMIT发起后进入两阶段提交，此时需要对PREPARE阶段进行判定，通过XID_LOG日志来作为全局提交成功的标识。...韩硕重点强调了在扩缩容期间做到对业务无感知的关键在于要做到region调度与事务的并发。也就是说，上述region调度任务在执行的同时，不能阻塞事务的正常执行。...由于region的分裂动作对于上层的SQLEngine是无感知的，那么在事务的两阶段提交流程中，SQLEngine向TDStore上的协调者region发送prepare请求时，就必须相应地更新事务的参与者列表...，从而保证新增的参与者上的事务数据一起提交落盘。...其中，全局最小活跃事务 ID 标志着在全局最小活跃事务 ID 之前已经发生过的事务，不管提交还是回滚，事务的结果都是可见的；而下一个未使用的事务 ID 意味着在此事务 ID 之后都是在获得这个快照时还没有发生的事务
Centralized Coordinator TP Monitor 实现 Centralized Coordinator 的其中一种思路就是构建一个独立的组件负责管理事务，叫 Transaction...TP Monitor 与其之下运行的单节点 DBMS 无关，DBMS 无需感知 TP Monitor 的存在。 每次应用在发送事务请求时，需要先通过 TP Monitor 确认事务是否可以执行。...、P3、P4 上修改数据 (未提交)，修改完毕后再向 Coordinator 发送 Commit 请求，Coordinator 询问各个分片刚才的修改是否可以安全地提交，可以就提交，然后 Coordinator...---- Decentralized Coordinator Decentralized Coordinator 的基本思路就是，执行某个事务时，会选择一个分片充当 Master，后者负责询问涉及事务的其它分片是否可以执行事务...，完成事务的提交或中止： ---- Distributed Concurrency Control 分布式并发控制的难度在于： Replication Network Communication Overhead
(1).foreachPartition(partition=>{ // 开启事务 partition.foreach(each=>{ //提交数据 }) // 提交事务 }) })...2.8.2 Flink 与 kafka 0.11 保证仅一次处理 若要 sink 支持仅一次语义，必须以事务的方式写数据到 Kafka，这样当提交事务时两次 checkpoint 间的所有写入操作作为一个事务被提交...当结合外部系统的时候，外部系统必须要支持可与两阶段提交协议捆绑使用的事务。显然本例中的 sink 由于引入了 kafka sink，因此在预提交阶段 data sink 必须预提交外部事务。...本例中 data source 和窗口操作无外部状态，因此该阶段，这两个算子无需执行任何逻辑，但是 data sink 是有外部状态的，因此，此时我们必须提交外部事务，如下图： 以上就是 flink...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
消息仅在其offset被提交给offsets topic时才被认为成功消费。...由于offset commit只是对Kafka topic的另⼀次写⼊，并且由于消息仅在提交偏移量时被视为成功消费，所以跨多个主题和分区的原⼦写⼊也启⽤原⼦读取-处理-写⼊循环：提交偏移量X到offset...topic和消息B到tp1的写⼊将是单个事务的⼀部分，所以整个步骤都是原⼦的。...事务数据流 数据流在抽象层⾯上有四种不同的类型 在Producer发起提交（或中⽌）之后，协调器开始两阶段提交协议。...解决方案 取消自动提交 每次消费完或者程序退出时手动提交。
当遇到故障重启系统时，数据库可以通过重新执行所有已提交事务的日志记录，撤消所有中止事务的日志记录，让数据库恢复到一致性状态。...提交阶段（Commit Phase） 当事务协调者收到所有事务参与者的响应后，会做出全局决策。如果所有参与者都发送了“同意”消息，协调者会决定提交事务。否则，协调者会决定中止事务。...这时即使重启数据库也不能解决问题，因为数据库必须在重新启动时保留对未决事务的锁定，否则将可能违反两阶段提交的原子性保证。...抛出它表示事务的一部分已提交，而其他部分被回滚。当一些事务参与者进行启发式提交，而其他事务参与者进行启发式回滚时，coordinator会抛出此异常。...事务管理器实现了两阶段提交协议，确保所有的资源管理器都能同时提交完成事务，或在失败时回滚到原始状态。
由此可以分析，假设要保证数据恰一次处理语义，那么结果输出和 offset 提交必须在一个事务内完成。...=>{// 提交数据 }) // 提交事务 }) }) 将结果和 offset 一起提交 也就是结果数据包含 offset。...Flink 与 kafka 0.11 保证仅一次处理 若要 sink 支持仅一次语义，必须以事务的方式写数据到 Kafka，这样当提交事务时两次 checkpoint 间的所有写入操作作为一个事务被提交...图 13 当结合外部系统的时候，外部系统必须要支持可与两阶段提交协议捆绑使用的事务。显然本例中的 sink 由于引入了 kafka sink，因此在预提交阶段 data sink 必须预提交外部事务。...本例中 data source 和窗口操作无外部状态，因此该阶段，这两个算子无需执行任何逻辑，但是 data sink 是有外部状态的，因此，此时我们必须提交外部事务，如下图： ?
代码级数据就是通过在软件中使用探针和事务跟踪获取到生产信息,这种方式综合性强 确保服务是启动运行状态还远远不够，响应变得缓慢发生的频率远高于程序崩溃，所以需要快速了解清楚问题是如何发生的...进行压力负载测试并确保整个产品的一致性，运维团队可以通过APM进行性能监控，产品团队可以通过APM获得用户对新功能的欢迎程度反馈，业务负责人可以通过APM跟踪关键业务情况，如果有任何影响到业务增长的问题，他们会在第一时间得到...了解清楚到底发生了什么才能更直接有效地处理问题 2、服务监控 基础性能监控CPU使用率、CPU平均负载、内存是必不可少的，依赖服务(如Mysql、Redis、Elasticsearch)调用时延(TP99...)监控也很重要 3、事务跟踪 事务跟踪中如何翻译资源ID、记录点击事件是关键，不管采用何种编译插桩技术进行事务跟踪，都要保证自身的低性能消耗，绝不能拖慢服务本身 4、部署跟踪...翻译自： https://medium.com/@raygunio/what-is-application-performance-management-9610315fd63 三、Tip Kafka无消息丢失配置
Gartner预测，部署在云原生平台上的数字工作负载将由 2021 年的 30%增长至2025 年的95%。 数据库作为IT基础设施的底座，正搭乘云时代的列车不断前进。...目前，无论是TP与TP，AP与AP，TP与AP，MatrixOne 都实现了很好的隔离，最小化不同负载之间的干扰，获得更好的性能。...如，其分布式事务采用了乐观事务与快照隔离，快照隔离级别比常见的Read Committed 读已提交更加严格，既可以有效防止脏读，又能够更好地适配分布式乐观事务。...AP和TP不同的负载在不同物理节点运行，避免相互干扰，保证事务层级的正确性。...Serverless是数据库技术发展的热门话题，被认为是云原生数据库的下一站，所谓Serverless并不是没有服务器，而是服务器无感知。
后面在讲解到mysql对XA事务的支持时，我们也会使用到部分命令。...协调者向参与者发送commit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。 1.事务询问 协调者向参与者发送CanCommit请求。询问是否可以执行事务提交操作。...2.事务提交 参与者接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。 3.响应反馈 事务提交完之后，向协调者发送Ack响应。...在doCommit阶段，如果参与者无法及时接收到来自协调者的doCommit或者rebort请求时，会在等待超时之后，会继续进行事务的提交。...（一旦参与者收到了PreCommit，意味他知道大家其实都同意修改了）所以，一句话概括就是，当进入第三阶段时，由于网络超时等原因，虽然参与者没有收到commit或者abort响应，但是他有理由相信：成功提交的几率很大
运行的状态和统计数据28017 nounixsock: 是否创建本地的socket文件 auth: 通过认证方式访问mongodb repair: 指在数据库集群异常崩溃或者异常断电数据没有写入到系统文件时,...需要此选项修复 journal: 是否启用日志功能，该日志类似于事务日志,先把事务写成日志,然后在同步事务,把随机IO转换成顺序IO，单实例下一定要启用 journalOptions: 日志选项 journalCommitInterval...: 日志的提交时间间隔 replSet: 设置副本集名称 cpu: 阶段性显示cpu和iowait的利用率 slowms: 设置慢查询的临界值 profile: 性能剖析选项,0表示关闭选项,１表示仅剖析慢查询操作...已经弃用 replica set副本集 集群自我修复，服务于同一数据集的多个mongodb实例 特点 每个节点的数据一致 只有一个节点提供写操作 多节点可以提供读操作 如何复制 主节点把数据修改操作保存至oplog...中 从节点复制oplog文件然后回放文件中的事务 工作特性 至少三个节点，且应该为奇数节点,可以使用arbiter来参与选举 heartbeat(2s),自动失效转移(通过选举方式实现) 复制集中节点的分类
关于 earliest 和 latest 的解释，官方描述的太简单，各含义在真实情况如下所示： earliest ：当各分区下存在已提交的 offset 时，从提交的 offset 开始消费；无提交的...offset 时，从头开始消费。...latest ：当各分区下存在已提交的 offset 时，从提交的 offset 开始消费；无提交的 offset 时，消费该分区下新产生的数据。...none ：topic 各分区都存在已提交的 offset 时，从 offset 后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常。...》 另外本文涉及到的源码已上传至：github，链接如下： https://github.com/841809077/hdpproject/blob/master/src/main/java/com/hdp
导读 作者：周晓，知数堂第8期学员 曾在TP-LINK任Oracle DBA和系统运维工作，目前在六度人和科技做MySQL DBA，主导多次与数据库相关的项目重构与设计、数据无停服迁移，帮助开发优化了大量...，导致事务没提交。...那么结合上图中有个有两个操作redis的接口执行时间占比96%，可以下定论了： 在禁用用户时，开启了一个事务，四五个增删改很快完成，但是操作redis缓存过程比较慢，也包含在了事务代码之间，长时间没有提交...前端用户操作的时候因为迟迟没有响应，进行了多次重复点击操作，因为影响的还是同一行记录，所以只能等待前面的锁释放。 Bingo，跟最初的设想一样。但是，开发检查代码之后告诉我，没有用事务！...*/; binlog格式当中，一个事务最先记录的是GTID事件，而这个GTID的值只有在提交的时候才会生成，binlog里面的GTID时间的时间10:25:54就是事务提交的时间。
- 发送提交请求 - Producer 发送完消息后，如果认为该事务可以提交了，就会发送提交请求到 TC 服务。Producer 的工作至此就完成了，接下来它只需要等待响应。...这里需要强调下，Producer 会在发送事务提交请求之前，会等待之前所有的请求都已经发送并且响应成功。 提交请求持久化 TC 服务收到事务提交请求后，会先将提交信息先持久化到事务 topic 。...持久化成功后，服务端就立即发送成功响应给 Producer。然后找到该事务涉及到的所有分区，为每 个分区生成提交请求，存到队列里等待发送。...读者可能有所疑问，在一般的二阶段提交中，协调者需要收到所有参与者的响应后，才能判断此事务是否成功，最后才将结果返回给客户。...TC 服务会有个线程，会定期检查处理 Ongoing 状态的事务，如果该事务的开始时间和当前时间的差，超过了指定的超时时间（在发送申请producer id请求时可以指定），那么 TC 服务就会回滚该事务
背景 如果，初次配置完成了 MySQL 数据库的读写分离操作 那么，后面遇到稍大流量访问时； 首先遭遇到的便是 “主从同步延迟” 造成的后果 环境 Linux系统： CentOS7.2 mySQL...前端事件入口优化 常见的方法，可以建议设置连续点击时间不能短于2 秒 前端触发提交按钮后，禁用按钮，等待处理结果返回后，才可继续点击 ③. redis 中间件的拓展优化 … 以常作推荐使用的 Redis...来说 可以使用 Redis 缓存计数器(注意更新计数时的加锁操作）流程图如下： ④....innodb_flush_log_at_trx_commit 为 1 表示每一次事务提交或事务外的指令都需要把日志 flush 到磁盘 ▷....考虑 PXC 集群的使用（牺牲性能） 毕竟最大的优势：强一致性，无同步延迟 ---- ☞ 对 PXC 集群方案 “无同步延迟“ 说法的一个疑问 所有的文章中都在说， “PXC 强一致性，无同步延迟”
现在，只有当消息A的偏移量X标记为已使用时，才会认为它是从主题分区tp0使用的。将偏移量标记为已使用的偏移量称为提交偏移量。...在Kafka中，我们通过写入内部Kafka主题offsets主题来记录偏移量提交。仅当消息的偏移量提交到偏移量主题时，才认为该消息已被消耗。...因此从一个偏移量提交只是另一个写一个卡夫卡的话题,因为消息被认为是只有当其抵消消费承诺,原子还写跨多个主题和分区使原子read-process-write周期:提交的抵消X的补偿主题写的消息B tp1将单个事务的一部分...读事务消息 现在，让我们将注意力转向在读取作为事务的一部分写入的消息时提供的保证。 Kafka使用者只会在事务被提交时才会向应用程序提交事务消息。...当应用程序调用commitTransaction或abortTransaction时，将向协调器发送一个请求，以开始两阶段提交协议。
大数据浪潮奔涌而至，企业对更高效地释放数据价值、降低数据使用成本的需求急剧上升，越来越多场景要应对不断增长的实时事务处理和分析的需求。...其中，HTAP 凭借着可以承载高并发事务实时处理，以及大规模数据实时业务决策的能力，在企业级市场中受到广泛关注。 与此同时，押注 HTAP 方向的数据库也在增多。...作为需要将 TP 和 AP 进行高度交融， 而非简略相加的产物，HTAP 面对的技术挑战也可以预见。那么，HTAP 数据库需要具备哪些能力？如何兼容 TP 与 AP 能力打造极致性能？...同时结合云原生时代的廉价对象存储可以进一步降低用户成本，本次分享将带来业界在存储引擎方向兼容 TP 与 AP 能力，打造极致性能的探索与实践。...系统内会同时存在 OLAP 和 OLTP 的负载，OLAP 场景的负载往往会占用较多的资源，包括 CPU、内存等，执行时间比较长，而 OLTP 场景的负载往往不会占用特别多的资源，执行时间比较短，但是往往对响应时间比较敏感
大数据浪潮奔涌而至，企业对更高效地释放数据价值、降低数据使用成本的需求急剧上升，越来越多场景要应对不断增长的实时事务处理和分析的需求。...其中，HTAP 凭借着可以承载高并发事务实时处理，以及大规模数据实时业务决策的能力，在企业级市场中受到广泛关注。 与此同时，押注 HTAP 方向的数据库也在增多。...作为需要将 TP 和 AP 进行高度交融， 而非简略相加的产物，HTAP 面对的技术挑战也可以预见。那么，HTAP 数据库需要具备哪些能力？如何兼容 TP 与 AP 能力打造极致性能？...，本次分享将带来业界在存储引擎方向兼容 TP 与 AP 能力，打造极致性能的探索与实践。...系统内会同时存在 OLAP 和 OLTP 的负载，OLAP 场景的负载往往会占用较多的资源，包括 CPU、内存等，执行时间比较长，而 OLTP 场景的负载往往不会占用特别多的资源，执行时间比较短，但是往往对响应时间比较敏感
2、问题背景 问题的起因是我们测试统计发现带有点赞的直播会比无点赞动画的直播 GPU 占用要高将近一倍，同时 FPS 差异也很大。...mach_port_t port, intkey); voidCARenderServerSetDebugOption(mach_port_t port, intkey, intvalue); voidCARenderServerSetDebugValue...(mach_port_t port, intkey, intvalue); } 由于以上能力无法在非越狱设备上开启，所以实际上我们无法检测 app 在任意时刻的 FPS 变化情况。...7、优化后的效果 按照苹果的建议 ，app 内容在没有频繁更新时，应该尽量降低 FPS 以平衡功耗占用，因为高刷必然带来更频繁的 GPU 任务提交，使得 GPU 占用提升。...方案如下： 最终也一样取得了GPU 同比下降28%甚至更高的效果，有效减轻了过热时的系统负载和功耗，并且从肉眼上基本无法分辨出差异。
上面流程消息发送成功之后，再进行本地事务的提交。这个流程看起来很完美，但是想象一下，如果在提交事务时数据库执行失败，导致事务回滚了。 然而此时消息已经发送出去，无法撤回。...但是实际上第二步有可能存在消息已经发送到 MQ 服务端，但是由于网络问题未及时收到 MQ 的响应消息，从而导致消息发送端认为消息消息发送失败。...然后根据事务的执行结果再决定提交或回滚事务消息。 如果事务提交成功，将会发送确认消息至 MQ，手续费系统就可以成功消费到这条消息。...如果事务被回滚，将会发送回滚通知至 MQ，然后 MQ 将会删除这条消息。对于手续费系统来说，都不会知道这条消息的存在。 这就解决了要么都成功，要么都失败的一致性要求。...order = new Order("66666", "books"); Message msg = new Message("transaction_tp
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