对于这样的剧情，想必大家不会陌生：美国大片中拯救世界的英雄，平时看起来跟普通人没啥区别，甚至还可能会有点让人看不上。
作者：操盛春，爱可生技术专家，公众号『一树一溪』作者，专注于研究 MySQL 和 OceanBase 源码。
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开始，分析业界最成熟的ELKB解决方案在接入时和接入后的痛点，并通过在腾讯云ES上接入日志和运维索引的体验，分享腾讯云ES是如何解决这些痛点，来降低日志接入和运维成本，让业务能专注于日志数据价值的挖掘。
Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。
PolarDB-SCC 利用单边的RDMA 进行日志传输，减少网络开销节省CPU周期，如下图所示每个只读RO节点有一个日志的缓冲区，RW节点的日志缓冲区的日志数据将始终远程写入到RO节点日志的缓冲区中的相同的偏移量位置，RW节点为每个RO节点分配一个日志写入程序，负责通过RDMA 将日志写入到RO节点缓冲，RO节点会自动在RW节点中注册，然后相关的日志会写入到从节点中。
任何一个应用只要冠以”系统“二字，那么它一定离不开一个模块，那就是”日志“。既然我们要开发一个数据库系统，那么它必然要有自己的日志模块。日志通常用于记录系统的运行状态，有点类似于快照，一旦系统出现异常，那么管理员或者它的代码本身可以通过扫描分析日志来确定问题所在，或者通过日志执行错误恢复，这点对数据库系统更加重要。
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。如何降低日志接入和后续运维成本，腾讯云大数据ES告诉你答案。
S7-1500全系列CPU都支持数据记录功能，在用户程序中可使用数据记录指令，将过程值保存到数据日志文件中。
该系列专题为2018年4月OCP-052考题变革后的最新题库。题库为小麦苗解答，若解答有不对之处，可留言，也可联系小麦苗进行修改。
MySQL WAL（Write-Ahead Logging）技术：是 MySQL 数据库的一种重要机制，主要关于数据库系统中的事务处理和日志管理。
vdbench源码下载地址：https://www.oracle.com/downloads/server-storage/vdbench-source-downloads.html
日志系统，是移动端定位排查线上问题非常有效的一个工具。以往商家使用App出现问题，向客服咨询时，客服需要详细收集商家的问题信息、店铺信息（操作步骤、操作视频等），然后提交工单反馈给开发，开发再根据这些信息进行问题定位。这个过程中反复沟通的时间成本无法避免，商家与客服在沟通时也存在信息遗漏与缺失。随着业务的不断扩张，业务的复杂度不断加深，当用户达到一定的量级时，仅靠客服在商家和开发之间反复沟通，显然不能满足各个业务开发同学的需要，也无法快速定位问题。
上文提到了AOF日志，redis会将写命令持久化到AOF日志中，这样做的好处在于只有遇到写命令时才会记录该命令的日志，并且aof中提供了三种写入策略，一般会选用“允许数据有一点丢失，但不希望数据大量丢失并且不怎么影响redis性能”的everysec策略。
在 MySQL架构（二）SQL 更新语句是如何执行的？中说到了 redo log 和 binlog 日志文件，在事务执行过程中，会分两个阶段写入这两份日志文件中，这也是为了保证两份日志之间的一致性，即维护 mysql 的数据一致性。
公司目前在做一款企业级智能客服系统，对于系统稳定性要求很高，不过难保用户在使用中不会出现问题，而 Android SDK 集成在客户的 APP 中，同时由于 Android 碎片化的问题，对于 SDK 的问题排查就显得尤为困难，因此记录下用户的操作日志就显得极为重要。
在写日志的时候，单个日志如果过大，对于读写和同步都会产生影响，所以在日志变大的时候，需要对日志进行一个分组。
数据库的重要性能指标中有一项对于高并发下的数据库写操作,不少数据库都对此有执念,一秒钟写入的数据量是多少,并为此而自豪. 数据的写入在单位时间中的确是很重要的. POSTGRESQL 怎么能应对高并发下的写操作,并且在不改变目前的硬件的条件的基础上, 怎么进行优化.
任何一个技术都有其底层的关键基础技术，这些关键技术很有可能也是其他技术的关键技术，学习这些底层技术，就可以一通百通，让你很快的掌握其他技术。如何在磁盘上存储数据，如何使用日志文件保证数据不丢失以及如何落盘，不仅是MySQL等数据库的关键技术，也是MQ消息队列或者其他中间件的关键技术之一。
写入日志到Scribe的解决方案 1.概述 Scribe日志收集服务器只负责收集主动写入它的日志，它本身不会去主动抓取某一个日志，所以为了把日志写入到scribe服务器，我们必须主动向scribe服务器发送日志信息。由于scribe服务器是基于thrift框架实现的，并且thrift支持多种编程语言的通信，所以对于写入scribe服务器的客户端实现也可以使用多种语言，这就为把写入日志的客户端集成到各种应用系统中提供了很好的支持。把写入日志到scribe服务器的功能集成到应用系统是一种可行的解
Hudi提供了两种存储类型，即 CopyOnWrite（COW）和 MergeOnRead（MOR）。COW在数据插入时会直接写入parquet数据文件，对于更新时也会直接更新并写入新的parquet数据文件；而 MOR在数据插入时会写入parquet数据文件，对于更新时则一般会写入log增量日志文件，而后进行压缩合并。之前在Upsert在Hudi中的实现分析已经分析过在 COW类型下Hudi是如何处理 upsert，这篇文章主要分析在 MOR类型下Hudi是如何处理 upsert。
在正式理解这个概念前，先把 守护线程 与 守护进程 这二个极其相似的说法区分开，守护进程通常是为了防止某些应用因各种意外原因退出，而在后台独立运行的系统服务或应用程序。 比如：我们开发了一个邮件发送程序，一直不停的监视队列池，发现有待发送的邮件，就将其发送出去。如果这个程序挂了(或被人误操作关了)，邮件就不发出去了，为了防止这种情况，再开发一个类似windows 系统服务的应用，常驻后台，监制这个邮件发送程序是否在运行，如果没运行，则自动将其启动。 而我们今天说的java中的守护线程(Daemon Thre
无论是读取副本还是写入副本，都是通过底层的Partition对象完成的，而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。可以说，理解这些字段的用途，是后续我们探索副本管理器类功能的重要前提。
本文主要演示日常开发中利用多线程写入文件存在的问题,以及解决方案,本文使用最常用的日志案例!
redo log包括两部分内容，分别是内存中的日志缓冲(redo log buffer)和磁盘上的日志文件(redo log file)。
最近行情越来越卷了，给大家整理了互联网大厂15道经典MySQL日志面试题，希望大家都能找到理想的offer
HBase采用类LSM的架构体系，数据写入并没有直接写入数据文件，而是会先写入缓存（Memstore），在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。为了防止数据写入缓存之后不会因为RegionServer进程发生异常导致数据丢失，在写入缓存之前会首先将数据顺序写入HLog中。如果不幸一旦发生RegionServer宕机或者其他异常，这种设计可以从HLog中进行日志回放进行数据补救，保证数据不丢失。HBase故障恢复的最大看点就在于如何通过HLog回放补救丢失数据。
在上一片文章中，我们说innodb的内存优化主要是通过多buffer pool size的优化，首先是lru链表的young和old区，以及之间的数据页的迁移的时间优化。因为我们执行一条sql，其实是在内存中做这件事情的，做完毕之后会加入的dolog中，然后后台线性会将其写入磁盘，所有这个缓存的大小就成为性能的重要影响因素。除此之外，调整old区的大小也可以让热点数据不易从buffer pool中淘汰，我们可以通过设置innodb_old_blocks_pct去设置old区的比例。当然我们也可以通过old区的最小淘汰时间innodb_old_blocks_time来让更多的数据能够留在热点区域内。当然由于线程对innodb缓存池的访问是互斥的，所以并发比较大的时候，容易出现瓶颈，所以在这里可以设置innodb_buffer_instances，这样buffer_pool_size就会平分到每个instance上。对于长时间不用或者要被淘汰的数据页，也有操作的方式，其提供了innodb_io_capacity和innodb_max_dirty_pages_pct分别表示一秒需要刷新到磁盘的io次数和要进行数据回写磁盘的触发上线，默认值是75%。
对于一门技术的学习，尤其是像Oracle database这种知识体系极其庞杂的技术来讲，从宏观上了解其体系结构是至关重要的。同时，个人认为，未必是专业DBA人员才需要了解其体系结构（固然对于数据库专业人员来讲，这些都是必备知识了），一般的技术人员如果对其有较深入的了解，也是大有益处的，毕竟技术思想很多时候都是相通的嘛。本文就从不同维度，如Oracle的内存结构，进程结构，存储结构等方面做相应描述。
从存储方式来看，TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中，而LogBlock表引擎将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值。
Oracle Redo Log是一种特殊的日志文件，用于记录数据库中所有数据变更的详细信息。当你在数据库执行插入、更新或删除等操作时，这些操作并不会立刻写入数据库的实际数据文件。相反，这些变更会首先被记录到Redo Log文件中。
这两个数据库操作的总和，构成一个完整的逻辑过程，不可拆分。这个过程被称为一个事务，具有ACID特性。
首先，InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据，如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中，而且还会对这行数据加独占锁，防止多个sql同时修改这行数据。
SQL Server中使用了WAL（Write-Ahead Logging）技术来保证事务日志的ACID特性。而且大大减少了IO操作。 WAL的核心思想是:在数据写入到数据库之前，先写入到日志.再将日志记录变更到存储器中。 SQL Server修改数据的步骤 1.在SQL Server的缓冲区的日志中写入”Begin Tran”记录 2.在SQL Server的缓冲区的日志页写入要修改的信息 3.在SQL Server的缓冲区将要修改的数据写入数据页
吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮架构研发负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 莫仁鹏，2020年加入作业帮，作业帮高级架构师，在作业帮期间，推动了作业帮云原生架构演进，负责作业帮服务治理体系的设计和落地、服务感知体系建设以及自研mesh、MQproxy研发工作。 摘要 日志是服务观察的主要方式，我们依赖日志去感知服务的运行状态、历史状况；当发生错误时，我们又依赖日志去了解现场，定位问题。日志对研发工程师来说异常关键，同时随着微
请读者注意：本文基于 GreatSQL 8.0.25 & MySQL 5.7.7-RC版本，在 MySQL8.0.30 Redo 发生变化，详情见： MySQL 8.0.30动态redo log初探
提交事务的时候，redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后，数据是绝对不会丢失的，因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。如果要是选择0的话，可能你提交事务之后，mysql宕机，那么此时redo日志没有刷盘，导致内存里的redo日志丢失，你提交的事务更新的数据就丢失了；如果要是选择2的话，如果机器宕机，虽然之前提交事务的时候，redo日志进入os cache了，但是还没进入磁盘文件，此时机器宕机还是会导致os cache里的redo日志丢失；所以对于数据库这样严格的系统而言，一般建议redo日志刷盘策略设置为1，保证事务提交之后，数据绝对不能丢失。
Redis作为内存型的数据库，虽然很快，依然有着很大的隐患，一旦服务器宕机重启，内存中数据还会存在吗？
本文描述了为Linux ext2fs文件系统设计和实现事务元数据日志的工作进展。我们回顾了崩溃后恢复文件系统的问题，并描述了一种旨在通过向文件系统添加事务日志来提高ext2fs崩溃恢复速度和可靠性的设计。
SQL Server中使用了WAL（Write-Ahead Logging）技术来保证事务日志的ACID特性。而且大大减少了IO操作。
大家好，我是田螺哥。金九银十已经来了，整理了15道经典MySQL日志面试题，希望对大家有帮助。
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
update student set name = 'zhangsan' where id = 10
Linux是一种开放的、因Internet而产生的操作系统。Internet的发展、以网络为中心的计算模式如电子商务被迅速接受和普及，都为 Linux提供了更巨大的机会，使之成为企业和部门级的首选平台。同时，Linux也以其对新技术的巨大包容能力为自身发展提供了良好的生长和栖息环境。这表现在其内核技术的发展为Linux环境下管理数据、存储数据、分配数据、升级数据提供了高性能的系统技术支持。ext3文件系统就属这类技术中较突出的一种。 日志文件系统 通常在系统运行中写入文件内容的同时，并没有写入文件的元数据（如权限、所有者及创建和访问时间），如果在写入文件内容之后与写入文件元数据之前的时间差里，系统非正常关闭，处于写入过程中的文件系统会非正常卸载，那么文件系统就会处于不一致的状态。当重新启动时，Linux会运行fsck程序，扫描整个文件系统，保证所有的文件块都被正确地分配或使用，找到被损坏的目录项并试图修复它。但是，fsck不保证一定能够修复损坏。出现这种情况时，文件中不一致的元数据会填满已丢失文件的空间，目录项中的文件项可能会丢失，也就造成文件的丢失。 为了尽量减少文件系统的不一致性，缩短操作系统的启动时间，文件系统需追踪引起系统改变的记录，这些记录存放在与文件系统相分离的地方，通常我们叫“日志”。一旦这些日志记录被安全地写入，日志文件系统就可以应用它们清除引起系统改变的记录，并将它们组成一个引起文件系统改变的集，将它们放在数据库的事务处理中，保持在状态下有效数据的正常运行，不与整个系统的性能发生冲突。在任何系统发生崩溃或需要重新启动时，数据就遵从日志文件中的信息记录进行恢复。由于日志文件中有定期的检查点，通常非常整齐。文件系统的设计主要考虑效率和性能方面的问题。 Linux可以支持许多日志文件系统，包括FAT、VFAT、HPFS（OS/2）、NTFS（Windows NT）、UFS、XFS、JFS、ReiserFS、ext2、ext3等。 ext3支持多种日志模式 ext3 是ext2文件系统的高一级版本，完全兼容ext2，与ext2主要区别便是具有快速更新文件的存储功能。计算机自磁盘上读取或写入数据开始就必须保证文件系统中文件与目录的一致性，所有日志文件中的数据均以数据块的形式存放在存储设备中，当磁盘分区时文件系统即被创建，按照文件形式、目录形式支持存储数据和组织数据。Linux的文件和目录采用层次结构文件系统，文件系统一般是在安装系统时通过使用“mount”命令安装上的，用于使用的文件链表存储在文件/etc/fstab中，用于维护而安装的文件链表则存放在/etc/mtab中。 ext3提供多种日志模式，即无论改变文件系统的元数据，还是改变文件系统的数据（包括文件自身的改变），ext3 文件系统均可支持，以下是在/etc/fstab文件引导时激活的三种不同日志模式： ◆data=journal日志模式 日志中记录包括所有改变文件系统的数据和元数据。它是三种ext3日志模式中最慢的，但它将发生错误的可能性降至最小。使用“data= journal” 模式要求ext3将每个变化写入文件系统2次、写入日志1次，这将降低文件系统的总性能，但它的确是使用者最心爱的模式。由于记录了在ext3中元数据和数据更新情况，当一个系统重新启动的时候，这些日志将起作用。 ◆data=ordered日志模式 仅记录改变文件系统的元数据，且溢出文件数据要补充到磁盘中。这是缺省的ext3日志模式。这种模式降低了在写入文件系统和写入日志之间的冗余，因此速度较快，虽然文件数据的变化情况并不被记录在日志中，但它们必须做，而且由ext3的daemon程序在与之相关的文件系统元数据变化前执行，即在记录元数据前要修改文件系统数据，这将稍微降低系统的性能（速度），然而可确保文件系统中的文件数据与相应文件系统的元数据同步。 ◆data=writeback日志模式 仅记录改变文件系统的元数据，但根据标准文件系统，写程序仍要将文件数据的变化记录在磁盘上，以保持文件系统一致性。这是速度最快的ext3日志模式。因为它只记录元数据的变化，而不需等待与文件数据相关的更新如文件大小、目录信息等情况，对文件数据的更新与记录元数据变化可以不同步，即ext3是支持异步的日志。缺陷是当系统关闭时，更新的数据因不能被写入磁盘而出现矛盾，这一点目前尚不能很好解决。 不同日志模式间有差别，但设置的方法一样方便。可以使用ext3文件系统指定日志模式，由/etc/fstab启动时完成。例如，选择data=writeback日志模式，可以做如下设置： /dev/hda5 /opt ext3 data=writeback 1 0 在一般情况下，
redo 日志是用来保证 MySQL 持久化功能的，需要注意的是 redo 日志是 InnoDB 引擎特有的功能。
日志是mysql数据库的重要组成部分，记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发，我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log)，本文接下来会详细介绍这三种日志。
写日志文件的入口在 HoodieMergeOnReadTable#handleUpdate，其核心代码如下
说到日志，它就是一个将有序序列的不可变记录记下来，并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务，你可能需要一两套日志。在Facebook，我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook，我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段，又无需担心数据流管控或数据丢失的呢？就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢？答案就是先将它们写入日志，让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统，可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此，要是有持久性方面的顾虑？那就去使用预写日志吧。
一些事件是没有类型代码的，因为他是其他事件的基类，如Log_event ，这些并不会写在日志文件中
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
