数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
MySQL复制是一个基于日志的异步复制系统，允许一个MySQL服务器实例（源服务器或主服务器）将数据更改复制到一个或多个其他MySQL服务器实例（复制服务器或从服务器）。
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际上中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成：流复制引擎和流复制管理服务。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
我们都知道，Python 中有两种可变的数据类型：list 和 dict。这两种数据类型对应的实例也有很多方法可以对自身进行修改，需要注意的是，这里调用修改相关的方法的时候不是返回修改后的实例，而是就地修改，也就是原地修改。我们有些时候不希望原来的被修改，因此，复制它们的实例就显得非常重要。
在OC中，因为采用内存计数的方式管理内存，所以浅复制时会对同一个内容计数加一，深复制则不会。
Redis主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
Step 2：从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息，并没有立即发起复制。
postgresql 的逻辑复制槽估计是一个被说烂的话题，但如果你是在大批量的使用逻辑复制槽作为数据的同步和复制的功能，那这就是一个另外的话题了。
1、从节点执行 slaveof 命令 2、从节点只是保存了 slaveof 命令中主节点的信息，并没有立即发起复制 3、从节点内部的定时任务发现有主节点的信息，开始使用 socket 连接主节点 4、连接建立成功后，发送 ping 命令，希望得到 pong 命令响应，否则会进行重连 5、如果主节点设置了权限，那么就需要进行权限验证；如果验证失败，复制终止。 6、权限验证通过后，进行数据同步，这是耗时最长的操作，主节点将把所有的数据全部发送给从节点。 7、当主节点把当前的数据同步给从节点后，便完成了复制的建立流程。接下来，主节点就会持续的把写命令发送给从节点，保证主从数据一致性。
部分重同步的机制在Redis复制过程中的作用是优化复制性能，减少全量同步的时间和带宽消耗。通过部分重同步，从节点只需要同步自上次断开连接以来的增量数据，而不需要整个RDB文件，可以快速从主节点恢复到与主节点一致的状态。这样大大减少了复制过程的数据传输量和延迟。
逻辑复制（Logical Replication）或Pglogical是表级别的复制。两者都是基于WAL的复制机制，允许在两个实例之间复制指定表的WAL。这两个看起来让人迷惑，到底有什么区别呢？Logical Replication是PostgreSQL10.0引入的内置新特性，而pglogical则是一个插件。PG10版本之前可以使用该插件进行逻辑复制，通过持续发展，pglogical的所有特性都集成到了Logical Replication中。换句话说，pglogical插件变成了Logical Replication。Logical Replication最基本的优势在于不用安装任何插件，安装插件受限的环境中，可以推荐使用该逻辑复制。
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
该问题来自某客户，据描述，他们在部署 MySQL 主从复制时，有时候仅在主库上创建复制用户，有时候主从实例上都会去分别创建复制用户，发现这两种方式都可以成功建立复制。针对这一现象，进行了一轮验证，来观察采用不同方式创建复制用户对主从复制的影响。
Destination 指定要复制的文件的目标。该参数可以包含驱动器盘符和冒号、目录名、文件名或者它们的组合。
服务和数据的高可用性本质上是靠“复制”来解决的，比如服务通过集群部署多台机器来完成，数据通过冗余的多副本机制来完成。对于服务来说，只需要部署多个实例即可，特别是无状态服务，常见的微服务(dubbo/spring cloud)几乎都是通过集群部署对外提供服务能力，更进一步的还可使用k8s+docker技术自动管理服务的副本容量；对于数据来说，需要通过数据复制来保证数据节点的一致性，由于数据是有状态的，因此实现难度较服务复制成本要高。
根据IDC的相关数据统计，2018年全球的数据复制存储市场规模就已经超过了500亿美金，而其中而作为数据复制技术重要应用场景的数据备份和恢复软件市场的规模也同样蔚为可观。今天，我们就来聊聊5种常见的数据复制技术。
MySQL的复制是指将一个数据库实例的数据复制到另一个数据库实例，使两个实例的数据保持一致。复制是MySQL高可用性和可扩展性的重要组成部分，它可以提供数据备份、读写分离以及故障恢复等功能。
MySQL有很多种复制，至少从概念上来看，传统的主从复制，半同步复制，GTID复制，多线程复制，以及组复制（MGR）。 咋一看起来很多，各种各样的复制，其实从原理上看，各种复制的原理并无太大的异同。 每一种复制的出现都是有其原因的，是解决（或者说是弥补）前一种的复制方案的潜在的问题的。 新的复制方式的出现，是基于对原复制某一方面增强或者是优化的结果，而不是全新的一种方案或者技术，所以就不难理解为什么有这么多中复制。 其实搞出来这么多概念，个人觉得是源于开源的原因吧，不同复制版本的出现，因为是一个不断发现问题就解决问题的过程。 如果是闭源的数据库，你只管打补丁就行了，SP1,SP2,SP3……，应该不会出现这么多概念上的东西。
在分布式系统中为了解决单点登陆问题，通常会把数据复制多个副本并部署到不同的机器上来解决此类问题。那么Redis也一样，在集群环境，怎么保证不同的实例与实例之间Redis数据的一致呢？答案就是Redis中的复制功能。在这一篇中我们主要介绍Redis有关复制功的内容。
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力，用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制，可以更好地管理和优化数据库，为业务系统提供更强大的支持。
文章更新: 20161119 初次成文 20170420 增加了按键触发复制模式和Android7.0+上磁贴的说明 应用名称:全局复制 应用包名:com.camel.corp.universalcopy 备注说明:无 这段时间事情实在是比较多，所以博客的更新又被搁置了，之前发的那几篇干货篇幅都好长好长，虽然写的时候花了不少时间但是估计也没多少人看(笑)，倒是好久没有为大家推荐应用了，正好这几天自己空闲时间比较多，所以...(强行拖出片场) 话不多说马上开始介绍我们今天的嘉宾"全局复制"
1 灵活: 逻辑复制对比物理复制来说,可以单表进行数据的复制,物理复制则是不可以的,并且大部分时间对于ETL的功能需求来说,物理复制太重了,需要的磁盘,网络,等资源都相对于逻辑复制消耗的要大的多.
玩过王者荣耀的同学，应该都知道里面有个英雄叫做镜，她释放技能时，会出现一个长相一模一样的分身，而且动作也是一样的。
由于社会科学中的可复制性较弱，学者们渴望量化一门学科的不可复制性的规模和范围。然而，小规模手动复制方法不适合处理这个大数据问题。在这里，我们在科学领域进行了一个全学科范围内的复制普查。包含样本（N=14,126篇论文）几乎涵盖了过去20年里在6家顶级心理学期刊上发表的几乎所有论文。使用一个经过验证的机器学习模型，估计论文的复制可能性，最终结果既支持又反驳了之前相对较小的人工复制样本中所得出的推测。首先，我们发现心理学的单一整体复制率不能很好地捕捉到子域之间不同程度的可复制性。其次，我们发现在所有子领域中，复制率与研究方法密切相关。实验的重复速率明显低于非实验研究。第三，我们发现作者的累积发表数量和被引文的影响与复制的可能性呈正相关，而对研究质量和严谨性的其他相关因素，如作者的大学声望和论文的被引文，与可复制性无关。最后,我们发现媒体关注与复制失败的可能性呈正相关。我们对可复制性的规模和范围的评估是广泛解决可复制性问题的重要下一步。
主从复制就是现在有俩台redis服务器，把一台redis的数据同步到另一台redis数据库上。前者称之为主节点（master），后者为从节点（slave）。数据是只能master往slave同步单向。
每个redis节点启动后都会动态分配一个40位的十六进制字符串为运行ID。运行ID的主要作用是来唯一识别redis节点，比如从节点保存主节点的运行ID识别自已正在复制是哪个主节点。如果只使用ip+port的方式识别主节点，那么主节点重启变更了整体数据集（如替换RDB/AOF文件），从节点再基于偏移量复制数据将是不安全的，因此当运行ID变化后从节点将做全量复制。可以在info server命令查看当前节点的运行ID。
MySQL通过复制（Replication）实现存储系统的高可用。目前，MySQL支持的复制方式有：
GC复制简单来说,就是获取到空间里的活动对象,将所有活动对象复制到其他框架,再把原来空间的所有对象回收掉.
PostgreSQL 本身的复制方式和方法是有一个渐进的历史，这段历史也是证明POSTGRESQL 为何能走到今天越来越热的原因。
C++类用三个特殊的成员函数：复制构造函数、赋值操作符和析构函数 来决定类对象之间的初始化或赋值时发生什么。所谓的“复制控制”即通过这三个成员函数控制对象复制的过程。本篇文章将介绍复制构造函数。
Mysql的使用中，会伴随着一个其他数据库中很少被提到的问题，数据融合。ORACLE ,SQL SERVER ,PG 你可以去分区表，MYSQL 中遇到这样的问题大多去分库分表去解决，虽然现在有了TIDB 可以进行MYSQL 的后续的数据融合，但如果数据量不大的情况下，或者有些 MYSQL 8的新支持的语法需求等等，多源复制还是一个好的选择。
在php中要实现跳转有很多方法，最常规的跳转方法就是使用header函数来操作了，当然也可以在php中输入js跳转形式，下面我来给大家介绍一下。
Redis 的复制功能分为同步( sync )和命令传播( command propagate )两个步骤：
一、如何复制表 在 MySQL 中复制表的方式有三种： 只复制表结构 只复制表结构，包括逐渐、索引等结构内容，但是不会复制表中的数据。语法如下： create table tableName like some_table; 例如将 students 表的结构复制给 新建的users表： create table users like students; 只复制表数据 只复制表的基本结构和所有数据，但不复制主键、索引等。语法如下： create table tableNmae select * from
👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： MySQL 🌈 每日一语：人的一生，好不好只有自己知道，乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 主从复制流程 主从复制的类型 主从复制内容方式 主从复制的优点 主从复制流程 MySQL主从复制是基于主服务器在二进制日志跟踪所有对数据库的更改。因此要进行复制，必须在主服务器上启用二进制日志。 每个从服务器从主服务器接收已经记录到日志的数据，当从服务器连接到主服务器时，它通知主服务器
创建容错系统的最常见方法是创建组件冗余，换句话说，组件可以被移除，而系统应该继续按预期运行。这就造成了一系列的挑战，将这种系统的复杂性提高到一个完全不同的水平。具体而言，复制的数据库需要同时维护和管理若干个server成员，而不只是一个。此外，当多个server协同工作是，系统必须处理其他一些常见的分布式系统问题，诸如断网或脑裂等情况。
""" a = [1, 2] b = a #赋值 c = a.copy() #浅复制 a.append(3) print(b) #父对象改变 print(c) #父对象不变 ''' [1, 2, 3] [1, 2] ''' """
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/9236731.html
在Redis集群中，让若干个Redis服务器去复制另一个Redis服务器，我们定义被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），这种模式叫做主从复制模式。
MySQL复制是MySQL成功的最重要原因之一，前东家某公司内网上有相关资料，低下评论戏称"核心科技"，今天将核心科技分享给大家
很多人在学习python3的时候，在字典部分copy和deepcopy感到很困惑，现在针对这两个方法进行区分，即一种是浅复制（copy），一种是深度复制（deepcopy）。
之前的文章中，我们讲述了redis的复制机制，通过复制，数据可以被备份，然后这些备份的副本可以用来做读写分离、负载均衡、故障转移等，在实际应用复制功能时，有一些点还是需要注意的，这里咱们罗列下。
当单台 MYSQL 服务器无法满足当前网站流量时的优化方案。需要搭建 mysql 集群技术。
相对比使用RDS ，NOSQL 数据库的虽使用，但被忽视的不少，相对于数据库之间的复制，（物理复制， 逻辑复制）,redis 的复制，不少人认为还是比较简单的。那下面有一些问题
MySQL的复制功能是其高可用性和可扩展性的基石，它允许数据从一个数据库服务器（主服务器）复制到一个或多个数据库服务器（从服务器）。然而，在实际操作中，复制系统可能会遭遇外键约束带来的挑战。本文旨在深入探讨外键对MySQL复制系统的影响，并提供一些应对策略，以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。
在上一篇文章中（数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子），我为你讲解了数据分布（也称数据分片）技术，主要用于构建数据索引，是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是，将原数据集划分为多个数据子集，以存储到不同的地方，在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性（一个存储节点故障，只影响该存储节点的数据）。
redis主从复制： 1.配置： master：修改：bind 0.0.0.0 想设置密码：requirepass slave： （1）修改配置文件：slaveof （2）启动从节点server的时候：redis-server redis.conf --slaveof masterip masterport （3）直接在客户端命令执行：slaveof masterip msterport 如果主节点设密码了：masterauth 2.主从复制原理： 主从第一-次连接进行全量复制，从节点发送复制请求给主节点，主节点受到请求进行rdb持久化 然后把rdb文件传送给从节点。从节点接收到rdb文件后清空旧数据，然后将rdb文件加载到内 存中。之后主节点数据的更新会同步到从节点。主从复制是异步的。
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