如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...3、为什么和维表关联后任务处理数据的能力变慢？ 建议：小数据量不常更新的维表使用ALL模式。大数据量的维表使用使用LRU模式，并且根据数据库不同做相应的处理(比如关系型数据库则建立索引等)。...3、拆分实时任务日志 场景: Flink实时任务运行时间长之后导致日志占用磁盘大，另外一个大的日志文件不利于排查问题。...5、脏数据管理 场景：由于数据源都是从Kafka过来的数据，可能存在数据类型错误、字段名称错误、字段阈值在Flink中超范围等。落库过程中，由于字段类型不匹配、阈值超范围等等情况。...解决方法： 在数据解析和数据落库等代码中，对catch中的数据进行收集。当异常数据达到一定的量时，告警通知。线下离线修正结果数据。
阅读代码能让你变得更优秀 我在编程生涯的早期就明白我阅读的代码越多，我的代码就能变得更好。我知道，当我不得不维护其他人的代码时，简单和干净的代码几乎总是比花哨或复杂 的代码好—— 即使有注释。...有时候当我阅读其他人的代码时，如果看到他们做错了，我会生气。但是随着我代码阅读量的增加，我开始懂得，总会有一些情形常见于别人的代码，但我在我自己的代码中却未曾遇到过的，并且我的方法没有必要那样执拗。...关键是不要害怕尝试任何你觉得看上去正确的东西，并且当你走错路的时候能够承认错误，并改正问题，然后继 续前行。 坏的代码就坏的，是这样的吗？ 有人会说“坏的代码比好的代码要更多更明显”。...sub-reddit致力于坏的代码。 在这些年里，我写了很多好的代码和坏的代码。当我看到我以前写的代码时，我的第一想法就是我怎么会写这样的垃圾代码。这实际上意味着我还在学习中。...如果你发现一些有用的东西——或者这篇文章中有什么需要改正的地方，请不要犹豫和我们分享。
从概念上讲，我们可以认为 Kafka 包含三个基本组件： 一个事件日志（Event Log），消息会发布到它这里 发布者（Publisher），将消息发布到事件日志 消费者（Consumer），消费（也就是使用...从另一个角度来看：可恢复错误指的是那些根源在消息和消费者外部的错误。解决这种错误后，我们的消费者将继续前进，好像无事发生一样。（很多人在这里被弄糊涂了。...“可恢复”一词并不意味着应用程序本身——在我们的示例中为消费者——可以恢复。相反，它指的是某些外部资源——在此示例中为数据库——会失败并最终恢复。）...那么，这与重试主题解决方案有什么关系？ 对于初学者来说，它对可恢复错误不是特别有用。请记住，在解决外部问题之前，可恢复错误将影响每一条消息，而不仅仅是当前的一条消息。...一般来说，当我们意识到发生了什么事情时，已经有大量数据受到影响了。 重试主题什么时候可行？ 需要明确的是，重试主题并非一直都是错误的模式。当然，它也存在一些合适的用例。
1、前滚和回滚与rollback的区别 描述： 数据库的前滚和回滚与rollback有什么本质不同，为什么时间少很多？ 解答： 前滚是利用redo信息来对事务做一个重放/重现操作。...回滚过程中从来不会涉及重做日志，只有恢复和归档时才会读取重做日志。...3、Analyze TABLE出错ORA-01555 描述： alert.log中多次出现analyze分析表时报ORA-01555快照过久的错误，请问是什么原因？...从报错看LOB字段存在了USER表空间，而USER表空间不再列表中。 7、DBCA创建数据库无法识别ASM 描述： DBCA创建数据库无法识别ASM磁盘组，应该如何排查？...两种方法都是可以的，你应该根据数据库实际的应用场景来选择，如果表上操作很频繁，那么forall分多批的方式对应用的影响会更小，如果表上没什么操作，insert … select 方式更好。
比如说在深圳和上海分别有一套数据库并且支撑了相关业务SVR，我们就需要在这两个城市间的数据库DB之间实现数据实时同步，这样有两个好处：1、这一套实时同步的东西可以在城市级切换的时候快速地将业务切换备城；...这套数据同系统，分发的系统把数据从源端抽出来，往里面写的过程中，需要做到原来写出来是什么样的，目标重放就是什么样的，两边的数据一致性一定要有保证，这里面就包含了我们如何规避在抽取链路、重放链路这两个数据链路上的错误...这里面都以TDSQL的实践为例：获取增量日志必须要在一个合适的TDSQL角色上处理，TDSQL本身是一个一主多备的分布式数据库集群，在选择获取数据库增量日志的角色上我们选择从备机上获取。...更新：首先一条update，如果影响行数大于0，可判定这条执行是正常的。如果小于0，则意味着可能出现一些执行错误，比如语法有问题或者字段长度有问题。...跨城的架构中，本城的一套数据实例会把增量数据写到消息队列，对城会有一个服务从消息队列里面把这个数据拉出来——对城的消息也会落到对城的消息队列，本城有一些消费服务会把这些数据拉过来，也就是说数据具有一个环路
比如说在深圳和上海分别有一套数据库并且支撑了相关业务SVR，我们就需要在这两个城市间的数据库DB之间实现数据实时同步，这样有两个好处：1、这一套实时同步的东西可以在城市级切换的时候快速地将业务切换备城；...这套数据同系统，分发的系统把数据从源端抽出来，往里面写的过程中，需要做到原来写出来是什么样的，目标重放就是什么样的，两边的数据一致性一定要有保证，这里面就包含了我们如何规避在抽取链路、重放链路这两个数据链路上的错误...image.png 这里面都以TDSQL的实践为例：获取增量日志必须要在一个合适的TDSQL角色上处理，TDSQL本身是一个一主多备的分布式数据库集群，在选择获取数据库增量日志的角色上我们选择从备机上获取...更新 image.png 更新：首先一条update，如果影响行数大于0，可判定这条执行是正常的。如果小于0，则意味着可能出现一些执行错误，比如语法有问题或者字段长度有问题。...跨城的架构中，本城的一套数据实例会把增量数据写到消息队列，对城会有一个服务从消息队列里面把这个数据拉出来——对城的消息也会落到对城的消息队列，本城有一些消费服务会把这些数据拉过来，也就是说数据具有一个环路
卡夫卡的信息通常被称为记录，但是，为了简化这里的信息，我将再次提到信息。 当我在Kafka中撰写一个主题时，您可以把它看作是消息队列中的一个分类。...最大的问题;什么时候使用Kafka，什么时候使用RabbitMQ? 不久前，我在Stackoverflow上写了一个答案来回答这个问题，“有任何理由使用RabbitMQ而不是Kafka吗?”...那么，什么时候可以使用优先队列呢?下面是一个简单的示例:我们每天都在为托管的数据库服务ElephantSQL运行数据库备份。数以千计的备份事件被无序地添加到RabbitMQ中。...可以从集群的控制面板轻松启用该特性。 常见用例——RabbitMQ vs Apache Kafka 关于一个系统能做什么或不能做什么，有很多信息。...Kafka可以用来将大量的信息流传输到存储系统中，而且这些天硬盘空间的花费并不大。 实时处理 Kafka作为一个高吞吐量分布式系统;源服务将数据流推入目标服务，目标服务实时拉出数据流。
测试人员面试需要掌握的内容 目录 1、在公司的测试流程是什么？ 2、你提一个bug，开发不认同的话怎么办？ 3、熟悉数据库吗，出道SQL题写出来？ 4、熟悉Linux吗？常用的命令有哪些？...13、白盒测试和黑盒测试的区别？ 14、GET请求与POST请求有什么区别？ 15、对于加班可以接受吗？ 1、在公司的测试流程是什么？...bug 5.请求和响应都正确时，前端是否跳转、渲染，若错误，为前端bug 日志查看法： 当我们发现一个bug，并不确定这个bug属于前端还是后端，可以查看后端服务的日志，复现bug时，查看日志中有没有相关信息...区别一： 从定义上：白盒测试需要从代码句法发现内部代码在算法，溢出，路径，条件等等中的缺点或者错误，进而加以修正。而黑盒测试着重测试软件功能，它并不涉及程序的内部结构和内容特性。...区别二： 从测试目的上：黑盒测试的目的是检测是否有不正确或遗漏的功能；数据或者参数上，输入能否正确接收；是否有数据结构错误或外部信息访问错误；性能上是否能够满足要求；是否有初始化或终止性错误。
今天主要从开发的角度来跟大家聊一聊为什么网易数据中心在处理实时业务时，选择 Flink 和 TiDB。...实际接触线上数据的同学可能会遇到类似的问题，如： 多种数据源：各个业务方的外部系统日志，并且存在有的数据存储在数据库，有的需要以日志的方式调用，还有以 rest 接口调用的方式。...被存下来的状态将存储在 RocksDB 中，当出现故障时，可以从 RocksDB 恢复数据，然后从断点重新计算整个流程。...但不是所有业务都可以用 CDC 模式，比如落数据时要增加一些比较复杂的过滤条件，或者落数据时需要定期读取某些配置表，亦或者先需要了解外部的一些配置项才能知道切分情况时，可能就需要手动的自定义 source...当收到非空信号时，就把数据拉出来，通过反序列化器作为整个实时处理框架的流转对象，然后可以对接后面各种模块化了的 UDF。
它是解决了数据同步场景的那些问题 ？有哪些优势 ？原理是什么？以及为何建议作为数据同步场景下的主力生产工具之一 ？ 2. CDC 技术介绍 1....基于日志的 CDC： 在业务系统中添加系统日志，当业务数据发生变化时，更新维护日志内容，当 ETL 加载时，通过读日志表数据决定需要加载的数据及加载的方式。...例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog文件当作流的数据源，通过对 MySQL Binlog 进行实时采集，然后对接一些实时计算引擎或者 APP 进行消费后把数据传输入...表锁锁的时间会更长，因为表锁有个特征：锁提前释放了可重复读的事务默认会提交，所以锁需要等到全量数据读完后才能释放。所以说加锁的事情对线上的业务影响是很大的，除非能够暂停线上业务，否者不建议尝试。...全量读取阶段不支持 checkpoint：CDC 读取分为两个阶段，1.X 全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个小时，当我们同步了
它是解决了数据同步场景的那些问题 ？有哪些优势 ？原理是什么？以及为何建议作为数据同步场景下的主力生产工具之一 ？ 2. CDC 技术介绍 1....**基于日志的 CDC：** 在业务系统中添加系统日志，当业务数据发生变化时，更新维护日志内容，当 ETL 加载时，通过读日志表数据决定需要加载的数据及加载的方式。...例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源，通过对 MySQL Binlog 进行实时采集，然后对接一些实时计算引擎或者 APP 进行消费后把数据传输入...表锁锁的时间会更长，因为表锁有个特征：锁提前释放了可重复读的事务默认会提交，所以锁需要等到全量数据读完后才能释放。所以说加锁的事情对线上的业务影响是很大的，除非能够暂停线上业务，否者不建议尝试。...全量读取阶段不支持 checkpoint：CDC 读取分为两个阶段，1.X 全量读取阶段是不支持 checkpoint 的，因此会存在一个问题：当我们同步全量数据时，假设需要 5 个小时，当我们同步了
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。...实时数据分析如果讲的更加具体些，基本上会牵涉到数据聚合分析。 数据聚合分析在实时场景下，面临的新问题是什么，要解决的很好，大致有哪些方面的思路和框架可供使用，本文尝试做一下分析和厘清。...为了让历史数据迅速可达，自然想到添加缓存，缓存的引入固然可以减少关联处理时延，但容易引起缓存数据和数据库中的数据不一致问题，另外缓存容量不易估算，成本增加。 有没有别的套路可以尝试？这个必须要有。...第1、2两种情况下，增量计算会带来实时性上的收益，第三种不会，因为所有指标均被破坏，都需要重演，已经褪化成全量计算。...上面讨论的全量也好，增量也罢，都是把数据从数据库拉出来再进行计算，那么有没有可能在数据库内部实现增量计算的可能？
尝试访问服务器上的服务或网站，观察是否能够正常访问。 错误日志：检查服务器上的错误日志文件，如系统日志、应用程序日志等，查找任何与服务器故障相关的错误记录。...恢复备份数据：如果服务器上的数据受损或丢失，可以从备份中恢复数据。确保定期进行数据备份，并测试备份的可恢复性。...数据库备份和恢复：如果数据库无法修复，或者数据丢失严重，可能需要从备份中恢复数据。确保定期进行数据库备份，并测试备份的可恢复性，以便在需要时能够快速恢复数据。...软件错误如何处理 如何发现软件错误 应用程序错误信息：观察应用程序界面或日志文件中是否有任何错误消息或异常信息。这些错误信息可能指示软件错误的发生。...确保在执行数据迁移操作时采取适当的措施来保证数据的完整性和一致性。 寻求厂商支持：如果您无法解决存储故障或需要更高级的技术支持，建议与存储设备的厂商联系，并寻求他们的支持和建议。
基于日志：通过实时消费数据的变更日志实现，因此实时性很高。而且不会对 DB 造成很大的影响，也能够保证数据的一致性，因为数据库会将所有数据的变动记录在变更日志中。...而全量 + 增量的方式意味着第一次上线时全量到增量的切换过程全部可以通过 CDC 技术实现，无须人为地通过全量的任务加上增量的 job 去实现全量 + 增量数据的读取。...将计算从 DB 里解脱出来，通过 Flink 的外部计算再重新写回数据库，以加速平台应用的报表、统计、分析等实时应用场景。...同步任务过多或处理方案密集的情况，建议使用多套 Flink 下游集群，然后根据同步的实时性区分对待，将任务发布到相应的集群中。 Q6 中间需要 Kafka 吗？...建议先查看 MySQL CDC 是不是使用老的方式实现，可以尝试新版本的并发无锁实现。 Q17 MySQL 上亿大表全量和增量如何衔接？
本人就读于某双非一本大学计算机系，大一的时候在疲于提升绩点后，发现自己根本不知道计算机有哪些领域，能够干啥。于是在互联网上广泛搜索计算机有哪些领域、需要学什么、能干什么后，确定了自己喜欢的领域：前端。...为什么要做这个基于 websocket 的在线错误日志？主要是怎么实现的？ 回答：做这个功能的原因主要是当时为了练技术，并没有从整个产品的角度去考虑这一块功能，仅仅是为了实现而实现。...然后在管理员打开错误日志的前端页面的时候会建立 websocket 连接，并将 errorLog.txt 文件中的记录当作历史日志传给前端并倒序渲染出来。...这个时候同时调用 fs.watch 方法对 errorLog.txt 文件的变化进行监听，如果有错误日志写入文件中，那么文件就变化了，就会通过 websocket 将新增的错误日志记录主动广播给前端，以此达到管理员在日志界面时可以看到实时的错误信息的效果...通过前面几个问题发现了自己思维上的大短板，就是很少思考项目本身需要什么技术，用什么技术合适。） 如果有海量请求来了，你在项目中是如何处理这些高并发请求的呢？
他们希望产品在需要时实际存在，而不是三年后。 触手可及的速度。人们希望 RethinkDB 能够快速处理他们实际尝试过的工作场景，而不是我们建议的“现实世界”中的场景。...我们开始构建一个好的数据库系统，但是用户想要一个做 X的好方法（例如从 hapi 存储 JSON 文档的好方法，存储和分析日志的好方法，创建报告的好方法等） 并不是说我们没有尝试快速发布，让 RethinkDB...当我们觉得 RethinkDB 满足了我们的设计目标并且我们有足够的信心推荐它用于生产时，几乎每个人都在问“RethinkDB 与 MongoDB 有什么不同？”...一些人建议我们应该构建一个云产品。实际上，我们确实有一个正在开发中，所以这是我想介绍的一个有趣的话题。 小型数据库公司构建云服务的一个明显问题是，它的模式与常见的启动失败模式相匹配——分裂焦点。...我们相信我们不受经济规律和经营企业规律的影响。 我们能做些什么来避免这些错误吗？就像我小时候可以制作一台可以工作的收音机一样。我们在不知不觉中无能，这种无能需要数年时间才能变得有意识。
这篇文章目的是强调，只有当我们付出足够的努力来处理我们将要面对的组织和分布式计算问题时，才能获得微服务并从中受益。在后面的段落中，您将发现我们从真正的微服务中得到了什么，以及它们从我们这里得到了什么。...可伸缩性 扩展我们的应用程序有两个主要原因。第一个是因为我们想要更大的负荷。第二个是关于我们希望在失败时提供的弹性。在单片架构中，我们需要用所有的组件来扩展整个系统。...监控 当我们的系统由一个或几个节点上的单个应用程序组成时，您就可以很容易地找到日志文件并在出现任何问题时对它们进行检查。...其次，如果不是你在日志中找到的错误，而是你的反应能力，那么发现错误就更糟糕了。因此，在微服务体系结构中，我们必须接受和处理系统监控方面的复杂性。...使用这组工具，您可以很容易地发现系统的哪个部分造成了瓶颈。当我们讨论应用程序日志时，我们考虑查找已经发生的错误的源。在微服务体系结构中，对主机、cpu、内存、网络延迟、响应时间等的实时监控也是无价的。
这种架构的工作方式是接收日志，并将其并行输入批处理系统和流处理系统。我们需要两次逻辑处理，一次在批处理系统中，一次在流处理系统中。我们可以在查询时将两个系统的结果融合在一起来产生完整的答案。...这是一个显而易见但又经常被忽略的要求。代码可能会一直更改。因此，如果我们有从输入流中获取输出数据的代码，只要代码更改，就需要重新计算输出以查看更改的效果。 为什么代码会发生更改？...最终，我们必须需要具备丰富的 Hadoop 知识以及对实时层深入了解，并增加了新的要求，即在调试问题或尝试调优性能时，我们需要对API如何转换为底层系统必须有足够的了解。...两种方法在效率和资源权衡上有一定程度的不同。Lambda 架构需要一直运行重处理和实时处理，而我提出的建议仅在需要重处理时才运行作业的一个副本。...但是，我的建议需要在输出数据库中暂时占用2倍的存储空间，并且需要一个支持大容量写入的数据库来进行重新加载。在这两种情况下，重处理的额外负载可能会平均化。
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