Canalys发布2022年中国云市场数据，销售总额达到303亿美元，市场同比增长10%。
云可用区（Availability Zone,AZ）是一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，可用区内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个地域中的多个可用区间通过高速光纤相连，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。
HyperBDR云容灾是云原生业务级别容灾工具，充分利用云原生能力提升容灾效率，降低容灾TCO。采用块级别全量增量复制技术，备份效率高；最新无主机数据同步技术，让容灾数据存储成本更低，让数据跨平台流转更自由；Boot in Cloud独家技术，支持一键在云端恢复业务主机到可用状态；基于云原生编排能力，实现业务资源组一键容灾，保障业务连续和高可用性。HyperBDR云容灾目前支持国内国际20+云、40+云版本。
容器和镜像之间的主要区别是顶部的可写层。所有对容器添加新的或修改现有数据的内容都存储在该可写层中。当容器被删除时，可写层也被删除。底层镜像保持不变。
早上7点多接到一个数据库服务器空间报警，磁盘空间不足。登陆数据库查看，MySQL slave 大量延迟，有68G 的relay log。查看slave status 发现Relay_Log_Pos ,Exec_Master_Log_Pos 位点始终不变。
一. 前言 上一篇介绍到如何构建镜像以及镜像管理,不知道大家学到现在有没有疑问?比如我运行web服务产生的日志,我如何在宿主机上看到?我想安装mysql或者redis等,配置文件如何配置,可以进到容器
Eureka采用CS架构，由服务注册中心Eureka Server和服务提供者/消费者Eureka Client组成；Nacos采用高可用的P2P设计(无主节点)，所有的server节点都是同等作用，支持AP和CP两种模式；
TDSQL平台下，某系统由于业务需求，要将其中三个数据库迁移至其他实例。TDSQL拥有DCN同步以及多源同步等迁移功能，但是由于前期部署规划问题并没有安装相关组件，因此综合考虑后，决定使用mydumper进行数据冷迁移。
一 序言 在运维线上M-M 架构的MySQL数据库时,接收的比较多关于主备延时的报警:
早上被微盟运维人员删库的事件刷屏了，超过36小时，仍未完全恢复，我花了点时间从通告的信息中做了一些深入地分析解读，分享给大家。
问题现象：tdsql-xxxxxx 库plidb表letterperson字段PrintState被大量置为了‘0’
该文是docker redis主从配置 正式部署的前言。如下会简要列出目录，需要了解的前置知识，以防配置时出错。 如果你还不够了解，就阅读正文的相应章节。
u 数据库的表空间大小，是否有表空间快满了，表空间增长是否过快（系统表空间是否增长过快）。
网名“北在南方”，资深 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
当地时间3月28日，PAX East 2019已于波士顿会展中心正式开幕了！这一届还恰逢PAX East十周年，着实吸引了不少游戏厂商！
目前一共包含以下4个脚本，其中DB_healthcheck_lhr_v6.0.1_ALL_RW.sql 是读写版本，在脚本执行过程中会对数据库做DDL（创建一些用到的临时表）和DML操作（对自己创建的临时表DML操作），但是，在脚本执行后会清理掉创建的临时表，基本上不会留下任何痕迹。而脚本DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_10g_RO.sql、DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_11g_RO.sql和DB_healthcheck_lhr_v1.0.0_2c_RO.sql分别对应10g、11g和12c及其以上版本，这3个脚本都是只读版本，这3个脚本只会对数据库做查询操作，不会做DML和DDL操作，这也是很多朋友所期待的功能。
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
作为 MySQL DBA ，相信大家都经历过在复制模式下，如果没有主键，遇到 load data ，大事务，ddl 等有大量表数据行扫描的行为时，会带来严重的主从延迟，给数据库稳定性和数据一致性带来隐患。
首先更新pip 然后安装 pycrypto 、 paramiko；pycrypto是paramiko的内部依赖模块
GreatSQL是由万里数据库维护的MySQL分支，开源、免费。GreatSQL基于Percona Server，在其基础上进一步提升MGR（MySQL Group Replication）的性能及可靠性。此外，GreatSQL合并了华为鲲鹏计算团队贡献的Patch，实现了InnoDB并行查询特性，以及对InnoDB事务锁的优化。
介绍地址解析协议 ARP 之前我们必须要先了解一下 为什么要使用 ARP，这就要先知道 IP 地址和硬件地址的关系。? IP 地址与硬件地址 我们首先要明确 IP 地址与硬件地址是不同的地址。 ✅
因为我们用的PC机器性能不一，质量参差不齐，可能每天都会有机器挂掉或者重启。我们需要保证在某个机器挂掉或者损坏时，保证工作的正常运行。 我们可能最先想到的就是，给每个节点机器加一台备用的节点。这样，在主节点宕机时，备节点就可以顶上去。但是仔细想一下，这个方案是让人不放心的。因为当一主一备中的某一台机器坏掉，另外一台就成了一个单点运行的节点。这个时候另外一个节点一旦发生错误，服务就变得不可用，数据也有可能丢失。在一个要求高可靠性的系统上，这是不可忍受的。 那么，这样，我们就再加一个呗，一主两备。或者说，我们做个集群，集群内有多台，动态选主。但是这么做，无疑增加了成本。而且如果架构设计的不好，宕机重启的工作很麻烦，而且故障排查，也很麻烦。 我们可以抛弃主备的思想，运用无主集群。而且，尽量不添加额外的备用机器。那么，我们可以考虑在现有的机器上多备份几份。一般工业界认为比较安全的备份数应该是3份。好，那么我们看看做这个备份的时候需要注意的问题。
Linux 系统中的 HOSTNAME 环境变量对应保存了当前的主机名称，使用 hostname 命令能够查看和设置此环境变量的值，而要想永久修改主机名称则需要使用 hostnamectl 命令或直接编辑配置文件 /etc/hostname 才行。
目前一共包含6个脚本，若脚本的扩展名为“.sql”则表示该脚本为sql脚本，若脚本的扩展名为“.pl”则表示该脚本为perl脚本。
MySQL 的主从复制( Replication )关系，不太严谨的叫法是 “同步” 或者 “主从同步”。实际上在早期，MySQL 的主从并不能实现真正的 “同步”( Sync )，而是 “异步” 的( Async )。
默认容器的数据是保存在容器的可读写层，当容器被删除时其上的数据也会丢失，所以为了实现数据的持久性则需要选择一种数据持久技术来保存数据。官方提供了三种存储方式：Volumes、Bind mounts和tmpfs。前面还介绍了：Docker 服务终端 UI 管理工具
MySQL Galera Clusters全解析 Part 1 Galera Cluster 简介
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过UFS，可以提供很多有用的特性：
在 MySQL 中，建表时一般都会要求有主键。若要求不规范难免会出现几张无主键的表，本篇文章让我们一起揪出那个无主键的表。
假设路径分隔符为/，第一个参数为SRC_PATH，第二个参数为DEST_PATH，行为如下：
小编寄语 想必大家都知道，Oracle ACE李真旭（Roger）是国内最专业的Oracle 数据库恢复专家。但知识都是触类旁通，真正的专家，从来不会局限在一个方向上。今天分享的内容，是他在MySQL数据恢复上所做的尝试。 本文主要分享在没有备份的情况下，MySQL数据库如何恢复被删除的表。 包含两个主要的场景： 1、drop table后的恢复 2、truncate table后的恢复 正文： 我们都知道，MySQL Server都很多存储引擎，并不是每种都可以进行异常情况之下都恢复，比如drop ta
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
Loki在分布式部署的模式下，保存Ingester服务的状态主要有3个渠道，分别是etcd、consul和基于gossip协议的memberlist。不管Loki用的是什么方式，它们最终都是将哈希环以KV的方式保存。再聊Loki之前，先来了解下一致性哈希的基本概念。
陈培新，参与国信证券基础平台研发工作（DevOps、微服务治理、Serverless）
网络核心的关键功能：路由 + 转发 路由：用路由算法确定分组从源到目的传输路径 转发：将分组从路由器的输入端口交换至正确的输出端口
数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过UFS,可以提供很多有用的特性：
分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。 CAP特性介绍 C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
Swift内存管理： Swift 和 OC 用的都是ARC的内存管理机制，它们通过 ARC 可以很好的管理对象的回收，大部分的时候，程序猿无需关心 Swift 对象的回收。 注意： 只有引用类型变量所引用的对象才需要使用引用计数器进行管理，对于枚举、结构体等，他们都是值类型的。因此不需要使用引用计数进行管理。 一：理解ARC 1： ARC 自动统计改对象被多少引用变量引用，这个值就是我们常说的引用计数器。 2： 每当引用计数器计数变为0的时候，ARC就会回收这个对象。 比
这篇文章是在阅读《The Swift Programming Language》Automatic Reference Counting（ARC，自动引用计数）一章时做的一些笔记，同时参考了其他的一些资料。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了，最近又有同学咨询我分区表的新问题：无主键的分区表建议使用吗？ 在此基础上的索引该如何设计？ 基于这两个问题，我们来简单探讨下。
在生产环境中使用 Docker ，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行 数据共享，这必然涉及容器的数据管理操作
检查腾讯云数据库 MySQL 主从延迟的情况，若延迟过高，可能会导致数据库 RO 实例被剔除，主从 HA 切换时间过长或者失败等风险。
我们学习《计算机网络》，重要的是培养网络化的思维。 什么是计算机网络？ 计算机网络=通信技术+计算机技术，计算机网络就是一种通信网络。 定义：计算机网络就是互连的、自治的计算机集合。 自治--无主从关
Swift 使用自己主动引用计数（ARC）这一机制来跟踪和管理你的应用程序的内存。通常情况下，Swift 的内存管理机制会一直起着作用，你无须自己来考虑内存的管理。ARC 会在类的实例不再被使用时，自己主动释放其占用的内存。
Oracle Data Guard逻辑备库是利用主库的一个备份首先建立一个物理备库，然后再将其转换为逻辑备库。这之后主库将日志传递到备库，备库利用logminer从主库的日志中解析出主库所执行过的SQL，在备库上重新执行一遍，从而保证与主库的数据在逻辑上保持一致。与物理备库相对应的是，物理备库使用的是redo apply，逻辑备库使用的是sql apply。因此逻辑备库仅仅保证数据与主库是在逻辑上是一致的，从而逻辑备库可以处于open状态下并进行相应的DML操作。本文描述了创建逻辑备库的注意事项以及给出了如何创建逻辑备库。
本文介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据，在容器中管理数据主要有两种方式：
1、每创建一个类的实例对象，ARC就会分配一块内存来存储实例信息（实例的类型信息及实例的存储属性） 2、当实例不再被使用时，ARC 释放实例所占用的内存，这确保了不再被使用的实例，不会一直占用内存空间 3、当 ARC 释放了正在被使用中的实例，该实例的属性和方法将不能再被访问和调用。实际上，如果你试图访问这个实例，你的应用程序很可能会崩溃 4、为了确保使用中的实例不会被销毁，ARC 会跟踪和计算每一个实例正在被多少属性，常量和变量所引用。哪怕实例的引用数为1，ARC都不会销毁这个实例
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