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【kafka源码】kafka跨目录数据迁移实现源码解析

如何跨目录迁移 为什么线上Kafka机器各个磁盘间的占用不均匀,经常出现“一边倒”的情形? 迁移的json文件有一个参数是log_dirs; 默认请求不传的话 它是"log_dirs": ["any"] (这个数组的数量要跟副本保持一致) 但是你想实现跨路径迁移,只需要在这里填入绝对路径就行了 ; 关于副本同步限流机制请看 多图图解分区副本同步限流三部曲-原理篇 源码解析 因为代码跟 分区副本重分配源码原理分析(附配套教学视频) 是一个模块,只是针对不同情况做了不同处理, 整个重分配的源码就不分析了 , 只把 跨目录数据迁移 单独拿出来讲解。 源码总结 Q&A 如何在对应的目录中创建分区副本的?

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【kafka源码】kafka跨目录数据迁移实现源码解析|

如何跨目录迁移 为什么线上Kafka机器各个磁盘间的占用不均匀,经常出现“一边倒”的情形? 迁移的json文件有一个参数是log_dirs; 默认请求不传的话 它是"log_dirs": ["any"] (这个数组的数量要跟副本保持一致) 但是你想实现跨路径迁移,只需要在这里填入绝对路径就行了 ; 关于副本同步限流机制请看 多图图解分区副本同步限流三部曲-原理篇 源码解析 因为代码跟 分区副本重分配源码原理分析(附配套教学视频) 是一个模块,只是针对不同情况做了不同处理, 整个重分配的源码就不分析了 , 只把 跨目录数据迁移 单独拿出来讲解。 源码总结 Q&A 如何在对应的目录中创建分区副本的?

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    MongoDB分片迁移原理与源码(1)

    MongoDB分片迁移原理与源码 MongoDB架构 单节点 单个节点的MongoDB实例,具备MongoDB基本的功能和服务能力,不过缺乏数据冗余和高可用,以及横向扩展的能力,一般很少在实际生产环境中使用 更小的数据块会产生更频繁的数据迁移,可以实现数据更大程度的均衡;更大的数据块会减少迁移,但是存在数据不均衡的风险。 块迁移流程 平衡器进程将move chunk的命令发送到迁移的源shard; 源shard使用一个内部move chunk命令开始移动。 异步迁移块清理 要从一个分片迁移多个块,平衡器一次迁移一个块。但是,平衡器在开始下一个块迁移之前不会等待当前迁移流程的删除阶段完成。 如果存在大量块需要迁移的时候(比如新shard加入),可以不需要等待上一个chunk的删除,就可以进行下一个chunk迁移,提高整体迁移的速度。

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    Nextcloud 源码部署迁移到容器部署

    在以前我们部署 Nextcloud 都是采用 LNMPA 架构和源码来直接部署,到版本升级时一般都需要比较复杂的操作,虽然也还算比较可以接受,但是相比较 Docker 方式而言,这就显得复杂多了,而且还对宿主机的环境还有所要求 因此,今天就来尝试一下从源码部署迁移到容器部署。 备份数据   源码部署方式需要管理员时常备份的数据主要是 Mysql 数据库、程序配置文件 config.php、存储数据三部分,而迁移到 Docker 部署也是需要这三部分即可。    不过,如果源码部署的应用版本与 Docker 镜像的应用版本不符时(通常是落后),还需要执行以下命令先升级某些插件之后才能正常访问: docker exec -u www-data -ti nextcloud_app (采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权) 本文标题:《 Nextcloud 源码部署迁移到容器部署 》 本文链接:https://lisz.me/tech/docker/nextcloud-docker.html

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    MongoDB分片迁移原理与源码(4)

    MongoDB分片迁移原理与源码 异步删除数据 在from shard将迁移结果提交到config服务器成功后,from shard就会执行删除原数据的操作;如果迁移的参数"_waitForDelete 孤儿文档会造成数据的不一致,甚至一个数据块迁移了一部分然后被打断,后续相同的数据块重新迁移的时候,有可能造成迁移始终不成功的问题。 4.0 版本中迁移触发的阈值太低,导致迁移产生的性能问题太高 该问题主要从参考文献中得出来的结论。 详情可参考《MongoDB疑难解析:为什么升级之后负载升高了》 除此之外,由于整个迁移不是原子的,且存在异步过程,导致中间失败,产生其他问题的可能。 由数据迁移至MongoDB导致的数据不一致问题及解决方案

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    MongoDB分片迁移原理与源码(2)

    MongoDB分片迁移原理与源码 源码 下面将从源码角度分析与迁移相关的若干过程,源码基于MongoDB-4.0.3版本。 (threshold), 那么就是不均衡状态,需要迁移,源分片的 chunks 第一个 chunk 为待迁移的 chunk ,构造一个迁移任务(源分片,目的分片,chunk)。 构造迁移任务时,如果某个集合含有最多数量的分片或者最少数量 chunks 的分片,已经属于某一个迁移任务,那么此集合本轮 balancer 不会发生迁移,即,一个分片不能同时参与多个块的迁移。 要从一个分片迁移多个块,平衡器一次迁移一个块。。最后,本次检测出的迁移任务完成以后才开始下次 balancer 过程。 round中迁移个数,0为false //即如果已经在一次迁移中了或集合的块总数少于20,则迁移阈值为1;否则为2 const size_t imbalanceThreshold = (

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    Codis源码分析之Slots迁移异步篇

    前面分析了Codis关于Slots迁移同步整体内容及同步迁移的一些分析:Codis源码分析之Slots迁移篇,再回顾同步迁移的逻辑: 1、向后端Redis Server发送SLOTSMGRTTAGSLOT 命令随机迁移一个key到目标Redis Server中,这个过程会一直持续; 2、如果在迁移过程中如果要针对某个key进行修改,这个key正好在迁移,同步迁移的逻辑是先调用SLOTSMGRTTAGONE 今天我们来分析下什么时候是同步/异步迁移如何设置,异步迁移的流程是怎么样的。 关于同步的处理上一篇文章 Codis源码分析之Slots迁移篇 已经分析了会检查当前Slot是否在迁移中,如果是则调用SLOTSMGRTTAGONE命令迁移当前key,并且必须等待迁移完成才往下处理请求 Codis源码分析之Slots迁移篇 Codis Proxy初始化篇 Codis Proxy是如何处理一个请求的 Raft算法之集群成员变化篇 360 Atlas生产环境使用心得

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    聊聊如何从 SVN 迁移源码到 Git 仓库

    背景介绍 这里就不再赘述关于SVN与Git的区别以及为什么要迁移源码到Git了,毕竟Git是当前的主流DVCS了,而且已经公认地非常好用,如果你还在使用SVN的话该考虑换了,是时候迁移那些遗留代码了,有兴趣可以参阅 通常来说,在项目开发过程中,难免会遇到一些老项目代码正被SVN管理着,但基于当下诸多原因,或是扩展开发,或是战略转移,或是为了更好地开发体验,需要将这些在维护的遗留项目源码迁移为Git管理。 那如何有效地迁移源码?并且如何保留提交记录、分支记录以及开发成员等信息呢?笔者前一段时间就经历了这样的迁移工作,还是有必要分享一下,也算是一种总结了。 准备工作 迁移SVN源码到Git仓库的方法肯定不是暴力地将代码Copy再Paste到Git仓库,也不是直接在项目下git init初始化仓库的,而是应该使用git svn命令操作实现迁移工作。 最后上传到Repo,并根据团队内部的约定设置相应的权限,通常会有一个检查清单,比如: 设置分支模型 添加分支权限 限定PR合并权限 配置SVN提交通知 变更CI拉取代码地址 …… 结语 总得来说,从SVN迁移源码

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    动态迁移_动作迁移

    概念 在虚拟化环境中的迁移,又分为动态迁移,静态迁移,也有人称之为冷迁移和热迁移,或者离线迁移在线迁移;静态迁移和动态迁移的 区别就是静态迁移明显有一段时间客户机的服务不可用,而动态迁移则没有明显的服务暂停时间 ,静态迁移有两种1,是关闭客户机将其硬板镜像复制到另一台宿主机系统,然后回复启动起来,这种迁移不保留工作负载,2是,两台客户机公用一个存储系统,关闭一台客户机,防止其内存到另一台宿主机,这样做的方式是, 保存迁移前的负载 迁移效率的衡量 1)整体的迁移时间:从源主机迁移操作系统开始,到客户机迁移到目主机并恢复起服务所花的时间 2)服务器停机时间:在迁移过程中,源主机和目的主机都处于不可用的状态,源主机服务已经停止 ,目的主机还没有启动服务 3)对服务性能的影响:不仅包括迁移后客户机中应用程序性能的比较,还包括源主机性能是否下降 迁移的应用场景 1)负载均衡:当一台为服务器的负载较高时,可以将其上运行的客户机动态迁移到负载低的主机 2)接触硬件依赖:当系统管理员需要在宿主机上添加硬件设备,可以把宿主机的应用暂时迁移到其他的客户机上,这样用户就感觉不到服务有任何暂停的问题 3)节约资源:当几台客户机的负载都较低的情况下,可以把应用都暂时迁移到一台客户机上

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    KubeVirt网络源码分析(3)- 虚拟机热迁移网络

    迁移的流程非常复杂,本篇仅设计热迁移的数据走的网络相关部分。操作 - 热迁移的网络虚拟机热迁移过程中很占用带宽,对网络稳定性要求也较高。 为和可以原有的Kubernetes网络互不影响,生产环境最好有一套独立的网络给虚拟机热迁移使用。 这就意味着,每个Kubernetes工作节点至少要有两张网卡,所有用于热迁移的网口需要通过交换机实现互通。下面的例子将热迁移的网卡命名为eth1。 "type": "whereabouts", "range": "10.1.1.0/24" } }'language-yaml复制代码配置KubeVirt虚拟机热迁移流量走上面定义的独立网口 extraparameters]复制代码KubeVirt 源码分析 - 热迁移的网络virt-handler 会判断当前的virt-hander所在node是热迁移的源节点还是目的节点,若是源节点,就开启源节点的

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    CDH迁移 | CDHHDP迁移之路

    迁移到CDPCDH迁移到CDP将获得的新能力对模块CDP新能力星环科技TDH相关能力对比策略和授权动态行过滤和动态列掩码基于属性的访问控制SparkSQL细粒度的访问控制Sentry到Ranger的迁移工具星环科技于 迁移方向的对比分析以下分别从兼容性、技术领先性、性能、易用性、稳定性、灾备与可靠性、安全性、自主可控、国产生态、解决方案、售后服务等多方面对比各迁移方向,供用户参考。兼容性兼容性,直接决定迁移成本。 星环科技TDH1)TDH基础存储和计算组件兼容CDHHDP,迁移成本低;2)TDH提供迁移工具,数据一键迁移;3)大量迁移成功案例,不存在迁移风险。 数据分片恢复或数据分片迁移时,需要消耗大量资源,数据恢复以及迁移过程中不能对外提供服务。当集群机器数量大幅增加时,故障发生频率大幅增加,扩展性低。 企业业务迁移成本高•支持的存储过程编译技术主要是HPL兼容的语法比较有限•支持SQL 2003标准与存储过程,降低开发难度;兼容Teradata,Oracle,DB2等方言,方便业务平滑迁移,降低迁移成本

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    数据迁移(2) - 如何快速迁移

    摘要 在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路,但是没有介绍具体的方案,这篇着重介绍下具体的数据迁移方案 一. 设计目标 设计一个数据迁移的方案,需要实现以下目标 迁移速度 qps 需要达到1k,这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完 迁移qps可控 迁移有可能对线上服务有影响,需要可动态调整qps 数据完整, 不丢失 不能遗漏数据,虽然事后我们有数据校验的过程,但是设计数据迁移方案时,需要尽可能的包装数据不丢失。 进度可控 迁移过程可中断,可重试。比如先迁移10分之一的数据,再继续来 二. 架构设计 数据迁移任务大致分为3个步骤,如下图所示 ? 因为有迁移速度的要求,我们将每个步骤进行分解,确保每个部分可以异步化,并发处理。这样可以提升速度。 遍历数据 完整遍历老的数据库。

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    迁移学习中的负迁移:综述

    今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。 虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展,然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。 关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看:《华中科技大学伍冬睿教授:非侵入式脑机接口中的迁移学习综述(2016-2020)》、《伍冬睿教授:脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习 当这些假设不满足时,负迁移就会产生,即使用源域的数据或知识反而会让学习性能变差,不如直接用目标域的数据进行训练,如下图所示: ? 可靠的迁移学习需要同时考虑3个问题: 迁移什么? 如何迁移? 何时迁移? 然而大多数迁移学习研究只考虑了前2个问题。 尽管负迁移是个很常见和严重的问题,人们也提出了很多克服负迁移的方法,但是目前并不存在关于负迁移的详尽的综述。

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