状态集不会转移到新节点 - 腾讯云开发者社区

起因在GreatSQL社区上有一位用户提出了“手工构建MGR碰到的次节点一直处于recovering状态”，经过排查后，发现了是因为新密码验证插件caching_sha2_password导致的从节点一直无法连接主节点...| caching_sha2_password | +------------------+-----------------------+ 虽然启动MGR成功，但是查看下节点状态...RECOVERING状态，查看mgr02实例的错误日志如下： 2023-08-08T08:00:47.034870Z 42 [ERROR] [MY-010584] [Repl] Slave I/O for...，所以导致的这个问题的出现，caching_sha2_password的介绍可以看社区文章“浅谈 MySQL 新的身份验证插件 caching_sha2_password” 解决方式 1、采用旧密码验证插件...ONLINE，新加入的节点不会一直是RECOVERING状态总结新身份验证插件caching_sha2_password安全度相比其他的身份验证插件，既解决安全性问题又解决性能问题，建议使用新密码验证插件

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Kubernetes 1.24：非优雅节点关闭特性进入 Alpha 阶段

此特性允许有状态工作负载，在原节点关闭或处于不可恢复状态（如硬件故障或操作系统损坏）后，故障转移到不同的节点。...对于无状态应用程序，这通常不是问题（一旦集群检测到受影响的节点或 pod 出现故障，ReplicaSet 就会添加一个新的 pod）。对于有状态的应用程序，情况更复杂。...如果关闭的原节点再次出现，该原节点上的 kubelet 会报告，删除现有的 pod，并且控制平面会在不同的运行节点上为该状态集制作一个替换 pod。...连接到关闭节点的持久性卷（Persistent volume）将被分离，对于状态集（StatefulSet），将在不同的运行节点上成功创建替换 pod。...一旦链接到停止服务节点的所有工作负载单元都被移动到一个新的正在运行的节点，并且关闭的节点已给恢复，你应该在节点恢复后删除受影响节点上的污点。如果你知道该节点不会恢复服务，你可以从集群中删除该节点。

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004.Windows Server 故障转移群集 (WSFC)简介

如果一个群集节点或服务失败，则该节点上承载的服务可通过“故障转移”的过程自动或手动转移到另一个可用节点。...除了承载的应用程序设置之外，此元数据还包括 WSFC 配置和状态。对一个节点的元数据或状态进行的更改会自动传播到群集中的其他节点。...但是，因为故障转移群集实例是一个组，所以该实例可以故障转移到另一个节点，而不会影响基础名称或地址。...“仲裁”节点集是 WSFC 群集中的大多数投票节点和见证服务器。WSFC 群集的总体运行状况和状态是由定期“仲裁投票”确定的。仲裁的存在意味着群集运行状况正常，且能提供节点级别的容错能力。...之后，还必须执行一系列步骤来重新配置 WSFC 群集，恢复受影响的数据库副本，并重新建立一个新仲裁。

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MetaQNN : 与Google同场竞技，MIT提出基于Q-Learning的神经网络搜索 | ICLR 2017

限制离散的有限状态空间$\mathcal{S}$以及动作空间$\mathcal{U}$，对于状态$si \in S$，存在可供代理选择的选择的动作集$\mathcal{U}(s_i)\in \mathcal...定期从回放存储中采样进行公式3的Q-values更新 MetaQNN主要包含三个设计理念：减少CNN层定义来简化状态参数定义代理可选择的动作集，用以状态转移平衡state-action空间大小和模型容量的关系...action的感受域必须小于或等于n来保证输出不会太小，而为了更好的约束，将R-size值分为3个离散区间，但这有可能导致生成的状态在另一个不同的区间，如图A1所示 The Action Space ...对代理的动作进行了限制，从而约束state-action空间大小和简化学习过程：允许代理在任何节点终止，可以从非终止状态直接转移到终止状态。...neurons不大于转移前的全连接层或终止状态卷积状态能转移到其它任何状态，而池化状态只能转移到非池化状态，只有Representation size为$8,4)$和(4,1的层能转移到全连接层 Q-Learning

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Redis采用Hash做Sharding的好处和坏处

Redis的Sharding方案在Redis中，Sharding是将一个大的数据集划分为多个小的数据集，分别存储在不同的节点上。这样可以提高存储和访问效率，以及系统的可伸缩性和容错性。...这样做的好处有以下几点：均衡负载：采用Hash算法后，每个节点都可以负责一部分数据，整体上可以实现负载均衡。不会出现某个节点负载过重的情况。...灵活扩展：当需要增加节点时，只需将新节点加入到节点列表中，并调整Hash算法的分配规则。不需要进行全局的数据迁移，只需将原节点的部分负载转移到新节点，实现扩容。...当需要增加新节点时，只需在Hash环上添加对应数量的虚拟节点，无需进行全局的数据迁移，只需将原节点的部分负载转移到新节点。...当需要扩容时，只需增加新节点，并将原节点部分负载转移到新节点上。使用Presharding的好处是可以避免节点扩容时的数据迁移操作，因为数据已经在初始化时根据Hash算法分布在各个节点上。

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数据系统分区设计 - 分区再平衡（rebalancing）

随业务井喷，DB出现变化：查询负载增加，需更多CPU处理负载数据规模增加，需更多磁盘和内存来存储节点可能故障，需要其他节点接管失效节点所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。...若一个新节点加入集群，新节点可以从当前每个节点中窃取一些分区，直到分区再次达到全局平衡。过程如图-6。若从集群中删除一个节点，则会发生相反情况。...每个分区分配给一个节点，而每个节点可承载多个分区，和固定数量的分区一样。大分区拆分后，可将其中一半转移到另一个节点，以平衡负载。HBase中，分区文件的传输通过 HDFS实现。...数据集开始时可能很小，直到达到第一个分区的分裂点前，所有写操作都必须由单节点处理，而其他节点则处于空闲状态。...4.1.4 按节点比例分区动态分区策略，分区数与数据集大小成正比，因为拆分、合并过程使每个分区的大小维持在固定的min和max之间固定数量的分区方式，每个分区的大小与数据集大小成正比两种情况下，分区数都和节点数无关

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ReentrantLock 源码浅析

一个节点会得到通知当它的前驱节点被释放时。队列中的每一个节点都作为一个持有单一等待线程的特定通知风格的监视器。状态字段不会控制线程是否被授予锁等。一个线程可能尝试去获取锁如果它在队列的第一个。...它将不会被用于当做一个同步队列的节点直到它被转移到同步队列中，转移的同时状态值（waitStatus）将会被设置为0。（这里使用这个值将不会做任何事情与该字段其他值对比，只是为了简化机制）。...一旦一个线程调用await方法，它进入该条件的等待集。当锁可用时，该线程不能马上解除阻塞。相反，它处于阻塞状态，直到另一个线程调用同一条件上的signalAll方法时为止。...② 调用『addConditionWaiter』添加一个新的等待节点到条件等待队列中。 ③ 调用『fullyRelease(node)』使用锁当前的状态值执行释放，并返回这个状态值。...null）；否则如果是因为中断而将节点从条件等待队列转移到锁的同步队列的话，此时nextWaiter是不会被重置的，它依旧指向该节点在条件等待队列中的下一个节点。

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AbstractQueuedSynchronizer 原理分析 - Condition 实现原理

= 0) break; } /* * 被转移到同步队列的节点 node 将在 acquireQueued 方法中重新获取同步状态，注意这里...0、SIGNAL、PROPAGATE 和 CANCELLED 其中之一， * 但不会为 CONDITION，所以可已通过节点的等待状态来判断节点所处的队列。...* * node.prev 仅会在节点获取同步状态后，调用 setHead 方法将自己设为头结点时被置为 * null，所以只要节点在同步队列上，node.prev 一定不会为...} /** 由于同步队列上的的节点 prev 引用不会为空，所以这里从后向前查找 node 节点 */ private boolean findNodeFromTail(Node node) {...中断在节点被转移到同步队列前发生，此时返回 true * 2.

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北航彭浩团队 | 动态图结构熵的高效增量计算

边缘策略规定增量边不会改变编码树的结构；节点策略规定，当一个新节点与已有节点连接时，且对应二维编码树中的叶节点，即时，将设置一个标签为的新叶节点作为父节点的直接后继节点，而不是另一个...3.1 数据集介绍人工数据集：首先，作者利用“Networkx”（一个Python库）中的随机分区图(random)、高斯随机分区图(gaussian)和随机块模型(SBM)方法生成动态图的3种不同初始状态...真实数据集：对于现实世界的数据集，作者选择了Cit-HepPh、DBLP和Facebook进行实验。对于每个数据集，作者截取了21个连续的快照（一个初始状态和20个更新的图）。...具体来说，对于每个数据集，我们首先从Infomap、Louvain和Leiden中选择一种静态社区检测方法（简称静态方法）生成初始状态的社区划分。...这是因为，随着迭代次数的增加，更多的节点将转移到它们的OPC，这导致结构熵进一步降低。实验还表明，节点转移调整策略具有良好的可解释性。图 8 不同迭代次数下节点移位调整策略更新的结构熵。

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《redis 设计与实现》--总结

RDB文件：生成RDB文件：已过期的键不会保存到新创建的RDB文件中，因此对生成新的RDB文件没有影响。载入RDB文件：主服务器模式时，过期键不会被载入。...方便灾难恢复，可以轻松的将一个单独的文件压缩再转移到其他存储介质上。性能最大化。数据集很大时，启动效率相对AOF较高。缺点：很难保证高可用，可能数据在写入磁盘之前会丢失。...）中挑选最近最少使用的数据淘汰，以供新数据使用 volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰，以供新数据使用 allkeys-random...：从所有数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰，以供新数据使用 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰...，以供新数据使用 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰，以供新数据使用 Redis常见的性能问题及解决 Master

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《redis 设计与实现》--总结

过期键的处理 RDB文件：生成RDB文件：已过期的键不会保存到新创建的RDB文件中，因此对生成新的RDB文件没有影响。载入RDB文件：主服务器模式时，过期键不会被载入。...方便灾难恢复，可以轻松的将一个单独的文件压缩再转移到其他存储介质上。性能最大化。数据集很大时，启动效率相对AOF较高。缺点：很难保证高可用，可能数据在写入磁盘之前会丢失。...）中挑选最近最少使用的数据淘汰，以供新数据使用 volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰，以供新数据使用 allkeys-random...：从所有数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰，以供新数据使用 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰...，以供新数据使用 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰，以供新数据使用 Redis常见的性能问题及解决 Master

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图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明！

新智元报道编辑：Aeneas Joey 【新智元导读】这几位科学家在1996年对图灵机进行的论证，拿到今天来看也是值得深思的。...首先，关注变量节点，事实证明它们表现为积分器，节点的先前内容被循环回同一节点。从变量节点到其他节点的唯一连接具有负权重——这就是为什么包含零的节点不会改变，因为非线性的原因（2）。...若程序中第i行是，则网络向前一步的行为可表示为（只显示受影响的节点）事实证明，新的网络状态再次合法。与程序代码相比，这对应于程序计数器被转移到第i+1行。...变量值已更改，token已转移到新位置，就像执行了相应的程序行一样。如果token消失，网络状态不再改变——这只有在程序计数器「超出」程序代码时才会发生，这意味着程序终止。...例如，虽然Hopfield网络中的稳定点集是有限的，但以图灵网络为代表的程序通常具有无限数量的可能结果。 Hopfield网络的计算能力在[6]中进行了讨论。

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Apache Flink CEP 实战

take：必须存在一个条件判断，当到来的消息满足 take 边条件判断时，把这个消息放入结果集，将状态转移到下一状态。...状态流转如下：开始时状态处于行程状态，即等待用户制定行程。 ? 当收到行程事件时，匹配行程状态的条件，把行程事件放到结果集中，通过 take 边将状态往下转移到下单状态。 ?...由于下单状态上有一条 ignore 边，所以可以忽略收到的其他事件，直到收到下单事件时将其匹配，放入结果集中，并且将当前状态往下转移到超时未接单状态。...2.3 模式的有效期由于模式的匹配事件存放在状态中进行管理，所以需要设置一个全局的有效期（within）。若不指定有效期，匹配事件会一直保存在状态中不会被清除。...原因是因为超时 within 是控制在整个规则上，而不是某一个状态节点上，所以不论当前的状态是处在哪个状态节点，超时后都会被旁路输出。

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如何防止云计算迁移的回旋效应

提供一致性不会影响分布式存储中的应用程序性能，这意味着需要高速的节点内部网络、节点之间的距离和高性能存储介质。即使节点本身也比较昂贵，这样就需要更快地处理数据。...这取决于其他节点的位置，一致的时间范围可以从几秒到几分钟。而高交易环境可能永远不会达到一致的状态。可用性的关注点有许多优点，其中主要的一个优点是降低成本。...第一步是确定一致性不成问题的数据集，一个主要的例子是非活动或休眠的非结构化数据集。典型使用的网络附属存储(NAS)容量的80%以上是非活动数据。...这些整个数据集应该转移到侧重于可用性的成本更低的分布式存储上。将这些数据转移到以可用性为中心的存储中不仅会降低保留这些数据的成本，而且这些类型的存储架构更适合长期保存。...企业面临的挑战不仅是识别不活动的数据并将这些数据转移到云端，而且还要确保当数据再次需要时，用户仍然可以使用这些数据。下一步是确定在活动数据集内是否还存在也处于休眠状态的子集。

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MongoDB 常用运维实践总结

关闭 mongod 实例,为了确保安全关闭,使用 shutdown 命令；将数据目录(即 dbPath )转移到新机器上；在新机器上启动 mongod，其中节点的数据目录为copy的文件目录；...连接到复制集当前的主节点上；如果新节点的地址发生变化,使用 rs.reconfig() 更新复制集配置文档；举例,下面的命令过程将成员中位于第 2 位的地址进行更新: cfg = rs.conf...2、迁移复制集主节点在迁移主节点的时候,需要复制集选举出一个新的主节点,在进行选举的时候,复制集将读写,通常,这只会持续很短的时间,不过,应该尽可能在影响较小的时间段内迁移主节点....()方法进行降级: rs.stepDown() 等主节点降级为从节点,另一个成员成为 PRIMARY 之后,可以按照 “迁移复制集的一个成员”迁移这个降级了的节点.可以使用 rs.status()来确认状态的改变...scp 目标节点 shard/data -> 当前节点 shard/data 当前节点以复制过来的数据文件启动节点将新的节点添加到复制集 # 进入复制集的主节点，执行添加新的节点命令 rs.add(

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一步一步理解Java企业级应用的可扩展性

高可用性不等于可扩展性系统高度可用（拥有多个服务器节点以方便故障转移），并不表示系统可扩展。高可用性只是意味着，如果当前处理节点崩溃，请求会传递或转移到集群中的另一个节点，以便从开始处继续。...但这里有个陷阱 – 如果节点崩溃怎么办？状态会被破坏，用户会被转至服务器请求处理所依赖的、但不具备现有状态的实例。 ? ?...这种结构设置意味着，应用服务器的重启不会影响现有用户会话 - 给系统打补丁而不造成宕机和终端用户断电（虽然并不像听上去那么容易，但显然是个办法！），这始终是好事。...两者各有长短：分布式：缓存共享数据的各个部分，即数据集被分在各缓存集群节点之间（利用与产品特定的算法）。...重复式：所有缓存节点都拥有所有数据，即每个缓存服务器都包含整个数据集的一份复本。

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《Redis设计与实现》简读

空指针保存值，可以保存各种不同类型的值字典使用链地址法解决冲突，当多个键被分配到相同哈希索引时将新键添加到节点链表表头字典包含ht[0]和ht[1]（ht[1]仅为rehash时使用）两个哈希表，...32768至32767）、int32t（-2147483648至2147483647）、int64_t（-9223372036854775808至9223372036854775807）三种类型的整数集...服务器 serverCron函数默认每100毫秒执行一次，主要包括更新服务器状态信息、处理服务接收的SIGTERM信号、管理客户端资源和数据库状态、检查执行持久化等。...节点在收到命令请求时先检查所需处理的键是否位于自己的槽中，不是则返回MOVED错误引导客户端跳转正确节点重新分片工作由redis-trib负责，用于将已指派的槽从源节点转移到目标节点重新分片过程中如果客户端请求一个已经转移到新节点的键则返回...ASK错误引导客户端跳转新节点集群中的从节点用于复制主节点并在主节点下线后从中选举出新的主节点 MOVED错误表示所请求的键负责权已经转移到另一节点，ASK错误则只是槽正在转移时的一种临时性错误四、

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《Redis设计与实现》简读

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读文笔记：Kafka 官方设计文档

日志数据复制：仲裁成员集（Quorums）、同步中副本集（ISRs）和状态机（备注：这一节我理解得还不太透彻。）...一类常见的分布式系统是主从模式的，由主节点决定状态变化的顺序（the order of a series of values）。从节点通过日志复制（replicated log）方式同步状态数据。...当主节点挂掉之后，基于 f 个状态最新的副本节点，可以选举出新的主节点，且状态不会有任何丢失。多数人投票方式，有一个优点：延迟取决于速度快的节点，而不是慢的。...ISR 集发生变化时会持久化到 Zookeeper 上。基于 ISR 模型，如果 topic 分区有 f+1 个副本，则可以容忍 f 个节点挂掉，也不会丢失任何已提交的消息。...如果控制器节点挂了，还存活的 broker 中的一个会成为新的控制器。

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AQS之condition与中断

= 0) break; } isOnSyncQueue(Node node) 用于判断节点是否已经转移到阻塞队列了： // 在节点入条件队列的时候，初始化时设置了 waitStatus...= null); // 这里 while 循环，如果 first 转移不成功，那么选择 first 后面的第一个节点进行转移，依此类推 } // 将节点从条件队列转移到阻塞队列 // true...signal唤醒后，await检查中断状态上一步 signal 之后，我们的线程由条件队列转移到了阻塞队列，之后就准备获取锁了(阻塞队列执行完毕就会唤醒排队的node)。...false，所以，才有后续的重新中断（REINTERRUPT）的使用如果发生中断则判断是 signal 之前还是之后发生的中断： // 只有线程处于中断状态，才会调用此方法 // 如果需要的话，将这个已经取消等待的节点转移到阻塞队列...一旦中断，select会立即返回 LockSupport.park 也能自动感知中断, 但并不会将中断状态设置为false InterruptedException 这是一个特殊的异常，不是说 JVM

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MGR新节点RECOVERING状态的分析与解决：caching_sha2_password验证插件的影响

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