比如老库模型重构，数据迁移到新库，迁移过程中，如果有数据变更，既要写到老库，也要写到新库，两边同步更新。 优点：同步机制，保证了数据的实效性。...缺点：额外增加同步处理逻辑，会有性能损耗 2、异步消息：如果依赖方过多，我们通常是将变更数据异构发送到MQ消息系统，感兴趣的业务可以订阅消息Topic，拉取消息，然后按自己的业务逻辑处理。...可以参考 MySQL 的主从同步原理，拉取 binlog，只要将里面的数据解析出来即可。...等 二、安装 MySQL 1、拉取 MySQL 镜像 docker pull mysql:5.7 2、查看镜像 docker images 3、启动 MySQL 进程 docker run \ -...artifactId>canal.client 1.1.4 编写java类，与 canal 服务端 建立连接，拉取数据库的变更数据
写在前面 今天在网上看帖子提问的时候，看到有人发表了一个提问 php下载远程的批量文件，每天一次，对比昨天和今天的文件，将旧文件替换成新文件 我们通过这个问题来分析讲解一下其中的知识点。...首先要解决的问题是：如何让程序每天自动执行一次脚本 php定时执行任务 关于定时执行，最常见的方法是利用系统级别自带的功能 linux ( crontab 定时任务命令) windows计划任务 这需要手动修改系统的任务文件...现代化PHP PHP发展了这么久，其实已经有了很大的改进，比如PHP5OOP特性的完善、PHP7的性能提高、Swoole生态的出现，让PHP能做的事越来越多，越做越好。...环境很难解决的Mysql数据库连接池、协程Redis客户端、协程Http客户端、芒果DB客户端等等 还有我们这个主题有的一个定时任务的模块，下面看一小段demo代码 首先在主环境事件代码中开启定时任务...swoole_server $server, int $taskId, int $fromWorkerId,$flags=null) { // 定时任务处理逻辑 // 我们在这里执行拉取文件
修改 zk： canal.zkServers = 10.51.50.219:2181 instance.properties 开启配置项： canal.mq.dynamicTopic 是 Canal 的...MQ 动态 Topic 配置项： test_javaedge_01 是kafka 的 topic test_db.users 要监控的数据库、表 当 test_db.users 表发生变化时，Canal...将会把变化的数据推送到名为 test_javaedge_01:test_db.users 的 MQ Topic 中。...： 消费到该数据： 2 使用TCP方式拉取Canal数据 现在 serverMode 改回tcp。...操作 user 数据表，新增一行数据： 程序输出： 显然，后续不管你想把数据同步到哪儿去，都完全自由！
自动拉取 GitHub 仓库更新的脚本 ---- 由于将 HAUE-CS-WIKI 部署到了我自己的服务器上作为国内镜像站，每次在源站更新后都需要手动拉取镜像站的更新实在是太麻烦了，因此产生了编写该脚本的需求...（ 读者可根据该脚本思路编写属于你自己的定时任务脚本。...对这些命令的执行结果和状态需要保存到相应的日志，以便查询执行状态。 利用 cron 守护进程实现定时执行该脚本文件。 ---- 编写脚本文件 ---- #!...由于后续 cron 定时任务执行时，不会携带用户的环境变量，因此在脚本中需要读入相应用户的配置文件和环境变量。...---- 设置 cron 定时任务 ---- 使用 crontab -e 打开定时任务注册表 第一次使用会提示选择需要使用的编辑器，选择适合自己的即可。
客户端从服务端获取数据有两种方式，一种是客户端从服务端拉取数据，另一种是服务端将数据推送给客户端。这两种方式有各自的特点和适用场景。...Pull（拉取）实时性通常都是定时拉取数据的，这个定时的间隔时间就是实时性的偏差因素之一。另外，当服务端数据量大了之后，拉取一次全量也比较耗时，这也是实时性滞后的影响因素之一。...复杂度拉取这种方式比较简单，有查询接口就可以拉取了。普通的系统一般也不会做限流，所以想拉就拉，就是平时开发一个查询接口的成本。适用场景实现性不高的小数据量获取场景。...稳定性服务端系统的性能开销更加可控些，推送的策略和频率可以由自身控制，甚至根据系统负载动态调整。服务端如果是重要的核心系统，通过这种自主可控的推送方式，可以更好的保护自己。...服务端系统的稳定性需要重点保障的场景。总结：“拉取” 就是将主动权控制在客户端手里。“推送” 就是将主动权控制在服务端手里。通常系统的演化方向是从简单到复杂，所以一般会选择 “先拉后推” 的设计演进。
用python拉取 https://tushare.pro/register?...reg=129295 中的股票数据并存入mysql. # encoding:utf-8 import tushare as ts import pandas as pd import pymysql import...':'pic98', 'password':'hello', 'database':'Stocks', } ts.set_token('你的挖地兔...#print(tick) if tick is None : print(i,ticktodayid,dd[0],"无数据...print(e) db.rollback() except Exception as e: print(e) # 关闭数据库连接
1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了。而我们的解决方法也比较简单，那就是分页获取，比如我一页取1w条，直到取完为止。...首先，我们要明白分页是如何完成的，首先数据库server会根据条件运算出所有或部分符合条件的数据（取决是否有额外的排序），然后再根据分页偏移信息，获取相应的数据。...所以，一次次的分页，则必定涉及到一次次的数据运算。这在小数据量的情况下是可以接受的，因为计算机的高速运转能力。但是当数据量大到一定程度时，就不行了。...总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。
轮询通常采用 拉 模式，由客户端主动从服务端拉取数据。 而 WebSocket 采用的是 推 模式，由服务端主动将数据推送给客户端，这种方式是真正的实时更新。...在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输。...更强的实时性：由于服务器可以主动推送消息，这使得延迟变得可以忽略不计，相比 HTTP 轮询的时间间隔，WebSocket 可以在相同的时间内进行多次传输。...Headers 标签页记录的是 Request 和 Response 信息，而 Frames 标签页中记录的则是双方互传的数据，也是我们需要爬取的数据内容： Frames 图中绿色箭头向上的数据是客户端发送给服务端的数据...aiowebsocket库爬取莱特网数据： Python 库中用于连接 WebSocket 的有很多，但是易用、稳定的有 websocket-client(非异步)、websockets(异步)、aiowebsocket
在系统监控和可观测性领域，关于使用拉取（Pull）方法还是推送（Push）方法进行度量数据采集的讨论一直存在，且没有一个明确的答案。...拉取方法（Pull） 在拉取方法中，监控系统定期从目标系统或服务中“拉取”或请求数据。 优势 集中控制：监控系统完全控制数据采集的时间和内容。...缺点 可扩展性：在大型、动态的环境中可能难以扩展，因为中央系统需要定期从众多来源拉取数据。 数据延迟：可能会延迟检测到问题，因为数据是按固定间隔收集的。...最佳选择取决于多个因素： 系统架构：分布式系统可能更倾向于使用推送方法，而更集中的系统可能从拉取方法中受益。 操作动态：变化的频率、规模和实时需求都会影响这一选择。...资源可用性：可用的资源量和类型（如网络带宽、服务器容量）也可能影响决策。 在实践中，许多组织采用混合方法，在其基础设施中结合使用拉取和推送方法。
概述 方案一： 根据URL寻找规律适用于没有下一页button的网页，或者button不是url的网页 [uhhxjjlim2.png] 方案二： 根据下一页button获取button内容 [pjnmr582t3....png] 修改代码 这里使用方案二 通过F12 得到下一页buton的Xpath [图片.png] # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy...yield Request(urljoin("http://category.dangdang.com", next_url), callback=self.parse) 翻页爬取结束...，它保存在网站的服务器中，它的作用是，告诉搜索引擎爬虫， # 本网站哪些目录下的网页 不希望 你进行爬取收录。...在Scrapy启动后，会在第一时间访问网站的 robots.txt 文件，然后决定该网站的爬取范围 # 在某些情况下我们想要获取的内容恰恰是被 robots.txt 所禁止访问的。
这里写目录标题 1 数据软删除时保持字段值唯一性的问题 2 解决 1 数据软删除时保持字段值唯一性的问题 2 解决 对userinfo1表的name、status两个字段设置联合的唯一索引，在更新数据时把被软删除的数据行对应的...① 对需要保持唯一的数据创建联合唯一索引 ② 软删除时status字段更新为该行数据的唯一值(也就是主键id)
但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。...Redis上 3.2.2 Redis更新过程 (1) 数据操作主要分为两种： 一种是全量（将所有数据一次性写入Redis） 一种是增量（实时更新） 这里说的是增量,指的是mysql的update、insert...，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性 这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis!...—4— 总结 在高并发应用场景下，如果是对数据一致性要求高的情况下，要定位好导致数据和缓存不一致的原因。 解决高并发场景下数据一致性的方案有两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案。...另外，设置缓存的过期时间是保证数据保持一致性的关键操作，需要结合业务进行合理的设置。
但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。...Redis上 Redis更新过程 数据操作主要分为两种： 1、一种是全量（将所有数据一次性写入Redis） 2、一种是增量（实时更新） 这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate...的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性 这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis!...总结 在高并发应用场景下，如果是对数据一致性要求高的情况下，要定位好导致数据和缓存不一致的原因。 解决高并发场景下数据一致性的方案有两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案。...另外，设置缓存的过期时间是保证数据保持一致性的关键操作，需要结合业务进行合理的设置。 --end--
Redis和MySQL如何保持数据一致性?在高并发的场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以，我们都会用Redis来做数据的缓存，削减对数据库的请求。...但是，Mysql和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。1、导致数据不一致的原因1、在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。...其实这个方法与分布式事务的处理方式，就是保证数据的最终一致性，而在分布式事务中，则称之为这种为最大努力通知。那么最大努力通知又是什么样的流程呢？...也就是说降低了这种有问题情况的发生，毕竟保证的都是最终一致性。...3、总结在高并发应用场景下，如果是对数据一致性要求高的情况下，要定位好导致数据和缓存不一致的原因。解决高并发场景下数据一致性的方案有两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案。
凡是依赖于网络的都存在不可靠的因素。有哪些可以被替换掉的？代码，代码还是代码，代码做好兼容性就好了，也许会费点时间，那又何妨，换来一个清爽的，简约的结构不爽吗？2....2.1 mysql和Redis如何保持一致性说了半天，其实我想跟你探讨如果小D是mysql，M是Redis，怎么保证mysql和Redis的数据一致性呢，我调研了业内的一些做法，别嫌麻烦，看一看也许能让你年薪...write behind ：先写缓存，后写数据库，会带来不一致。 cache aside： 失效：应用程序从缓存中取，如果未命中，则从数据库中取，然后放到缓存。...=2；数据库目前最新值是FeildA=2，由于网络抖动导致缓存未同步，读操作取的还是缓存旧值，等待网络恢复，缓存被删除。...如果采用策略1需要解决的问题是：消息的顺序性；容忍短暂的不一致通过调研canal在同步binlog的机制中可以按照顺序进行同步 在高并发场景中不会出现错误，所以在业务场景中，我们选择了策略1。
但是，MySQL和Redis是两种不同的数据库，如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。 导致数据不一致的原因 1、在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。...Redis上 Redis更新过程 数据操作主要分为两种： 1、一种是全量（将所有数据一次性写入Redis） 2、一种是增量（实时更新） “这里说的是增量,指的是mysql的update、insert、delate...的主从备份机制，因为MySQL的主备也是通过binlog来实现的数据一致性 “这里的消息推送工具你也可以采用别的第三方：kafka、rabbitMQ等来实现推送更新Redis!...总结 在高并发应用场景下，如果是对数据一致性要求高的情况下，要定位好导致数据和缓存不一致的原因。 解决高并发场景下数据一致性的方案有两种，分别是延时双删策略和异步更新缓存两种方案。...另外，设置缓存的过期时间是保证数据保持一致性的关键操作，需要结合业务进行合理的设置。
重启后，容器是否自动重启--network=host将容器网络更改为host，可以是任何你创建的网络或是默认网络--restart=参数--restart=always 容器退出时，docker会总是会自动重启容器...--restart=on-failure:3 表示容器的退出状态码非0(非正常退出)，自动重启容器，自动从其3次。...超过3次则不再重启--restart=no 默认值，容器退出时，docker不自动重启--restart=unless-stopped 表示容器退出时总是重启，但是不考虑docker守护进程运行时就已经停止的容器网络配置...ip和端口号，不会虚拟出网卡或者配置ip镜像拉取及常用操作docker search 镜像名称 #查找镜像docker pull 镜像名:版本...#拉取镜像latestdocker images #查看镜像列表docker ps #查看正在运行的
Python学习笔记(四) 爬取网站数据(静态,动态) 1....知识点 threading :python3版本之后的新线程函数 requests: 自带函数,用于请求网络地址 os: 自带函数,用于操作文件相关 openpyxl: 开源第三方的excel导出的库...基本函数的使用 2.1 网站静态数据爬取(需要熟悉h5标签元素选择器) 访问网站之后通过页面审查元素的方式,查看Element部分 找到你想爬取的内容部分,记录改内容的最外层标签元素或者类名 # -*...'已下载:%.3f%%' % float(i/dl.nums) + '\r') sys.stdout.flush() print('文件下载完成') 运行文件 2.2 网站动态数据爬取...(爬取接口数据) 实际上就是调用接口的形式,拿去接口中的数据,按照你想要的方式展示 例如,这个是拿网站某个接口数据,导出指定数据并下载图片 import threading import requests
获取股票数据的时候我们采用的是baostack。您需要安装baostack的python包，除此之外我们采用的数据库驱动为pymysql，orm框架采用sqlalchemy。...这里不讲解具体的安装过程，网上资料很多。...1.pymysql进行简单的增删改查操作 import pymysql.cursors # 连接数据库 connect = pymysql.Connect( host='localhost',...mysql的数据库，但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8 engine = create_engine('mysql+pymysql://root...说明一下我为什么只是把orm框架当作存储作用的原因是：我喜欢写sql，使用orm框架的学习成本太大。为了避免数据返回的格式化不统一的问题可以使用第三小节转成DataFrame，这样就不存在这个问题了。
关于爬虫，主流技术是用python，然而随着node的出现，那些对python了解有限的前端同学，用node来实现一个爬虫也不失为一个不错的选择。...下面我就为大家详细介绍下node爬虫的具体思路与实现，内容大概如下。既然要写爬虫，当然要爬一些利益相关的数据比较有意义。...爬取招聘网站的招聘信息，来看看互联网圈子里各个工种的目前薪酬状况及其发展前景，那就以拉钩网为数据来源。...在爬取过程中我们需要进行并发控制，做过爬虫的都知道，爬虫的请求并发量是必须要做的，为什么要控制并发？控制其爬取频率，以免没爬几个就网站被封IP了。...图片对于拉钩网这种反爬措施比较暴躁的网站来说，一个IP爬取太过频繁，被识别成机器爬虫几乎是不可避免的，这种情况最直接的办法就是更换ip，特别需要的是优质爬虫代理ip，以下就是更换了优质爬虫代理ip后的实现效果
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