当 Lambda 函数出错的时候，可以通过读取日志查找错误。...在 trainer-script.sh 中： 记住你的训练脚本是在一个新的服务器上运行的，因此关于依赖项、目录结构等所有设置都需要在训练开始前搞定。...你必须刷新该页面才能添加新的事件。 5. CloudFormation 栈终止后，将从列表中消失。...脚本首先尝试创建 Lambda 函数，如果创建失败出现函数中已经存在的错误，则脚本将运行函数代码的更新版。...注意 Lambda 函数配置的特定细节（即内存）不要被脚本更新，你需要向脚本添加额外的逻辑来更新函数元数据，或删除原来的函数，使用更新后的元数据重新创建 Lambda 函数。
TAG 带入 EC2 的配置，而 MNG 需要通过定制 launch_template_spec 的方式才能实现。...cdk diff 可以执行 cdk synth 命令用来查看生成的 AWS CloudFormation template，笔者统计了一下生成 AWS CloudFormation template 的行数...如果部署中间出现错误， CDK 会自动进行回滚，之前创建和修改的资源都会被恢复原样，可以放心使用。 ?...销毁 在完成测试后，执行命令 cdk destroy 对创建的资源进行释放。...结语 非常感谢来自 AWS 的 @pahud[1] 同学的指导和帮助，总体来说 Python 版本的 CDK 使用起来比较方便，但文档和源码中的说明略有不足。
在 2.5AZ 的部署架构下，如果副本数设为3，并且 Acks=all，min.insync.replicas=2，那么3副本的分布为2+1。...为避免添加新的 Topic 或分区发生再均衡而导致延迟激增，在分配分区时，MirrorMaker2 并没有使用 Kafka 的消费群组管理协议。源集群的每个分区的消息都可以镜像到目标集群的相同分区。...如果源 Topic 添加了分区，那么目标 Topic 也会自动创建对应的分区。除了可以复制元数据、消息数据，MM2 还支持消费者偏移量、Topic 配置和 ACL。...管理员可以通过 REST API 添加新的 Topic，uReplicator 负责将分区分配给不同的消费者。...为了缓解这种情况，Confluent Server 添加两个增强的能力： Follower-Fetching：Kafka 允许客户端从 Follower 副本读取数据，客户端可以根据机架 ID从最近的broker
这个特性帮助 TiDB 5.0 在跨 AZ 的调度中完全容忍少数派数目的 AZ 不可用。本文会先谈成员变更在 TiDB 历史，然后介绍新特性的设计，最后说下我们在实现过程中遇到的问题和解决方案。...因此做副本搬迁的时候，整个流程需要分多步完成。 比如，当 PD 决定需要将某副本从 TiKV 2 移到 TiKV 3 时，它会先通过 AddNode 的命令，在 TiKV 3 添加一个新的副本。...上图中，如果 AZ 2 在 Raft group 4 副本状态时不可用了，就只剩下 AZ 0 和 AZ 1 的 2 副本，无法形成 quorum，导致整个 Raft group 不可用。...在 5.0 以前的实现里，我们引入了 learner 角色，并在进入 4 voter 之前，先通过 AddLearner 命令将要添加的副本作为 learner 角色添加到 Raft group 里。...总结 在 5.0 我们添加了 Joint Consensus 支持，实现了跨 AZ 调度过程中能完全容忍少数派数目的 AZ 不可用。
ARM 提供了一个管理层，可用于创建、更新和删除 Azure 帐户中的资源。...，作为新软件安全框架 （SSF） 的一部分， 版本 1.2。...：未使用的字段 – Java lambda 中的误报减少Dockerfile 配置错误：依赖关系混淆 – 使用本地库定义时误报减少在布尔变量上报告数据流问题时，在所有受支持的语言中跨多个类别删除误报通过...对象时误报减少SOQL 注入和访问控制：数据库 – 在 Salesforce Apex 应用程序中使用 getQueryLocator（） 时减少了误报类别更改 当弱点类别名称发生更改时，将以前的扫描与新扫描合并时的分析结果将导致添加...，作为新软件安全框架 （SSF） 的一部分， 版本 1.2。
相比之下，Pulsar Bookie 节点扩容无需迁移数据，新的数据可以直接选择新的 Bookie 节点写入，且写入的 Bookie 节点会从 Bookie 池选择，均衡分配到所有节点，老节点的数据可通过等待数据过期后平滑删除...我们在 Pulsar 已有机架感知的基础上又做了优化： 1. 在社区版本的基础上优化了跨 AZ 的标签能力，支持给 Broker 添加 AZ 标签，进而在选择 Bookie 时可支持单元化能力 2....在 AZ 级故障场景中发生单 AZ 故障时，数据分布选举自动降级为 2 个 AZ 选 3 个副本 3....允许从少于过半数的 Bookie 节点集合中读取数据 相比此前需要 3 个 AZ 全部写入成功，Pulsar 受 AZ 间网络波动的影响也会更小。...有状态的 Bookie 节点相对 Broker 而言是外部服务，数据存储在 Bookie 节点是通过元数据的方式保存在 ZooKeeper 中。
名 --replication-factor 定义副本数 --partitions 定义分区数 bin/kafka-topics.sh --zookeeper iZm5ea99qngm2v98asii1aZ...props.put("bootstrap.servers", "iZm5ea99qngm2v98asii1aZ:9092"); // 等待所有副本节点的应答 props.put("acks...org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; /** * 通过拦截器添加时间戳...* */ // 在main 方法中添加过滤器 // List interceptors = new ArrayList(); // interceptors.add...Override public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) { // 创建一个新的
网络层 CKafka 会为客户端暴露一个 VIP，客户端在连接到 VIP 后，会拿到主题分区的元数据信息（该元数据通常是地址会通过同一个 VIP 的不同 port 进行一一映射）。...支持跨可用区部署的CKafka实例，其 zookeeper 集群中 zk 节点（以下简称 zk 节点）部署在三个可用区（或机房）。...由于管控API服务目前不支持跨可用区部署，所以在单个AZ不可用之后，可能出现无法通过控制台创建Topic，配置ACL策略，查看监控等现象，但不会影响存量业务的生产消费 两个 AZ 网络隔离 如果两个 AZ...此时客户端的写入需要分情况考虑，这里举个例子，当客户端的Ack策略等于2时，副本数为2，假设集群是3节点，脑裂之后会2:1分布，原先 leader 在 1节点地域的分区写入会报错，另一边则会正常写入。...私有网络：若用户需要接入其他私有网络可参考 添加路由策略 修改路由接入规则。 标签：选填，具体使用方法可参考 标签管理。 实例名称：购买多个实例时，支持创建实例后缀数字自动升序以及指定模式串功能。
集合 b）数据读写 BookKeeper数据读写 bookie客户端通过创建而持有一个ledger后便可以进行entry写入操作，entry以带状方式分布在enemble的bookie中。...entry在客户端进行编号，每条entry会根据设置的副本数（Qw）要求判定写入成功与否； bookie客户端通过打开一个已创建的ledger进行entry读取操作，entry的读取顺序与写入保持一致，...默认从第一个副本中读取，读取失败后顺序从下一个副本重试。...2.3 同城多中心容灾 上海区域（region）存在多个可用区（az，available zone），各可用两两间网络延迟低于2ms，此种网络架构下，多副本分散在不同的az间是一个可接受的高可用方案。...，根据具体策略配置，添加初始化新的资源。
同时，因为一个副本分片只有在主分片将一个请求添加进Committed List后才会把同样的请求添加进Committed List中，因此一个副本分片上的Committed List是主分片上Committed...注意，Master也会指导另一个节点建立个新的分片副本，以便把系统恢复成健康状态。 在转发请求到副分片时，主分片会使用副分片来验证它是否仍是一个活跃的主分片。...注意，因为大多数搜索都会发送到一个或多个索引，通常需要从多个分片中读取， 每个分片都保存这些数据的一部分。 从副本组中选择一个相关分片的活跃副本。它可以是主分片或副分片。...高效读取：在正常操作下，读操作在相关副本组中只执行一次。只有在出错的时候，才会在同一个分片的不同副本中执行多次。...在创建新索引时，Master节点在选择哪个节点作为主分片方面有很大的灵活性，会将集群均衡和其他约束(如分配感知及过滤器)考虑在内。分配已存在的分片副本为主分片是比较少见的情况。
你可能需要设置最佳缓存连接数，防止在峰值时频繁创建新的连接。 故障检测 有时候缓存服务器会无法响应，这通常是因为一些小问题导致的，如短暂的网络问题，短暂的流量峰值等。...但如果在不同的AZ中运行web服务器时就可以采用这种方式(每个AZ有一份自己的缓存池)。...由于请求会首先到本AZ的缓存上，这样既保证了请求速度，也降低了跨AZ传输带来的延迟，通过这种方式也抵消了重复数据带来的成本。...它会执行一个客户端驱动的平滑迁移流程： 预热目标缓存池，通过镜像方式将数据写入该缓存池 将部分到原缓存池的读操作同步到目标缓存池，此时可以预热所读取的数据 在某个时候完成足够的缓存预热后，就可以将所有的读操作转移到新的缓存池...因此可以在DB写入后使用一个简单的"添加"操作。 DELETE 在我们的应用场景中不存在删除竞争，因此可以发起简单的删除操作。
我们将Aurora设计为能容忍（a）挂掉整个可用区以及一个额外的节点而不影响读取数据，（b）挂掉一整个可用区而不影响写入数据。我们通过将数据复制为6个副本，存放在3个可用区中，每个可用区2个。...确保读多数派，能使我们添加一个副本就可以重建写多数派。 2.2 分段存储 我们考虑一下AZ+1的方案是否能提供足够的可持久性。...每个数据段有6个副本，组成一个Protect Group（PG），分布在3个AZ中，每个AZ 2个。...比如，考虑一对同步镜像的MySQL实例，通过部署在不同的数据中心形成主从结构来获取高可用性。在AZ1中有一个MySQL实例，通过EBS挂载带网络的存储。...在AZ2中有一个从机，同样通过EBS挂载带网络的存储。写入到主EBS的数据会通过软件镜像同步到一个从EBS上。
实现方式有三种：第一种是单体数据库自带的同步或半同步的方式，其中半同步方式具有一定的容错能力，实践中被更多采用；第二种是将日志存储到共享存储系统上，后者会通过多副本冗余存储保证日志的安全性，亚马逊的 Aurora...在这种情况下，从源到副本的故障转移可能会导致故障转移到丢失与源相关的事务的服务器。通过完全同步复制，当源提交事务时，在源返回到执行该事务的会话之前，所有副本也已提交该事务。...如果安装新的 rpl_semi_sync_source 和 rpl_semi_sync_replica 插件，新的系统变量和状态变量可用，但旧的不可用。...但主机和异步备机的网络正常，卡住事务的binlog会被异步备机拉取到，业务也可以从异步备机读取到。此时如果主机当机，主机未提交的事务会被切换平台回滚，但这些事务可能已经被业务读取到，发生了脏读。9....这里的问题是如果AZ3机房故障，则写入耗时会增加到30ms以上！这也是为什么AZ3要选择同省就近的城市。公众号"数据库之巅"记录了我在互联网金融数据库运维中走过的路和踩过的坑，感兴趣的同学可以关注。
当您启用多 AZ 功能后，客户数据分散存储在城市中多个不同的 AZ 数据中心，当某个 AZ 数据中心因为自然灾害、断电等极端情况导致整体故障时，其他 AZ 数据中心的数据依旧可以正常读取和写入，保障客户数据持久存储不丢失...三、跨区域容灾 如果您的业务有更高的可用性需求，除了借助 COS 对象存储多 AZ 之外，还可以在不同地域保存数据副本，来进一步提高数据层的可用性。...此外，源存储桶中对于对象的操作，如添加对象、删除对象等操作，也将被复制到目标存储桶中。...通过存储桶跨区域复制实现数据的异地容灾，当某个数据中心因为不可抗因素损毁时，另一个存储桶的数据中心仍然可以提供副本数据以供您使用。 ...同时，当您的客户在不同地理位置访问对象时，在与客户地理位置最近的存储桶中维护对象副本，最大限度上缩短客户的访问延迟，有利于提高您的产品体验。
在 2.0 内核版本中，腾讯云 TCHouse-D 在查询写入性能、产品易用性、产品安全及降本、日志场景支持等方面都进行了大幅加强： 性能方面 引入新的查询优化器及 Pipeline 执行引擎，查询更快更稳定...在腾讯云 TCHouse 2.0 内核版本中，引入了全新的行列混合存储以及行级 Cache，使得单次读取整行数据时效率更高、极大减少了磁盘访问次数，同时引入了点查询短路径优化、跳过执行引擎直接使用快速高效的读路径来检索所需的数据...｜非主键列查询性能提升 针对非主键列的查询，可通过创建索引的方式进行查询提速，大基数列（基数在 5000 以上，如：身份证号）可考虑添加 BloomFilter 索引，低基数列（基数在 100-10 万之间...开启跨 AZ 高可用时，推荐 FE 同时开启“读写高可用” 开启跨 AZ 高可用后，数据副本将强制指定为 3 副本 可通过跨集群迁移的方式，将单可用区集群的数据迁移至三可用区集群 3、冷热数据分层，存储成本最高降低...TCHouse-D 2.0 版本具备了数据冷热能力，开启降冷配置后，冷数据从块存储下沉到存储成本更加低廉的对象存储 COS 中，同时在不降低数据可靠性的前提下，冷数据从 3 副本转变为 1 副本。
代码 vs可视化操作 联想起自己以前使用云服务的体验，初学者首先应该能想到，我是不是可以通过Cloudformation来申请主机、创建Loadbalance呢，而不是手动在AWS的控制台（Console...在这个意义上，Cloudformation就是这样一个工具，可以将基础设施作为代码纳入到软件开发的一部分，并运用软件工程方法管理基础架构。...“基础设施即代码”给我们带来什么 在笔者所在的团队里，能写DevOps的代码已经作为开发的标配技能。在新起一个Codebase的时候，我们往往需要考虑一下内容： ?...以Cloudformation为例： 编写Cloudformation代码，比如编写通过以下的代码，通过AWS提供的aws cloudformation命令，就可以实现在AWS创建一台可以弹性伸缩的实例...（理解声明式和命令式的不同，可参考《声明式编程和命令式编程的比较》） 幂等性 Cloudformation的声明式操作为其提供了幂等性的特性，以为我们在任何时刻、任何版本的基础架构运行新的Cloudformation
保证了数据的高持久性 每个AZ存两份数据，即跨三个AZ存储6个数据副本，做到了保障开箱即用金融级别的高可用性，如果有一个AZ故障，依然可以保证4/6副本，保持可写的状态；如果有AZ+1故障，依然有3份副本...⑥ Aurora Global Database 现代化应用的全球部署，需要通过构建数据库： 在发生地区级的中断时提供灾难恢复能力，提升全球业务连续性 让数据更靠近各个地区的用户，提升用户访问体验 在现代化应用中...主从节点分布在不同区域 写转发+辅助区域将写入操作透明发送给主区域 为全球化应用提供低延迟的快速本地数据读取 虎牙直播数据库后台动态信息由Amozon DynamoDB存储，相对静态的信息则存储在Aurora...匹配度高达80%及以上； 对于不匹配的部分进行微调，然后直接创建在Bebelfish for Aurora Postgresql进行执行； 数据方面通过DMS进行迁移； 经过充分测试后，就可以实现将SQL...A：Aurora存储层复制使用Quorum协议实现，把数据块划分为10GB为一个单元，每份数据6份副本，将6个副本存储在3个AZ，为了满足一致性，需要满足两个条件，首先Vr + Vw > V，V=6，Vw
扩展性较差：每次要扩展一个从节点的时候，都会需要把RW上面的数据通过备份导入到一个新节点上，然后再去追Binlog来扩展新节点，在数据量比较大的情况下，这个扩容耗时也是不可控的。...基于计算层无状态，可快速添加RO节点、只读节点。RO节点和RW节点共用存储池的一份数据，因此只需要找一个新的RS机器拉起新的计算节点。这个过程相比于传统数据库还要进行备份导出的形式，耗时大大降低。...MySQL数据库的容灾部署模型 MySQL数据库常见的容灾部署模型，有以下两种： 跨AZ部署（如上图）： 一种是两AZ有三副本，其中AZ1有两副本，AZ2有一个副本；若是四个副本，那么AZ2会再多一个副本...另外一种是3个AZ，那么会把3个副本平均分布在每个AZ上。 跨Region部署（如上图）： 跨Region一般是以灾备实例的形态存在。备Region的Primary节点一般会设置为只读。...在运营过程中，即使出现人为误操作或者软件Bug，导致Scheduler和ZK均不可用，系统仍然可通过与第三方高可用系统的续租防止大规模误切。
这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。 为了避免这种情况的发生，我们需要对多副本机制做一定的修改。 我们首先想到的是，能不能在两个AZ各自建立三副本呢？...让我们回顾上一期—— 当主AZ整体不可用的时候，三副本中，只有保存在双活AZ的一个副本可用，无法满足云服务的可用性需求。...那么，我们可以稍作变通—— 如图，对于需要跨AZ可用的数据，我们为它创建4个副本，分别保存在2个AZ。 当任一AZ不可用时，另一个AZ依然有2个副本可用！...实际上这个并不难，在两个AZ各自建立一致性哈希环的副本，两个AZ同步信息即可； 2、Metadata和索引功能。这个组件的同步比前者还要简单。...那么，如果我们期望在巴黎和伦敦的两个AZ之间同步对象存储的数据呢？ 我们需要云服务商提供一个孜孜不倦的机器人来帮忙搬运： 这个“机器人”，实际上就是对象存储迁移工具。
在云端托管服务的构建者（如 Slack）可以通过这样的一种方式来构建服务——在一个区域内整个服务的可用性高于任何一个 AZ 的可用性。那么问题来了：为什么这个策略在 6 月 30 日没有奏效？...在发生灰色故障时，系统可用性对于不同的组件来说是不一样的。在我们的事故中，受影响 AZ 内的系统看到其 AZ 内的后端完全可用，但 AZ 外的后端不可用。...如果没有来自用户的新请求到达筒仓所在的 AZ，那么这个 AZ 的内部服务自然会停止，因为它们没有新的工作要做。...我们最初的架构，后端分布在各个 AZ 中，因此错误会出现在所有 AZ 的前端 最终，我们得到了一个蜂窝架构。所有服务都存在于所有 AZ 中，但每个服务只与其 AZ 内的服务通信。...边缘负载均衡器完全位于不同的区域，控制平面有区域副本，可以抵御任意的单 AZ 故障。 下图是我们逐步将流量从一个 AZ 引到另外两个 AZ 时每个 AZ 的带宽情况。
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