日常工作中，我们经常会和主从复制架构打交道，现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况，因为单点实例极易出现故障，而在实例运行的过程中，我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题，而在主从复制的过程中，最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间，一般情况下，我们是需要主从的落后时间越小越好，因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然，在某些情况下，我们也会人为的设置这个延迟时间，举例子就是在一些高危操作之前，我们害怕出现一些误操作，这个时候我们往往设置主从的延迟时间，这样即使主库上进行了误操作，例如删除了表，由于主从库之间延迟时间的存在，我们的从库可以避免这个问题，从而保障数据的安全性。
到这里本系列已经接近尾声了，是时候对常见引起主从延迟的情形进行一个总结了。我想如果我一开始就把这些情形拿出来也许大家对具体的原因不是那么清楚，但是经过本系列的学习，我相信当我说起这些情形的时候大家都很清楚它的原因了。当然如果还有其他造成延迟的情形也欢迎大家一起讨论。
Seconds_behind_master是我们观察主从延迟的一个重要指标。但任何指标所能表示的精度都是有限的。例如用精度只能到秒的指标去衡量毫秒级的表现就会产生非常大的误差。如果再以此误差去分析问题，就会让思维走上弯路。例如用Seconds_behind_master去评估1s内的主从延迟就是一个典型的例子。
2、show slave status查看seconds_behind_master值反复在0、500、0、500、0、500之间跳动。
大家好，又见面了，我是全栈君 新建一个VS.NET下的项目..看到ASPX,RESX和CS三个后缀的文件了吗??这个就是代码分离.实现了HTML代码和服务器代码分离.方便代码编写和整理. code-
最近，TiDB 终于发布了一个里程碑的版本 - TiDB 5.0。这里，我并不打算过多的聊 TiDB 5.0 架构实现、技术细节，这个大家可以参考 What's New in TiDB 5.0 以及后续的技术文章，我想聊聊其他的东西，也就是我们是通过什么样的方式来打造 TiDB 5.0 的。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
本质上，Seconds_Behind_Master表示：slave的SQL线程与I/O线程的时间差。
文章背景：pythontutorial3文档中提到了Lambda形式。里面提及，Lambda的一个用途是将一个小函数作为参数传递:
在hazelcast的官方文档中，提到了其支持read-through，write-through与write-behind三种模式。查阅资料，最后在oracle的官文中找到了比较靠谱的解释。
标题：RevealNet: Seeing Behind Objects in RGB-D Scans
在VS2010发布之后，作者还是ASP.NET小组成员时，小组想把js编辑器的功能迁移到一个新的“客户端平台小组”。这个小组将要为VS2012创建一个全新的，现代的js编辑器，另一层目的就是为即将到来的Win8 App提供HTML/JS开发支持。而原来的js编辑器从vs中剥离，但它却在webMatrix中保存下来，包括之后的开发及更新。
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如果一个事务需要多于设置值的内存，就会报上面的错。最小4096字节，最大支持4GB（4294967296字节），因为binlog位置点最大4GB，支持动态修改。
Error:Connection timed out: connect. If you are behind an HTTP proxy, please configure the proxy settings either in IDE or Gradle.
MySQL 本身通过 show slave status 提供了 Seconds_Behind_Master ，用于衡量主备之间的复制延迟，但是今天碰到了一个场景，发现 Seconds_Behind_Master 为 0 ， 备库的 show slave status 显示 IO/SQL 线程都是正常的 ， MySQL 的主库上的变更却长时间无法同步到备库上。如果没有人为干预，直到一个小时以后， MySQL 才会自动重连主库，继续复制主库的变更。 影响范围： MySQL ， Percona ， MariaD
小文今天被老板询问，新搭建的MYSQL 复制同步的情况怎么样，有没有报警或者复制时，主从不一致的情况发生，怎么报警的。小文答到老板放心，我们监控了seconds_behind_master 了，没有差异的情况发生。
最近有接到一个咨询，腾讯云数据库 MySQL 的只读实例出现了同步延迟，但是监控的延迟时间显示为 0，而且延迟的 binlog 距离非 0，且数值越来越大。临时解决之后，仔细想了一想，Seconds_Behind_Master 虽然计算方式有点坑，但是出现这么“巨大”的误差还是挺奇怪的，复习一下计算方式的同时，也顺便记录一下对这个问题的研究。
不知道是不是有小伙伴遇到过这样的情况。当我们尝试将一个RelativeSource从xaml转到code behind时，原本好好的binding表达式居然出现binding错误。
一般情况下，我们是通过"show slave status \G;"提供的Seconds_Behind_Master值来衡量mysql主从同步的延迟情况。具体说明见：mysql主从同步(4)-Slave延迟状态监控，这种方法在大多数情况下确实是可行的。但是经验告诉我，仅仅依靠Seconds_Behind_Master的值来监测主从同步数据是否延迟是绝对不可靠的！！！ 曾经遇到过的一个坑： Mysql主从环境部署后，刚开始主从数据同步是没问题的，也是通过监控Seconds_Behind_Master的值来判断
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
本篇主要实现四种数据结构，分别是数组、堆栈、队列、链表。我不知道我为什么要用Python来干C干的事情，总之Python就是可以干。
conn=MySQLdb.connect(host=str(ip),user='***',passwd='****',port=int(port))
2、主库会有binlog dump线程实时监测binlog的变更并将这些新的events事件推给从库（Master has sent all binlog to slave; waiting for more updates）
可以看出，在ROW模式下，在主库上执行了一条UPDATE语句，更新了4万行记录，但是在binlog中，记录了4万行的UPDATE语句。
#!/bin/bash cmd='mysql -uslave -ppasswd -P3306 -h 192.168.0.72 -Be' status=$cmd 'show slave status\G' Seconds_Behind_Master=echo "$status"|awk '/Seconds_Behind_Master/{FS=":";print $2}' Read_Master_Log_Pos=echo "$status"|awk '
最近，公司的系统在天津增加了不少异地容灾，其中就有异地双主 MySQL。由于容灾环境一般只会在出现较大的网络故障或故障演习的时候用到，所以，容灾系统的可用性就只能靠监控了。 对于互联网这种赶鸭式的发展模式，很多公司都没有完善的自动化运维系统。所以，很多时候还得靠自己写脚本。 脚本越写越多，就容易出现混乱、分散难管理的窘状。所以，这次就写了一个 MySQL 的集中监控脚本，后续有新的监控加入也可以非常方便的拓展。 Python 脚本： #!/usr/bin/python # MySQL主从集中监控脚本 # 请
双指针 使用头尾指针，头指针碰到elem时，与尾指针指向的元素交换，将elem都换到数组的末尾去。
在./vols/tank/tank-fuse.vol（客户端）文件中，默认会配置如下中继器：
检查延迟的方法：在从库上通过SHOW SLAVE STATUS检查Seconds_Behind_Master值即可获取主从复制延迟的秒数。
在MySQL复制环境中，我们通常只根据 Seconds_Behind_Master 的值来判断SLAVE的延迟。这么做大部分情况下尚可接受，但并不够准确，而应该考虑更多因素。
1. 题目 给定一个链表，删除链表的倒数第 n 个节点，并且返回链表的头结点。 示例： 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2. 当删除了倒数第二个节点后，链表变为 1->2->3->5. 说明： 给定的 n 保证是有效的。 进阶： 你能尝试使用一趟扫描实现吗？ 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权
本文介绍了如何利用 MySQL 5.7 的行锁信息表特性，通过解析 binlog，实时监控行锁状态，从而实现对 MySQL 5.7 的行锁的全局统计和优化。
手机APP: 采用QT设计，程序支持跨平台编译运行(Android、IOS、Windows、Linux都可以编译运行，对应平台上QT的环境搭建，之前博客已经发了文章讲解)
之前部署了mysql主从同步环境（Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理），针对主从同步过程中slave延迟状态的监控梳理如下： 在mysql日常维护工作中，对于主从复制的监控主要体现在： 1）检查数据是否一致；主从数据不同步时，参考下面两篇文档记录进行数据修复： mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具（数据一致性监测、延迟监控）使用梳理 利用mk-table-checksum监测Mysql主从数据一致性操作记录 2）监控主从同步延迟，同步延迟的检查工作主要从下面两方面着手：
题目：输入一个递增排序的数组和一个数字s，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是s。如果有多对数字的和等于s，输出任意一对即可。 例如输入数组1、2、4、7、11、15和数字15。由于4+11=15，因此输出4和11。 思路整理一下：最初我们找到数组的第一个数字和最后一个数字。首先定义两个指针，第一个指针指向数组的第一个（也就是最小的）数字，第二个指针指向数组的最后一个（也就是最大的）数字。当两个数字的和大于输入的数字时，把较大的数字往前移动；当两个数字的和小于数字时，把较小的数字往后移动；当相等时，打完收
PROBLEM P5 Endpoint:10.xx.xxx.xx Metric:mysql.slave.seconds_behind_master Tags:port=3306,service=club,slave_ip=10.xx.xxx.xxx,slave_port=3306 all(#3): 184>100 Note:[[warning]因大事物或从库忙导致延时] Max:3, Current:2 Timestamp:2018-10-18 13:30:00 http://127.0.0.1:8081/portal/template/view/41
近些年随着国民生活水平的提升，以小车为载体的轮式机器人进入了我们的生活，尤其是在一些布线复杂困难的安全生活区和需要监控的施工作业场合都必须依赖轮式机器人的视频监控技术。因此，基于嵌入式技术的无线通信视频监控轮式机器人应运而生。由于它们与人类工作相比具有成本低廉、安全稳定的优点，目前已经在许多危险作业以及工业场合得到了广泛应用而且轮式机器人不需要像人那样采取过多的保护措施，因此轮式机器人更适合在危险困难的工作环境中工作。然而轮式机器人在行驶中所能碰到的障碍很多，例如前部凸出物的碰触，后部凸出物的拖托，中部凸出物的顶举，特别还有垂直障碍和壕沟等，所以必须对轮式机器人的越障问题进行研究来解决类似问题。
前面已经介绍过，glusterfs中主线为xlator，几乎每一个大的功能点，或者性能，都可以以xlator形式参与进glusterfs中，那么xlator的开发就必不可少，所以，这里介绍一下简单的向glusterfs中增加xlator的方法，首先创建一个卷testvol
作为一名DBA，相信你一定处理过主从延迟，最近在生产中遇到一个比较有意思的延迟问题，在此与大家进行分享。
通过主备同步我们能够保证数据的可靠性(最终一致性)，MySQL的主备可用性主要依赖于主备切换的时间，越短越好，但前提是切换完成以后数据要一致。
在本篇文章的第一部分：深入剖析ASP.NET的编译原理之一：动态编译（Dynamical Compilation），详细讨论了ASP.NET如何进行动态编译的，现在我们来谈谈另外一种重要的编译方式：预编译（Precompilation）。 目录 一、为什么要进行预编译 二、In Place Pre-compilation V.S. Pre-compilation for Deployment 三、Non-updatable Pre-compilation V.S. Updatable Pre-compil
简单思路： 循环到链表末尾找到 length 在找到length-k节点 需要循环两次。
A look at the artificial intelligence and messaging platforms behind the fast-growing chatbot community Behind the recent bot boom are big improvements in artificial intelligence and the rise of ubiquitous messaging services. In the graphic below, I've lis
接收binlog落后事务数很大，执行binlog落后事务数很小，说明引起复制延迟的瓶颈是带宽不足造成主库 binlog 无法及时传输到从库。复制延迟不是做的慢，而是收不到。
一套MySQL主-备-备-备数据库，其中的备库升级到主库之后，系统监控报警 Seconds_Behind_Master 瞬间为0，瞬间为数十万秒。第一感觉是遇到了复制风暴--不同于主备server_id 的log event在主备库之间无限循环复制。升级的逻辑图如下:
本文主要研究一下hibernate的session-level repeatable reads
MySQL有四种同步方式： 1、异步复制（Async Replication） 2、同步复制（sync Replication） 3、半同步复制（Async Replication） 4、增强半同步复制（lossless Semi-Sync Replication）、无损复制
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