B在超时没有收到心跳后，把term+1，发起leader选举，如果这段时间C,D,E没有写入更新的日志，由于B的term更大，就会被选为leader，A在后面的RPC中因为自己的term较小也会被降为follower...问题是A成为follower之后又会按照上面B的方式发起选举成为leader， 同理B也会再次发起选举，这样周而复始会造成很大的网络开销吧， 请问我上面的分析有没有问题呢?...我的回答： 该问题做了一个假设，A B主机突然产生网络分区，并且之后没有客户端请求。 由于B的term更大，就会被选为leader 这个理解错误的，但是这个情况可能出现，造成A B反复选举。...针对你的问题：有client 请求情况下 A和B产生分区，因为A leader记录 是不可能同步到B的，B重新发起选举情况下， 在约束1的情况下，是不可能选举成领导的。...出现A/B反复的提高自己任期,依然无用情况。 ? 针对你的第二个问题 网络开销，即使一个节点挂了，leader也是无限传递log math的。 网络分区不会长久存在，如果这样，人工发现异常。
图片EasyRecovery数据恢复中需要注意的问题：1.数据恢复过程中最怕被误操作而造成二次破坏，造成恢复难度陡增。数据恢复过程中，禁止往源盘里面写入新数据的。2.不要做DskChk磁盘检查。...一般文件系统出现错误后，系统开机进入启动画面时会自动提示是否需要做磁盘检查，默认10秒后开始进行DskChk磁盘检查操作，这个操作有时候可以修复一些小损坏的目录文件，但是很多时候会破坏了数据。...因为复杂的目录结构它是无法修复的。修复失败后，在根目录下会形成FOUND.000这样的目录，里面有大量的以.CHK为扩展名的文件。...我们在恢复的实践过程中碰到过多次客户在分区表破坏后，先自行尝试过几种分区工具都无法恢复数据后才想到找专业人员帮忙，结果我们发现在多种分区工具作用后，破坏了一些重要的目录文件，造成文件目录恢复不完整，有些大的文件无法恢复...我们在挽救服务器阵列的实践中遇到过有些网管在服务器崩溃后强行让阵列上线，即使掉线了的硬盘也强制上线，或者直接做rebuilding。这些操作都是非常危险的，任何写入盘的操作都有可能破坏数据。
另一方面，使用此类数据集也具有挑战性，因为用户可能会以不规则的间隔和不同的规模读取和写入数据，通常还会执行大量的并行工作。...其中有效地读取和写入模型参数是训练过程面临的一个问题：例如训练分布在不同的机器上，但参数又必须定时的保存到 checkpoint 中；又比如单个训练必须仅读取特定参数集，以避免加载整个模型参数集（可能是数百...当保存 checkpoint 时，参数以 zarr 格式写入，块网格进一步被划分，以用于在 TPU 上划分参数网格。主机为分配给该主机的 TPU 的每个分区并行写入 zarr 块。...使用 TensorStore 的异步 API，即使数据仍被写入持久存储，训练也会继续进行。当从 checkpoint 恢复时，每个主机只读取分配给该主机的分区块。...然而，即使是现在，数据集也面临着存储、处理等方面的问题，即使是单个大脑样本也可能需要数百万 GB 的空间。 谷歌已经使用 TensorStore 来解决与大规模连接组学数据集相关的计算挑战。
考虑这样一个场景，新数据不断添加到表中，同时需要回填来修复过去的数据质量问题或推出新的业务逻辑。回填可以在任何时间段发生，并且不能保证被回填的数据不会与活动写入重叠。...如果没有记录键，回填必须严格逐个分区执行，同时与写入端协调以远离回填分区以避免不准确的数据或重复。但是使用记录键，用户可以识别和回填单个记录，而不是在较粗略的分区级别处理它。...这些字段也是在生产环境中快速调试数据质量问题的手段。想象一下调试重复记录问题，这是由重复作业或锁提供程序配置错误等引起的。注意到表中有重复条目但不确定它们是如何出现的。...此外通过将这种更改跟踪信息与数据一起有效地存储，即使是增量查询也可以从在表上执行的所有存储组织/排序/布局优化中受益。...即使我们在 Hudi 中使用 snappy 编解码器也可以看到随着表变得越来越宽，为 100 TB 表估计的元字段占用的额外空间会减少。
C和A之间的取舍可以在同一系统中以非常细小的粒度反复发生，每一次的决策可能因为具体的操作，或者牵涉到特定的数据或用户而有所不同。...这三种性质都可以在程度上衡量，并不是非黑即白的有或者无，可用性是一个百分比，一致性也分很多级别，分区也有不同的定义。...从延迟的角度抓住了设计的核心问题：分区两侧是否在无通信的情况下继续操作？...分区恢复过程中，设计师必须解决两个问题： 分区两侧的状态最终必须保持一致 必须补偿分区期间产生的错误 通常情况，矫正当前状态最简单的解决方法是回退到分区开始时的状态，以特定方式推进分区两侧的一系列操作，...但是好像挺复杂的，作者的说法是实现起来没那么容易 补偿错误 一般系统在分区恢复期间检查违反情况，修复工作也必须在这段时间内完成。 历史信息引入 恢复外在错误通常要求知道一些有关外在输出的历史信息。
显卡驱动 n卡负优化人尽皆知，这次我让老设备重新上战场，必先干好驱动，因为我发现这卡有点问题，游戏里的帧数对不上，于是便有了开头那一幕，反复重装，装了又装，结果还是没个卵用不说还差点把系统干掉了，真是醉了...第二天晚上，我寻思一直手动指定也不是个事儿，于是在找了一圈无果后偶然在bios中发现了一个 硬盘bbs属性 的选项，点进去看到启动顺序第一个不是系统盘，于是就把#1换成了我的系统硬盘，当时正常启动没事人一样...修复流程 我分析了下可能大概应该是这么个流程： 在日记 win10无法启动报0xc000000c 中有提到具体的问题处理过程，但写的还是很乱，因为这次从问题发现到解决我自己整个都是懵逼的状态！...首先把除系统盘的其他硬盘全部拔掉，然后进pe对系统盘进行扇区扫描一次（扫扇区是因为这期间在pe中访问系统盘明显变得异常缓慢，同时还可以尝试修复系统引导），之后把win10安装盘插到电脑后正常启动电脑（无需...bios设置启动项与启动顺序），最后等待报错出现后看是否能通过 F8 进入安全模式（错误代码应该是：0xc000000c）能进入的话就重装显卡驱动，不能则另寻他法（可以尝试的方法有很多，上谷歌搜，我试过的有修复系统引导
，此错误可能导致后续WAL记录按错误的时间线ID写入，导致一致性问题，甚至在以后重启服务器时完全无法重启。...，即使“大型”意味着多个GB。...PG13.7 修复在TRUNCATE命令与检查点重叠之后的崩溃恢复中可能出现问题，TRUNCATE必须确保在允许检查点完成之前截断表的磁盘文件。...PG13.7 确保逻辑复制应用工作进程即使达到max_sync_workers_per_subscription限制也能重新启动 PG13.7 使pg_ctl在等待停止/重新启动/晋升操作时重新检查控制进程是否存活...PG13.15 修复在表按布尔列分区且查询包含布尔 IS NOT 子句时，错误修剪 NULL 分区的问题，NULL 值满足类似 boolcol IS NOT FALSE 的子句，因此剪除包含 NULL
在 segment1 和 segment2 中存在多次，经过压缩合并之后，仅保留最新的值(2114)即可； 同时要注意，上述 segment 中的 key 是无序的，是按照写入顺序来存储的； 这个"数据引擎...，如使用用户 ID 的哈希方法来决定副本读取； 分区数据时序错误 在观察者看来，答案（通常约10s, poons 先生） 发生在问题（Cake夫人，您能看到多远的未来？）...分区数据经常会遇到这个问题，问题和答案会保存在不同的分区中，不同分区的复制进度是不同的 需要确保任何具有因果关系的写入都交给同一个分区来解决。...03、数据分片 通过第二部分的讨论，我们已经能够在多个容器通过复制技术保存数据的多份副本，在宕机/降低读延迟和读QPS扩展性上有了提升；但现在仍面临一个问题就是：数据在一台机器上存不下怎么办？...，多个分区会映射到同一个节点中，图例中仅展示了主节点； 经过上面所有的讨论，我们可以得到如下这个相对通用的分布式存储架构： 当然，还有事务、一致性保证、共识算法，异常处理等等很多问题我们并没有讨论；也会有遗漏和错误
在 segment1和segment2中存在多次，经过压缩合并之后，仅保留最新的值(2114)即可； 同时要注意，上述segment中的key是无序的，是按照写入顺序来存储的； 这个"数据引擎"也还是不完善的...，如使用用户ID的哈希方法来决定副本读取； 分区数据时序错误 在观察者看来，答案（通常约10s, poons 先生） 发生在问题（Cake夫人，您能看到多远的未来？)...分区数据经常会遇到这个问题，问题和答案会保存在不同的分区中，不同分区的复制进度是不同的 需要确保任何具有因果关系的写入都交给同一个分区来解决。...数据分片 通过第二部分的讨论，我们已经能够在多个容器通过复制技术保存数据的多份副本，在宕机/降低读延迟和读QPS扩展性上有了提升；但现在仍面临一个问题就是：数据在一台机器上存不下怎么办？...，多个分区会映射到同一个节点中，图例中仅展示了主节点； 经过上面所有的讨论，我们可以得到如下这个相对通用的分布式存储架构： 当然，还有事物、一致性保证、共识算法，异常处理等等很多问题我们并没有讨论；也会有遗漏和错误
作为负责帮助各类 DevOps 初创企业打理公关事务的角色，这样的状况在我眼前不断重演。即使是经验最丰富的工程师，也很有可能因为一次重大事故而留下伴随终身的心理阴影。...事实证明，当我们增加 ASG 的大小时，轮询 DNS 记录超过了 UDP 数据包的大小。正常来说这其实没什么问题，协议上说发生这种情况时，应该会返回继续使用 TCP。事情也的确如此——除了少部分区域。...但应用本身在各种操作系统和浏览器上都一概不给面子……到底出了什么问题？ 我们在几项关键 API 调用中发现了一些错误，但解决之后，应用仍然无法加载。...在意识到问题出在实际证书链与旧有系统无法兼容之后，我们快速切换至基于 Let’s Encrypt 的新证书链、成功修复了系统。...最终，我们修复了库中的错误，让每个人都能正常阅读自己的推文……回想起来，这真是段可怕的经历！
作者：marw 分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。...分布式系统由于机器宕机、网络异常、消息丢失、消息乱序、数据错误、不可靠的 TCP、存储数据丢失等原因面临一系列挑战，本文重点讲述分布式系统面临的挑战之一数据一致性问题。...因此，即使选择了保证一致性和分区容忍性（CP），在发生网络分区时，节点之间的数据复制可能会产生一定的延迟，导致节点之间的数据不一致，所以很多业务场景我们退而求用户能接受时间延迟的最终一致方案。...追踪消息的流动、理解消息处理的状态和处理错误可能需要额外的工作和工具支持； 4、幂等可重入 幂等表示一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用，或者说，多次请求所产生的影响与一次请求执行的影响效果相同...，可以一次原子操作保障一致性，但面临抢购高并发场景遇到可用性问题。
通常，数据恢复技术分为两种类型：基于软件的技术和涉及在实验室环境中修复或更换损坏的硬件组件的技术。...文件系统格式化 文件系统格式化可能会被错误地启动，例如，由于指定了错误的磁盘分区或由于对存储的错误处理（例如，NAS 设备通常在尝试重新配置 RAID 后格式化内部存储）。...即使将一小块错误内容写入存储上的错误位置，也可能导致文件系统结构的破坏，破坏文件系统对象链接并使文件系统不可读。有时，由于 停电 或 硬件故障，可能会出现此问题。...丢失有关分区的信息 此故障可能是由于“fdisk”操作失败或用户错误导致的，这通常会导致有关分区位置和大小的信息丢失。...存储故障 如果您怀疑存储存在任何 物理问题 （例如设备无法启动、发出异常噪音、过热、面临读取问题等）， 不建议您自行执行任何数据恢复尝试。您应该将存储带到 专门的.
软件错误 另一类故障则是系统内的软件问题，这些故障事先更加难以预料，而且因为节点之间是由软件关联的，因而往往会导致更多的系统故障。...软件系统问题有时没有快速解决办法，而只能仔细考虑很多细节，包括认真检查依赖的假设条件与系统之间交互，进行全面的测试，进程隔离，允许进程崩溃并自动重启，反复评估，监控并分析生产环节的行为表现等。...人无法做到万无一失，例如，一项针对大型互联网服务的调查发现，运维者的配置错误居然是系统下线的首要原因。...即使在所谓”非关键”应用中，我们也应秉持对用户负责的态度。 可扩展性 即使系统现在工作可靠，并不意味着它将来一定能够可靠运转。...发生退化的一个常见原因是负载增加，服务一个客户和服务一万个客户，要处理的数据量也完全是几何级增长。 描述负载 首先，我们需要简洁地描述系统当前的负载，只有这样才能更好地讨论后续增长问题。
试想一个情境，我们使用了某银行的网络支付转帐给朋友，恰巧就在此时，因为某个路段在修路把银行北京机房对上海机房的光纤网络挖断了，造成北京机房已经有这笔转帐记录，但上海没有（如图一），雪上加霜的是，此时北京机房对外的网络也意外被切断了...在实际设计上，分区容错代表的不仅是分区的情况下还要继续运作，还包括连接恢复后，如何同步及修正两个分区的数据差异，才算完整的达到分区容错性。...（Prepare Phase），节点如果回复「允许」进行操作，那么不管发生什么意外，节点都要能保证在执行阶段（Commit Phase）进行此操作，即使准备阶段后，节点因意外关机，节点也要在意外恢复后，...读时修复在读取时同时到多个节点读取，并以最新的节点为主；写时修复，同时写入多个节点，若发现有写入失败则记录下来，定时重传，直到写入成功，或是有新的写入为止；最后反熵则是定期检查状态是否一致，如果不一致则通过特定的修复顺序...，修正每个节点的数据，详细步骤会在之后讲 Gossip 协议时提到。
异地多活面临的主要挑战是网络延迟，以北京到上海 1468 公里，即使是光速传输，一个来回也需要接近10ms，我们在实际测试的过程中，发现上海到北京的网络延迟，一般是 30 ms。...恰好我们的业务是地域化的，通过合理的地域划分，也能够实现业务内聚。 可用性优先：当发生故障切换机房时，优先保证系统可用，首先让用户可以下单吃饭，容忍有限时间段内的数据不一致，在事后修复。...分区方案是整个多活的基础，它决定了之后的所有逻辑。...按照分区规则，正常情况下，每个 ezone 只会写入自己的数据，但万一出现异常，2个 ezone 同时更新了同一笔数据，就会产生冲突。...DRC 会检查并报告错误的写入操作，方便检查隐藏问题。 通过以上4条的保护，我们保证了数据的正确性，频繁的切换也不会出现异常的业务数据。
数据分布在多个节点上有两种常见的方式： 复制（Replication）：在几个不同的节点上保存数据的相同副本，可能放在不同的位置 分区 (Partitioning)：将一个大型数据库拆分成较小的子集（称为分区...读写的时候都发送请求到多个副本 读修复（Read repair）：当客户端并行读取多个节点时，它可以检测到任何陈旧的响应，将正确的新值写回错误副本....存在很多边缘情况，即使读写法定人数满足时也会发生，如 两个写入同时发生 读写同时发生，不清楚哪个先发生.....和持久性（Durability） 原子性（Atomicity）的定义特征是：能够在错误时中止事务，丢弃该事务进行的所有写入变更的能力。...不需要线性一致性（某个副本即使与其他副本断开连接，也可以独立处理 请求（例如多主复制））的应用对网络问题有更强的容错能力。
即使topic存在之后，你也可以选择添加和删除副本，从而修改副本因子。 副本因子N，则允许你丢失N-1个broker任然可以可靠的对topic进行读写。...如果我们不允许它们成为leader，我们将面临更低的可用性，因为在分区恢复联机之前，必须等待原始的leader变为可用。...如果发送的对象不能序列化或者网络失败，你仍然会得到错误，但是如果分区离线或者整个kafka集群决定长期离线，则不会得到任何错误。这意味着，即使在干净的leader选举的情况下，你的生产者也会丢消息。...即使在最简单的情况下，也可以选择一个选中提交多次或者选择每几个循环提交一次。...以及在分配新分区时清理维护的任何状态。 Consumers may need to retry 消费者可能也需要重试 在某些情况下，在调用轮询并处理记录之后，有些记录没有被完全处理，需要稍后处理。
2、其次还可以使用磁盘工具的“急救”功能，检测ntfs硬盘是否存在错误，如果有则自动进行修复，修复完成后即可读取ntfs硬盘。...二、mac硬盘读不出来盘硬盘可能面临以上无法读取的问题，还可以存在插入以后读不出来盘的问题，此问题可通过下面步骤分析并解决。...如果有则说明是Mac没有正确设置显示盘符；如果没有则说明是硬盘的目录表出现错误，没有正确识别到硬盘的分区盘，此时可以使用上述磁盘工具的“急救”功能进行修复。...大家可以按照以上方法尝试修复mac读不出来ntfs，mac硬盘读不出来盘的问题，但在故障修复过程中，一些分区恢复操作可能导致文件数据丢失，这里比较建议选择磁盘工具或靠谱的第三方磁盘管理工具，如Tuxera...二、把u盘格式化成ntfs格式的坏处ntfs对u盘损失并不多，并且其安全性和传输速度都很高，因此广受欢迎，不过它也有一定的缺点，就是它的兼容性没有exFAT这类格式强，无法在Mac系统上写入，不过这一点也可以解决
如果消费者程序运行到一半发现代码有 bug，修复之后想从头再消费一次就不行了。...一个进程需要将数据写入磁盘， 那么操作系统也会检测数据对应的页是否在页缓存中，如果不存在， 则会先在页缓存中添加相应的页， 最后将数据写入对应的页。...Pulsar 扩展性 分片存储解决了分区容量受单节点存储空间限制的问题，当容量不够时，可以通过扩容 Bookie 节点的方式支撑更多的分区数据，也解决了分区数据倾斜问题，数据可以均匀的分配在 Bookie...Bookie 容错 如下图，假设 Bookie 2 上的 Segment 4 损坏。Bookie Auditor 会检测到这个错误并进行复制修复。...所有的副本修复都在后台进行，对 Broker 和应用透明，Broker 会产生新的 Segment 来处理写入请求，不会影响分区的可用性。
虽然数据湖在数据范围方面迈出了一大步，但是也面临了很多问题，主要概括如下： 数据湖的读写是不可靠的。数据工程师经常遇到不安全写入数据湖的问题，导致读者在写入期间看到垃圾数据。...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...这对于调试或审计非常有用，尤其是在受监管的行业中 编写复杂的临时查询 修复数据中的错误 为快速更改的表的一组查询提供快照隔离 DataFrameReader options 允许从 Delta Lake...这意味着: 跨多集群的并发写入，也可以同时修改数据集并查看表的一致性快照，这些写入操作将按照串行执行 在作业执行期间修改了数据，读取时也能看到一致性快照。
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