最近做项目时，为了将byte[]存入map的value，先将其转为String存入，需要时再取出转回byte[]，但实现过程却发现了问题：转回的byte[]与原来不一致： byte[] bytes =...Charset.defaultCharset().name()); // 输出：GBK 这是多字节编码，也就是需要用多个字节来表示一个字符，所以当字节数组编码成字符串之后，再转回来之后，可能会出现跟原来不一致的问题
但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况，比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等，本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。...1.造成主从不一致的原因 造成主从不一致的可能原因有很多，下面简单列举几条： 主库binlog格式为Statement，同步到从库执行后可能造成主从不一致。...2.主从不一致修复方法 下面介绍下主从不一致的修复方法，注意，这里讲的是修复主从不一致而不是修复主从同步错误。 想要修复主从不一致，我们首先要发现主从不一致，下面将根据不同情形给出合适的修复方法。...不过有时候情况并不是那么简单，可能遇到比较多的情况是：主从两个实例已经运行很久了，某日进行一致性检验发现主从不一致了，很难找到具体发生不一致的原因及时间。...总结： 本篇文章详细介绍了造成主从不一致的原因，修复不一致的方法及如何避免主从不一致。特别是不一致修复方法，可能还有其他方案，这个要考虑实际情况选择合适的方法修复。
对于数据库来说，查询数据的准确性至关重要，我查询确定的数据你给我返回不一致的结果，那这结果还有何可用性而言，因此这个问题对用户的重要性不言而喻。...在集群中的各个节点创建本地表，表引擎为Kafka同时创建了对应的视图（消费Kafka里的数据）； 创建分布式表，表引擎Distributed，汇总视图； 多次执行同一条查询返回了不一致的结果。...[c6tkxjxhh3.png] 查询数据是通过分布式表来进行的，要想弄清楚为何每次查询返回的数据不一致，首先就需要弄清楚分布式表的原理。...但这种情况可能会导致最终的各个副本状态不一致（如果不使用Zookeeper来进行协调，任何单一节点的中断都会导致最终数据的不一致）。
【GiantPandaCV导语】 针对Deepfake Video检测任务上的时空不一致问题，提出了三种模块对时间信息、空间信息、时间差异进行建模，能够灵活地即插即用到2D CNN中。...1前言 在本次工作中，我们将时空不一致学习引入到Deepfake Video检测任务上。我们分别提出了三种模块。...TIM则以逐帧的方式来挖掘deepfake给人脸带来的时间不一致性。ISM则将信息流从空域引入时域（说人话就是把SIM的东西给融进TIM）。...并且Deepfake在做人脸融合的时候，融合边缘附近的图像质量并不一致，我们将这些特征视为空间不一致性。 该模块仅考虑空域而不考虑时域，我们将SIM设置为一个3路的模块。...视频分类模型基本也是时间，空间解耦合的思想 我们发现分别从水平，垂直方向观察，视频中时间不一致性更加突出。
现象 ZooKeeper读写过程中，重新选主，然后节点重启后，数据不一致了。例如原来有节点A，B，C。 创建临时节点znode1，节点A、B、C上均可见，此时节点B是leader。
背景说明： 在一次断网测试过程中，在主库发起了DDL操作，备库丢失该DDL，导致主从表结构不一致，接下来的测试竟然都正常，表结构不一致，不影响复制进程，感觉比较奇怪，在这之前都是认为主从表结构不一致会导致复制异常...'d4'); Query OK, 4 rows affected (0.01 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> 5、模拟主从表结构不一致...主库、从库字段不一致，为什么可以正常同步数据 从库应用relaylog的时候，是否跳过了字段名称检查 现象解答 经过多方资料查找与咨询，最终在官方资料中找到答案，一定条件下复制结构的主、从库中表结构允许不一致...，即主库相比从库多了字段、少了字段，都不影响同步，甚至在部分场景下，数据类型不一致都是可以正常同步的 主从表字段数量不一致的条件及验证 主从相同的字段，其定义顺序必须一致 比如本次测试中刚开始的建表语句...varchar(10), b varchar(10), c varchar(10), d varchar(10)); 如果我们此时使用下面的命令，在从库58:3309中修改表结构，即可以使表结构顺序不一致
并导入到mysql 5.7mysqldump --single-transaction --master-data=2然后使用checksum table 校验每张表的hash值, 发现有张表校验值主从不一致..., 但行数是一样的, 只有这一张表不一致.再使用Mysqldump 导出主5.6 和 从5.7 的数据, 然后使用diff比较, 发现是一致的.......分析mysql导出导入的, 行数一致, 基本上就确定是字符集方向的问题了.使用pt-table-checksum 校验得到 一个有问题的数据区间.然后再使用脚本逐行校验该区间的数据, 得到不一致的数据行
主从不一致 在没缓存的情况下 1.当服务写完主库 2.有一个请求读取从库数据 3.主从同步完成 这时出现主从不一致（写后立即读） 处理方案 1.业务允许的情况，直接忽略 2.强制读主节点 3.选择性读主节点...cache里有这个key，说明1s内刚发生过写请求，数据库主从同步可能还没有完成，此时就应该去主库查询 （2）cache里没有这个key，说明最近没有发生过写请求，此时就可以去从库查询以此，保证读到的一定不是不一致的脏数据
当多副本控制文件内部sequence不一致就会产生该错误。据MOS上文档 1589355.1 的描述，这种情况大多是因为存储错误或者IO错误的情况引起的。
消息的前后不一致问题。 1.A系统更新请求参数，记录请求来源。然后再远程调用B系统的接口来处理。在B系统处理成功之后，会发送MQ消息来反馈业务逻辑。
1同步快 import java.util.Random; public class Test13 { /** * @param args * 多线程带来的数据不一致
业务方一定要在在开发之前就要思考如何避免出现这种问题, 在做技术方案要给各方说清楚这件事, 了解业务核心诉求. 2.解决方案A: 读写都是主 抛弃主从结构, 读写都切换为主库, 这样是可以避免写入的缓存可能不一致的问题...这种方案问题在于在延迟时间内是可能存在不一致情况的, 并且具体最大延迟时间去删除缓存很难去评估....这种方案问题也在于延迟时间内存在不一致的情况, 即使收到 binlog event 通知后也不一定会通知完所有从库, 同样存在不一致的风险, 但相比指定时间方案来说, 这种方案最大的优势是可以根据系统的实际情况进行删除缓存...这种方式直接避免了读从库的不一致, 非常有效降低数据库的压力, 但是对于数据是存在丢失风险的....虽然不能完全能够解决掉一致性问题, 但可以有效缩短不一致时间和机率.
1.起初怀疑是linux的时区问题 2.后来在到jvm的时区问题 3.最后定位到mysql的时区问题，终于解决
中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。 一、数据库主从不一致 先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。 ?...可以看到，主从不一致的影响时间很短，在主从同步完成后，就会读到新数据。 二、缓存与数据库不一致 再看，引入缓存后，缓存和数据库不一致问题。 ?...可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。 三、问题分析 可以看到，这里提到的缓存与数据库数据不一致，根本上是由数据库主从不一致引起的。...假如主从不一致没法彻底解决，引入缓存之后，binlog同步时间间隔内，也无法避免读旧数据。 但是，有没有办法做到，即使引入缓存，不一致不会比“不引入缓存”更糟呢？这是更为实际的优化目标。...四、不一致优化 ?
---一 介绍本章内容通过一个例子说明 replace into 带来的潜在的数据质量风险,当涉及 replace into 操作的表含有自增主键时，主备切换后会造成数据覆盖等不一致的情况发生。
请求头中追加一些特定的参数，最终请求源站 原理图 image.png 某些情况下，源站对于HTTP Request Header请求头中追加的特定参数会有不同的处理方式，导致客户端请求被处理后的结果与直接访问源站不一致...[$Your_Wesbite].com' -x [$Source_Server_IP]:[$Source_Server_Port] -H 'header' 对比步骤1和步骤2的结果，检查是否存在不一致的情况...请循环步骤1和步骤2，同时替换步骤2中的请求头参数，直到返回结果不一致。 结果不同。 记录结果不同时的请求头参数，然后继续下一步骤。...小结 用户通过 URL 进行资源访问时，真实的客户访问资源时并不会关心节点和源站资源是否一致，一般都是cdn厂商的客户反馈访问节点和直接访问源站结果不一致或者节点回源拉取资源后和源站资源不一致，当用户通过...HTTP Request Header请求头中追加一些特定的参数，请求源站，源站对于HTTP Request Header请求头中追加的特定参数会有不同的处理方式，导致客户端请求被处理后的结果与直接访问源站不一致
最近再弄黑苹果，装好后发现2个系统的时间不一致，趴远景发现几个解决方法，现在记录一下 第一种 强行修改时间，每次切换系统要 该一次； 折中，修改时区为：国际标准时间； 补充：其中一个系统，修改时区为，国际标准时间后
采样点不一致是CAN总线网络中常见的配置错误，可能导致位错误、同步问题、错误帧增加、节点总线关闭、仲裁失败和确认错误等严重后果。...以下图示说明了位时间的分段和采样点位置： 当CAN网络中的节点配置了不同的采样点时，会引发以下严重问题： 位错误，不同节点在不同时间采样可能导致对同一位的解释不一致。...如果采样点不一致，同步机制可能无法有效补偿，导致节点失去时间对齐，通信失败。 错误帧增加，当节点检测到位错误时，会发送错误帧通知其他节点。采样点不一致可能导致频繁的位错误，产生大量错误帧。...采样点不一致是导致此类状态的常见原因之一。 仲裁失败，在CAN总线的仲裁阶段，节点通过比较发送和接收的位值决定消息优先级。...如果采样点不一致，节点可能对仲裁位做出错误判断，导致消息冲突或优先级反转，影响实时通信。 确认（ACK）错误，每条消息的末尾包含一个确认位，用于验证消息是否被正确接收。
在使用minikube学习的时候，会出现你在mac上安装的minikube默认是最新版本，但是实际情况是需要安装低一些版本。可以按照k8s官方文档安装的时候指定...
MYSQL 中主从不一致是很可能发生的，而怎么能发现不一致则并不是一个很简单的问题。尤其对数据量较大的情况下。...应该具有建表或建库的权限 其中pt-table-checksum 主要是将需要检测的表（不是每行）通过块的方式（多行组成的数据），进行检测，通过CRC32的方式 通过命令检测，发现相关表上有数据chunck 不一致...所以到目前为止，通过PT工具来修复主从不一致的方法还是很奏效的，但如果你大多数表都不一致了，那还是建议从做一次主从复制比较高效。
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