在MySQL数据库管理与操作中，Binlog（二进制日志）的角色不容忽视。它记录了数据库的所有更改操作，对于数据复制、恢复和分析具有重要意义。在这个过程中，理解Binlog日志的位置定位是至关重要的。本文将为大家揭示Binlog日志位置的字节单位定位以及其他相关定位概念，助力大家更准确地操作和分析Binlog日志。
eBPF (扩展的伯克利数据包过滤器) 是一项强大的网络和性能分析工具，被广泛应用在 Linux 内核上。eBPF 使得开发者能够动态地加载、更新和运行用户定义的代码，而无需重启内核或更改内核源代码。这个特性使得 eBPF 能够提供极高的灵活性和性能，使其在网络和系统性能分析方面具有广泛的应用。此外，eBPF 还支持使用 USDT (用户级静态定义跟踪点) 捕获用户态的应用程序行为。
MySQL的Performance Schema是一套内存表，用于跟踪MySQL的性能指标。它实际上使用PERFORMANCE_SCHEMA存储引擎，用户操作performance_schema数据库中的表。用户通过Performance Schema能够观察哪些查询正在运行、I/O等待的状态，及历史性能数据等等信息。Performance Schema仅对本地服务器有效，所有的更改不会复制到其他的服务器。
在数据库管理领域，MySQL的二进制日志（Binlog）是一个不可或缺的组件，它记录了所有对数据库执行的更改。对于我们每位开发者而言，理解和掌握Binlog的操作和查询技能，不仅能帮助我们更好地跟踪和分析数据变动，还能在复制错误出现时，提供有效的解决方案。本文将详细介绍如何识别Binlog日志的名称和位置，以及如何查询特定位置的操作，以便于我们在遇到复制错误时，能快速定位问题并采取相应措施。
审计日志系统有很多应用场景，而不仅仅是存储用于审计目的的数据。除了合规性和安全性的目的之外，它还能够被市场营销团队使用，以便于锁定目标用户，也可以用来生成重要的告警。
利用 CDC，您可以从现有的应用程序和服务中获取最新信息，创建新的事件流或者丰富其他事件流。CDC赋予您实时访问后端数据库的能力。
在上一篇《Server层表级别对象字典表 | 全方位认识 information_schema》中，我们详细介绍了information_schema系统库的表级别对象字典表，本期我们将为大家带来系列第四篇《Server层混杂信息字典表 | 全方位认识 information_schema》，下面请跟随我们一起开始information_schema系统库的系统学习之旅吧。
我们都知道，MySQL 中的错误日志，慢查询日志可以帮你快速定位问题。 但有时候，日志记录的信息过少，或者是你感兴趣信息被没有被记下来，有时候又记录了过多问题，大量无效信息干扰你排查问题。 因此，这篇文章介绍一种新的思路——探针技术，这种技术可以在不影响 MySQL 运行，不破现场环境的前提下，在系统中的关键节点插入一些探针来收集信息。 理论上，探针可以插入 MySQL 或者 Linux 内核任意函数进出口，轻松访问参数等其他详细信息，资源损失很少，一旦移除探针后没有任何损失。就像医生给病人拍片子一样，在
墨墨导读：摘要：BCT（Block Change Tracking）是Oracle从10g开始有的特性。激活BCT，可以大大提高增量备份的性能。本文介绍了BCT的配置方法和影响。
Mysql内建的复制功能是构建大型，高性能应用程序的基础。将Mysql的数据分布在多个系统之上，这种分布的机制，是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
一提到分层架构，大家应该都不会陌生。因为当我们开始从事软件开发这一行业的时候，接触到的企业项目基本都是采用分层架构的。它产生的时间比较早，可以说，分层架构模式被认为是所有架构的始祖。
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从log文件中读取插叙语句，并用explain分析他们是如何利用索引。完成分析之后会生成一份关于索引没有被查询使用过的报告。
在这个充满 bug 的世界里，最遥远的距离不是生与死，而是你亲手制造的 bug 就在你眼前，你却怎么都找不到她，本文准备了 7 款优秀的开源 bug 跟踪系统来查找、记录和解决这些 bug。您也可以在评论区写下您在用的或者您认为最好用的项目，以供其他开发者学习和交流。 1 BugZilla Bugzilla 是一款开源的 Web 应用，是一款bug跟踪系统和测试工具，由 mozilla 开发，并采用 Mozilla 公共许可证授权（MPL），它经常被一些高科技公司如 mozilla、红帽公司和 gnome
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能，以下是常用的工具和相关技术，可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
实施ChatOps是一种现代工作方式，它将人员，工具和讨论结合在一起，以提高生产力并帮助企业更快地发展。在ChatOps上运行的组织将自动监视和系统解析与人工监督和分析相结合，以最大程度地提高正常运行时间和效率。
说明：MySQL在新增和删除触发器的操作时都会关闭当前已经打开的table句柄，在下次打开table时会重新load相应的trigger。
今天这篇文章陈某介绍一下链路追踪相关的知识，以Spring Cloud Sleuth和zipkin这两个组件为主，后续文章介绍另外一种。
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问 题：
摘要：由于一个系统被拆分成了多个模块，在一次请求中可能涉及到调用多个服务，如何在服务调用中快速定位并发现问题，这就涉及到链路追踪技术。
为了改进监控，Percona XtraDB集群实施了一个基础架构，将Galera仪器（mutexes, cond-variables, files, threads）作为其一部分添加到了PERFOMANCE_SCHEMA。尽管mutexes和wsrep状态变量已经是PERFORMANCE_SCHEMA线程的一部分，但线程不是。来自Galera库的mutexes，状态变量，线程和文件也不是PERFORMANCE_SCHEMA的一部分。
在微服务开发中我们经常会引入消息中间件实现业务解耦，执行异步操作， 现在让我们来看看使用消息中间件的好处和弊端。
读写分离的场景应用 随着业务增长，数据越来越大，用户对数据的读取需求也随之越来越多，比如各种AP操作，都需要把数据从数据库中读取出来，用户可以通过开通多个只读实例，将读请求业务直接连接到只读实例上。使用RDS云数据库的读写分离功能，用户只需要一个请求地址，业务不需要做任何修改，由RDS自带的读写分离中间件服务来完成读写请求的路由及根据不同的只读实例规格进行不同的负载均衡，同时当只读实例出现故障时能够主动摘除，减少对用户的影响。对用户达到一键开通，一个地址，快速使用。 MySQL内核为读写分离的实现提供了支持，包括通过系统variable设置目标节点，session或者是事务的只读属性，等待/检查指定的事务是否已经apply到只读节点上，以及事务状态的实时动态跟踪等的能力。本文会带领大家一起来看看这些特征。说明一下，本文的内容基于RDS MySQL 5.6与RDS MySQL 5.7。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
应用程序通常会使用多个异构数据库，每个数据库都用于服务于特定的需求，例如存储数据的规范形式或提供高级搜索功能。因此，对于应用程序而言，将多个数据库保持同步是非常重要的。我们发现了一系列尝试解决此问题的不同方式，例如双写和分布式事务。然而，这些方法在可行性、稳健性和维护性方面存在局限性。最近出现的一种替代方法是利用变更数据捕获（CDC）框架，从数据库的事务日志中捕获变更的行，并以低延迟将它们传递到下游系统。为了解决数据同步的问题，还需要复制数据库的完整状态，而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时，某些应用场景要求事务日志事件的高可用性，以使数据库尽可能地保持同步。
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系 统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在 不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、 有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题:
关于微服务的概念我们在之前的两篇文章中都已经做出了相应的见解，没看过的小伙伴可以空降查看一番，不同见解欢迎后台留言！
主要有2种用于保存日志以跟踪用户事件的方法。一种是保存日志文件，另一种是保存在数据库中。
它是一个在线商业协作和项目管理的平台，主要功能包括：项目管理、里程碑管理、任务、报表、事件、博客、论坛、书签、Wiki、即时消息等。
本篇文章主要说一说Oracle数据库安全审计控制点中b、c、d测评项的相关内容和理解，以及一些其它零碎的与等保相关的内容。
◆ 简介 虽然大多数人都熟悉Uber，但并非所有人都熟悉优步货运, 自2016年以来一直致力于提供一个平台，将托运人与承运人无缝连接。我们正在简化卡车运输公司的生活，为承运人提供一个平台，使其能够浏览所有可用的货运机会，并通过点击一个按钮进行预订，同时使履行过程更加可扩展和高效。 为托运人提供可靠的服务是优步货运获得他们信任的关键。由于承运人的表现可能会大大影响货运公司服务的可靠性，我们需要对承运人透明，让他们知道我们对他们负责的程度，让他们清楚地了解他们的表现，如果需要，他们可以在哪些方面改进。 为了实现
作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 Uber Freight 是 Uber 的一个平台，致力于为托运人和承运人提供连接服务。为托运人提供可靠的服务对 Uber Freight 来说至关重要，这也就是为什么他们要开发承运人记分卡（Carrier Scorecard），其中包含了准时取货 / 送货、跟踪自动化和晚点取消等指标。关键在于他们要在 Carrier App 上近乎实时地显示这些信息，而且提供这种服务的架构必须足够快，快到可以满足这些指标需求。 这个架构
作者 | Netflix 技术博客 译者 | 刘雅梦 策划 | 蔡芳芳 借助最新的数据网格平台（Data Mesh Platform），Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。这种配置驱动的平台在创建新管道时显著地缩短了前置时间，同时提供了新的支持特性，比如端到端的模式演进（schema evolution）、自助式 UI 和安全数据访问等。 1背景 未来几年，Netflix 上的大部分内容都将来自其自己的工作室（Netflix Studio）。Netflix 电影或电视据从开始宣传
在个人项目中运行 MySQL，甚至在年轻公司中运行 MySQL，与在市��已经建立并且“呈现指数增长”业务中运行 MySQL 大不相同。在高速业务环境中，流量可能每年增长数倍，环境变得更加复杂，伴随的数据需求迅速增加。扩展 MySQL 与其他类型的服务器大不相同，主要是因为数据的有状态性质。将其与 Web 服务器进行比较，后者的广泛接受的模型是在负载均衡器后面添加更多服务器通常是您需要做的全部。
MySQL的主从复制是一项重要功能，可以利用其实现读写分离、高可用，及备份等目的。众所周知，MySQL是一个单进程、多线程的数据库，在各项工作中调用了不同的线程，本篇将介绍在主从复制中所使用的线程。
Uber 一开始是单体架构，后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务，他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性，组件的耦合非常严重，持续集成变成了沉重的负担，每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难，这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因，这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。
概述 什么是性能？ 性能最通俗的衡量指标就是“时间”，CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比，磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比，当CPU使用率100%时，意味着有部分请求来不及计算，响应时间
导言：运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外，还得对服务器的性能进行优化，让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟（simon）在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
由 Oracle 维护的官方文档为您提供了安装、配置和与 MySQL 交互所需的知识。本书作为该文档的伴侣，帮助您了解如何最好地利用 MySQL 作为强大的数据平台来满足您的用例需求。
触发器（trigger）是数据库中的一个很重要的、很实用的基于事件的处理器，在处理一些业务需求的时候，使用触发器会很方便。似乎在《高性能MySQL》中，对触发器作了一定的描述，也提到使用中的一些优势和局限性，但感觉还是不能完全理解触发器的全部功能和实现。于是自己在网上看了一些文章，结合官网（https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/trigger-syntax.html）中的案例，写下这篇总结。
本节列出了第一次添加，已弃用或已在MySQL 5.7中删除的服务器变量，状态变量和选项。
MySQL触发器 1、 触发器作用 日志跟踪：使用数据库记录apache等日志，可以使用自动插入操作 验证数据：触发器可以验证更新数据库要存入的数据 引用完整：验证数据完整可以使用程序验证，但是触发器也可以搞定 2、 前触发器和后触发器 前触发器和后触发器区别触发器在发生的事件前后关系 3、 创建触发器 语法： CREATE [DEFINER={USER|CURRENT_USER}] TRIGGER<trigger name> {BEFORE|AFTER} {INSERT|UPDATE|DELETE} ON
information_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等
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