InnoDB的页面大小通常是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘并以页面为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统,在极端情况下(有时断电) )通常并不能保证这一步的原子性,16K的数据,写入4K时,发生了系统断电/ os崩溃,只有一部分写是成功的,这种情况下就是局部页面写问题。
在开始正式编写代码之前,我们需要先安装openpyxl库。打开命令行终端,运行以下命令:
一个业务偶然遇到了并发写操作相互覆盖的问题。直觉的想法是能不能加锁?看了一下云开发数据库没有提供锁的接口(当然数据库自己写操作的时候肯定实现了自己的锁)。
经过抓包分析,压测使用的脚本中的事务都是带有begin,commit。在commit 之前的每个语句都要增加一个rtt 的延迟时间(机房之间的耗时在3ms 左右)。
xlwt是一个能将数据和样式信息写入excel表格的库。不过需要注意的是,它只可以通过创建一个新的工作薄写入。
我曾在书中介绍过,ReplicatedMergeTree 支持根据 block_id 防止重复的数据写入。ClickHouse 在写入一个 Block 块的时候,会按照当前 Block 的数据顺序、数据行和数据大小等指标,计算 Hash 并生成 block_id。
高内聚、低耦合是软件设计的常见概念,特别是在软件模块划分中会被常常提起,需要将功能相同的内聚在一起,将职责不同的功能解耦, 比喻说常见的MVC 分层模式,每一层负责单独的功能。高内聚、低耦合可以使得软件模块职责划分清晰,后期扩展性强,便于维护。
cut命令是一个常用的linux命令,它从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些剪切出来的东西写到标准输出。它有一些常用的参数,先看两个:
Flink自1.4.0开始实现exactly-once的数据保证,即在任何情况下都能保证数据对应用产生的效果只有一次,不会多也不会少。
今天又带来一次性能优化的分享,这是我刚进公司时接手的祖传(坏笑)项目,这个项目在我的文章中屡次被提及,我在它上面做了很多的性能优化,比如《记一次提升18倍的性能优化》这篇文章,比较偏向某个细节的优化,本文更偏向宏观上的性能优化,可以说是个老演员了。
幂等性是分布式环境下常见的问题;幂等性指的是多次操作,结果是一致的。(多次操作数据库数据是一致的。)
在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下。
在公司项目中,Redis 属于高频使用,在使用中,我们遇到了各种各样的Redis 问题,于是针对自身情况梳理了一个redis使用规范。
该文章介绍了技术社区中的内容编辑人员需要掌握的一些基本技能,包括文本编辑、沟通协作、社区管理以及技术写作等方面的技能。同时,文章也探讨了在技术社区中,内容编辑人员需要关注的一些重要问题,包括信息准确性、技术深度、社区氛围以及用户体验等。通过这些技能和问题的关注,技术社区的内容编辑人员可以更好地提高社区的质量和用户体验,促进社区的健康发展。
网上关于babel7的文章很多,但是大多都没有实践,很多讲的模棱两可。 本文将手把手的带你看各种配置下的输入输出转换,彻底让你了解babel7到底该怎么去配置和优化。
给你一个长度固定的整数数组 arr,请你将该数组中出现的每个零都复写一遍,并将其余的元素向右平移。
其实不单单是环形链表或者是数组,如果我们要研究的问题出现循环往复的情况时,均可考虑使⽤快慢指针的思想。快慢指针的实现方式有很多种,最常用的⼀种就是:
【推荐】Redis key命名需具有可读性以及可管理性,不该使用含义不清的key以及特别长的key名;
MySQL 主从复制的问题及解决方案
283. 移动零 给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。 请注意 ,必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。
最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL?
Order 服务调用 Pay 服务,刚好网络超时,然后 Order 服务开始重试机制,于是 Pay 服务对同一支付请求,就接收到了两次,而且因为轮询负载均衡算法,落在了不同业务节点!所以一个分布式系统接口,须保证幂等性。
关于复制表重复数据无法写入,最近发现不少人在网上有问到,我这里进行一下讲解和演示。
终于下定决心写这系列的文章了,这系列的文章将从零开始,一步步了解并发下,锁的产生,类别,以及锁的实现
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。
MySQL InnoDB引擎的表通过拷贝物理文件来进行单表或指定表的复制,可以想到多种方式,今天测试其中2种:
不同于传统的物联网终端,低成本ZETag云标签更多用于物的定位与追踪,同时,还有次抛等新的应用场景。因此,ZETag云标签的数量远远大于传统的物联网终端,万级别标签每客户将是业务常态,可以预估ZETag云平台需要管理的标签量将在百万到千万级,每天需要保存的上报数据将达到亿级,这对平台数据存储的写性能、扩展性以及存储成本将是一个巨大的考验。
数据库读数据,批量插入到es里,id自定义用的数据库的主键值,批量插入后,没有报错,可是用cerebro看,大量文档的状态是deleted,数据库中的主键值百分百没有重复的,不知道为什么会这样?
可能你最先想到的就是使用数据库的事务保证。比如创建订单时,要同时往订单表和订单商品表中插入数据,那这些插入数据的INSERT必须在一个数据库事务中执行,数据库的事务可以确保:执行这些INSERT语句,共赴生死!
本着以实时数仓为目标调研了几款OLAP引擎,像Clickhouse、Kylin、Druid等,在粗略了解其架构后,并且在接受各个大厂Clickhouse实践、高性能测试报告、最近业界发展势头凶猛的熏陶与PUA情况下,不得已选择了Clickhouse,当然自己也做过一些测试,本篇将介绍clickhouse的一些原理、实践方案(可能还未实现、可能并不是最佳)与遇到的一些问题,总之只是希望能够为您接下来选择clickhouse 或者解决一些问题提供一个参考的思路,仅此而已。
说一个场景需求,假如有一个user模型,用户的上传图片存在另外一张表photo内。当删除该用户时,想要同时删除关联的photo表的相关记录。应该用什么办法呢?
这周接了一家单位的渗透测试项目,给了测试站点的IP,前期做了些信息搜集工作。在一处登录页面发现了SQL注入,dba权限写文件发现管理员做了站点数据的分离,后扫描了C段找到....拿了shell并mstsc。
五一前的准备下班的时候,看到同事为了做数据库的某个表的数据字典,在做一个复杂的人工操作,就是一个字段一个字段的纯手撸,那速度可想而知是多么的折磨和锻炼人的意志和耐心,反正就是很耗时又费力的活,关键是工作效率太低了,于是就网上查了一下,能否有在线工具可用,但是并没有找到理想和如意的,于是吧,就干脆自己撸一个,一劳永逸,说干就干的那种……
本系列文章来自云栖社区,对Flink的解析兼具广度和深度,适合对Flink有一定研究的同学学习。
对象扩展 说完了,对象的创建(框架的命名空间的创建)以及如何解决多库之间的命名空间冲突问题之后,接下来,就是要扩展我们的对象,来对框架进行扩展,我们需要一种新功能,将新添加的功能整合到我们定义的对象中去。这种类型的方法在Javascript中常被称为extend和mixin。在Javascript对象属性特性没有诞生之前,我们可以随意的添加、修改、删除其属性的,因此扩展一个对象十分的简单。一个简单的代码扩展方法如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta
所谓幂等性设计,就是说,一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用。用数学的语言来表达就是:f(x) = f(f(x))。
今天是小史生日,为了庆祝自己今年喜提A厂offer,小史叫了二十多个人一起庆生,吕老师、小史姐姐、小林都去啦。
定义及作用 RAID是Redundent Array of Inexpensive Disks的缩写,直译为“廉价冗余磁盘阵列”,也简称为“磁盘阵列”。后来RAID中的字母I被改作了Independent,RAID就成了“独立冗余磁盘阵列”,但这只是名称的变化,实质性的内容并没有改变。 企业级的数据库一般部署在在RAID磁盘阵列的服务器上,这样能提高磁盘的访问性能,并能够实现容错/容灾。 最大优点,在我看来主要是两点:安全性和更快的传输速度。 主流RAID模式 目前主流的大
在上次的Redis的文章中,大致的讲了下Redis是什么,为什么使用Redis,Redis为什么适用于做缓存以及对它的5种数据类型做的简单介绍。
RAID是Redundent Array of Inexpensive Disks的缩写,直译为“廉价冗余磁盘阵列”,也简称为“磁盘阵列”。后来RAID中的字母I被改作了Independent,RAID就成了“独立冗余磁盘阵列”,但这只是名称的变化,实质性的内容并没有改变。 企业级的数据库一般部署在在RAID磁盘阵列的服务器上,这样能提高磁盘的访问性能,并能够实现容错/容灾。 最大优点,在我看来主要是两点:安全性和更快的传输速度。
本文实例讲述了Laravel5.1 框架关联模型之后操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
其中前两项一般大多数引擎都支持,我们需要关注的就是第 3 项,目前有两种常用方法:
TiDB 的一键水平伸缩特性,帮助用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度,但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中,这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能。
给定一个编码字符串 S。请你找出 解码字符串 并将其写入磁带。 解码时,从编码字符串中 每次读取一个字符 ,并采取以下步骤:
MySQL的buffer一页的大小是16K,文件系统一页的大小是4K,也就是说,MySQL将buffer中一页数据刷入磁盘,要写4个文件系统里的页。
上面3种EOS语义有着不同的应用范围,幂等producr只能保证单分区上无重复消息;事务可以保证多分区写入消息的完整性;而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。以下是启用方法:
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