最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题,一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到;另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
前一篇写了PHP的时间函数(还是草稿),这一篇就写Mysql的时间函数吧。最近做的项目,关乎权限,于是自然而然的就与有效期联系在了一起。其 中有一个功能是生成特殊表格,可以根据用户的选择,按周、月、季
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中,我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用,但并不是所有场景都需要批量全部同步,有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力,将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列(例如,递增的主键)或者时间戳列(例如,上次更新的时间戳)来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式:
说MVCC(Multiversion concurrency control,多版本并发控制)之前,先从数据库的ACID说起。ACID其中一个就是I。也就是Isolation,隔离性。
分页器是 Web 开发中常见的功能,看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑,堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
Saga作为阿里开源的长事务解决方案,涉及到全局事务id的生成和串联,需要保证事务id的稳定性和全局唯一性。
•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
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 1.2 join 1.3 intervalJoin 1.3.1 intervalJoin API用法 1.3.2 intervalJoin SQL用法 1.4 coGroup
爱可生 dble 项目团队成员,主要负责 dble 相关的日常测试工作,擅长对 dble 中出现的问题进行排查。热爱测试工作,余生欲将测试工作进行到底。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求,如用户ID、账单ID等,由于系统通常是分布式架构,因而需要有合适的分布式ID生成方案。
文章目录 导入 新增路径导入 语句 单行 if else 语句 字符串 列表拼接为字符串 去除字符串两边空格 列表处理 列表倒序 时间 当地时间 datetime 对象转换成字符串 字符串转换成 datetime 对象 时间戳转换成字符串 字符串转换成时间戳 datetime 对象转换成时间戳 时间戳转为当地时间字符串 UTC 时间 UTC datetime 对象转换成北京时间字符串 UTC 时间字符串转换成北京时间字符串 时间戳转为 UTC 时间字符串 UTC 字符串转为时间戳 网络请求 POST 请求
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
前言:“客户端上传时间戳”的玩法,你玩过么?一起聊聊时间戳的奇技淫巧! 缘起:无线时代,流量敏感。APP在登录后,往往要向服务器同步非常多的数据,很费流量,技术上有没有节省流量的方法呢?这是本文要讨论的问题。 ---- 问题一:APP登录时需要拉取什么数据? 答:APP登陆时,一般要拉取两类数据,一类是“id列表型数据”,一类是“信息详情型数据”,以微信为例,需要拉取 (1)好友列表List<user-id>,即所有好友的id(id+name) (2)群组列表List<group-id>,即所有加入群的id
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Select UNIX_TIMESTAMP(‘2006-11-04 12:23:00’);
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求?集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成?
「CSDN」里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可。
事务是 mongoDB 中非常核心的一个功能,在 4.0 版本以前,mongoDB 只支持单个文档的事务,在 4.0 和 4.2 版本之后,分别支持了复制集事务和分片事务,也可以说在大多数的数据库中都是非常重要的一个功能,值得我们单独拉一章去讲解
掘金里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可。
Facebook生态系统是由成千上万的分布式系统和微服务驱动构成的,其中许多服务都得益于异步作业,特别是在在线流量的高峰时期。异步化提供了诸多好处:更有效地利用资源、提高系统可靠性、允许计划执行,以及微服务彼此间可靠通信。实现这些优势都需要一个队列——一个存储作业的地方,允许其异步发生,或者从一个服务传递到另一个服务。facebook有序队列服务FOQS应运而生。
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。
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一、ObjectId的组成 首先通过终端命令行,向mongodb的collection中插入一条不带“_id”的记录。然后,通过查询刚插入的数据,发现自动生成了一个objectId “5e4fa350b636f733a15d6f62”这个24位的字符串,虽然看起来很长,也很难理解,但实际上它是由一组十六进制的字符构成,每个字节两位的十六进制数字,总共用了12字节的存储空间。相比MYSQL int类型的4个字节,MongoDB确实多出了很多字节。不过按照现在的存储设备,多出来的字节应该不会成为什么瓶颈。不过MongoDB的这种设计,体现着空间换时间的思想。 ObjectId的官方规范 1)Time 时间戳。将刚才生成的objectid的前4位进行提取“5e4fa350”,然后按照十六进制转为十进制,变为“1582277456”,这个数字就是一个时间戳。通过时间戳的转换,就成了易看清的时间格式2020-02-21 17:30:56, 2)Machine 机器。接下来的三个十六进制就是“b636f7”,这三个是所在主机的唯一标识符,一般是机器主机名的散列值,这样就确保了不同主机生成不同的机器hash值,确保在分布式中不造成冲突,这也就是在同一台机器生成的objectId中间的字符串都是一模一样的原因。 3)PID 进程ID。上面的Machine是为了确保在不同机器产生的objectId不冲突,而pid就是为了在同一台机器不同的mongodb进程产生了objectId不冲突,接下来的“af71”两位就是产生objectId的进程标识符。 4)INC 自增计数器。前面的九个字节是保证了一秒内不同机器不同进程生成objectId不冲突,这后面的三个字节“5d6f62”是一个自动增加的计数器,用来确保在同一秒内产生的objectId也不会发现冲突,允许256的3次方等于16777216条记录的唯一性。 总的来看,objectId的前4个十六进制字符是时间戳,记录了文档创建的时间;接下来3个十六进制字符代表了所在主机的唯一标识符,确定了不同主机间产生不同的objectId;后2个是进程id,决定了在同一台机器下,不同mongodb进程产生不同的objectId;最后通过3个是自增计数器,确保同一秒内产生objectId的唯一性。ObjectId的这个主键生成策略,很好地解决了在分布式环境下高并发情况主键唯一性问题,值得学习借鉴
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。比如我们所熟知的美团、饿了么,携程、飞猪等app,它们的支付订单、餐饮、酒店、代金券等产品系统中,随着数据日渐增长,就会产生分表、分库的需求,这样也就需要一个唯一的ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计,全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用,使用单库,数据库中自增id可以很方便实现。分库之后,首先需要分库键,分库键必然不能重复,所以传统的做法并不能满足需求。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 1.全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。 2.趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有
一直以来只知道var now = new Date()取到的是时间格式的当前时间,但是却不知道怎么取时间戳。 直到我在别人的一份代码中看到了以下代码,才知道还有这种操作,可以很方便的得到时间戳。
时间真的存在吗?有观点认为,时间只是人类构想出来的一种概念,是用来衡量事物变化的标准。对于数据库来说,时间伴随着数据并进。让我们进入MySQL时间漩涡中看一看。
看明白之后,我觉得还是有点意思的,结合自己的理解和代码,加上画几张图,给你拆解一下 Seata 里面的“改良版雪花算法”。
2.拉取mysql,不选择版本号,默认拉取lastest最新的(tips:这个最新指的是docker-hub中的最新)
一直以来 MySQL 复制延迟观测是不完善的,既无法观测到真实的主从延迟,也无法支持复杂的复制拓扑环境,常用的 second_behind_master 指标更多是判断是否存在回放延迟,以及趋势变化。你无法直观的观测到事务精确的延迟情况,因为 slave 无法获知事务在 master 上的提交时间。
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点,行为思路先源码,再辅以流程图进行说明,并在总结部分使用思维导图进行总结,试图引发各位的讨论。
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代,Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL,乃至Paxos, LSM tree等词语的时候,Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外,我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意,都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验,旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
我们知道hbase是一个多版本的管理系统,在0.96的版本之前默认每个列是3个version,在hbase 0.96之后每个列是1个version,所谓的version其实就是同一条数据插入不同的时间戳来实现的,在hbase底层的存储是基于时间戳排序的,所以每次我们查到的数据都是最新的版本,除非我们指定了要读取特定的时间范围的数据。 先看下Hbase里面Put和Delete命令的api: Put: Put(byte[] row) Put(byte[] row, long ts) Put(byte[] row
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
上述就可实现网站计时功能,结合数组函数实现,后续可是使用js获取倒计时,时时显示!
数据库的事务包含原子性、一致性、隔离性、持久性四个特性。隔离性与一致性紧密相连,它们也容易让人迷惑。SQL标准定义了4个隔离级别,但由于定义使用的是自然语言,而非形式化语言,导致人们对隔离级别的理解有所差异,各个数据库系统的实现方式也有所不同。然而在分布式的场景下,又面临新的问题。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期由腾讯云数据库高级工程师孟庆钟为大家介绍数据库事务一致性的实现,内容包括事务的基本概念以及特性、主要的隔离级别及实现、TDSQL事务一致性的实现。 事务的基本概念及特性 1.1 事务的基本
数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障。 2 以时间为序,或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易。 4 不要太长,最好64bit。使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
1中的now()函数,返回当前时间的长日期,和2018-05-08 08:26:30格式相同
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
有这样一个需求,网络4G设备在运行时会上下线,会报错,当上下线或者报错时会将时间戳提交到管理系统,管理系统需要记录这些时间戳,那么该如何记录呢?
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线),可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 Redis 事务的 CAS 方案吗?
这个也是线上非常常见的一个问题,就是多客户端同时并发写一个 key,可能本来应该先到的数据后到了,导致数据版本错了;或者是多客户端同时获取一个 key,修改值之后再写回去,只要顺序错了,数据就错了。
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