当写入发生时，首先 entry 被写入一个 journal 文件。journal 是一个 write-ahead log（WAL），它帮助 BookKeeper 在发生故障时避免数据丢失。这与关系型数据库实现数据持久化的机制相同。
在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
有些读者在评论区里提了一些问题，然后这些问题是他们自己延伸想出来的，我觉得问题具有代表性，就在这篇回答下这些问题。
Apache Kafka 正在迅速成为最受欢迎的开源流处理平台之一。我们在 Spark Streaming 中也看到了同样的趋势。因此，在 Apache Spark 1.3 中，我们专注于对 Spark Streaming 与 Kafka 集成进行重大改进。主要增加如下：
把有可能发生错误的语句放在try模块里，用except来处理异常。except可以处理专门的异常，也可以处理一组异常（使用圆括号），也可以处理所有异常，默认情况下处理所有异常，每个try，至少有一个except。
try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。
触及到知识的盲区了，于是就去搜了一下copy-on-write写时复制这个技术究竟是怎么样的。发现涉及的东西蛮多的，也挺难读懂的。于是就写下这篇笔记来记录一下我学习copy-on-write的过程。
错误是程序中的问题，由于这些问题而导致程序停止执行。另一方面，当某些内部事件发生时，会引发异常，从而改变程序的正常流程。
数据局部性设置(data locality setting)旨在在以下情况下启用：只要有可能，至少应在与使用该卷的 pod 相同的节点上调度 Longhorn 卷的一个副本。我们将拥有本地副本的特性称为具有 data locality。
我经常被问到一些基本的关于解释消息存储在ActiveMQ中是如何工作的问题。在这里我将做一个高层面的解释。注意，上下文环境是它是在JMS范围内。如果你使用的是ActiveMQ的非JMS客户端(e.g.,STOMP,AMQP,MQTT,等)，那么它的行为在一些案例中会有所不同。 ActiveMQ JMS的持久性保证对于被标记为“持久的”而不能丢失的消息而言是非常强大的. 让我们看下它在ActiveMQ中是如何被运用的. 主题 主题使用了一个广播机制. 它允许我们在JMS领域使用发布订阅语义模型. 但当我们将一
目前随着缓存架构方案越来越成熟化，通常做法是引入「缓存」来提高读性能，架构模型就变成了这样：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-90ZtG0tw-1687771442157)(https://juicefs.com/docs/zh/assets/images/juicefs-arch-new-ab6339cb1408945cc9b70dc091c523c5.png)]
异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，将影响程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。
之前在这篇无人值守（一）[1]简单介绍了我们针对线上抖动问题定位的工具的设计思路，思路很简单，技术含量很低，是个人都可以想得到，但是它确实帮我们查到了很多很难定位的问题。
随着JavaScript变得越来越流行，越来越多的团队正在利用他们为技术栈中做多个级别的支持：前端、后端、混合应用、嵌入式设备等等。
在Redis中，也存在缓冲区，即使Redis本身就是将数据存储在内存中，但也利用了内存缓冲区来避免因为请求处理速度跟不上请求接收速度而导致的数据丢失和性能问题。
在后端接口性能指标中一类重要的指标就是接口耗时。具体包括平均响应时间 TP90、TP99 耗时值等。这些值越低越好，一般来说是几毫秒，或者是几十毫秒。如果响应时间一旦过长，比如超过了 1 秒，在用户侧就能感觉到非常明显的卡顿。如果长此以往，用户可能就直接用脚投票，卸载我们的 App 了。
测试自动化正在不断普及，也是公司快速有效地部署应用程序的好方法。但是，无论是要进行初始投资还是要扩展自动化工作，测试自动化都会带来某些看似艰巨的挑战。
（1）门户系统中的首页内容信息的展示。（商品类目、广告、热门商品等信息）门户系统的首页是用户访问量最大的，而且这些数据一般不会经常修改，因此为了提高用户的体验，我们选择将这些内容放在缓存中； （2）单点登录系统中也用到了redis。因为我们是分布式系统，存在session之间的共享问题，因此在做单点登录的时候，我们利用redis来模拟了session的共享，来存储用户的信息，实现不同系统的session共享； （3）我们项目中同时也将购物车的信息设计存储在redis中，购物车在数据库中没有对应的表，用户登录之后将商品添加到购物车后存储到redis中，key是用户id，value是购物车对象； （4）因为针对评论这块，我们需要一个商品对应多个用户评论，并且按照时间顺序显示评论，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中； （5）在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现； 还有一些其他的应用场景，主要就是用来作为缓存使用。
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz，文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案，可以为类似的需求提供一定的启发。
上一篇文章写到中断机制，采用了等待队列的方式实现了按键中断。但是你会发现，应用程序在读取按键值的时，当没有按键按下，则一直处于睡眠态。无法继续往下执行。所以我们用其他办法来解决这个问题。
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MySQL数据库和InnoDB存储引擎中，有很多种文件，如：参数文件、日志文件、socket文件、pid文件、MySQL表结构文件、存储引擎文件。
cmpxchg 本身不是原子的，需要加 lock 才是原子的，而 lock 是通过锁内存总线来实现原子性的。
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1
MySQL偶尔会出现OOM（内存溢出）现象,导致MySQl服务重启，以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生（）
1、MySQL偶尔会出现OOM（内存溢出）现象,导致MySQl服务重启，以下哪种方式能有效缓解OOM的情况发生（ ）
英文：Julia Evans，编译：Linux中国 / jessie-pang linux.cn/article-9256-1.html 本文是关于 fork 和 exec 是如何在 Unix 上工作的。你或许已经知道，也有人还不知道。几年前当我了解到这些时，我惊叹不已。 我们要做的是启动一个进程。我们已经在博客上讨论了很多关于系统调用的问题，每当你启动一个进程或者打开一个文件，这都是一个系统调用。所以你可能会认为有这样的系统调用： start_process(["ls","-l","my_cool_dir
英文 | I'm not feeling the async pressure 原作 | Armin Ronacher，2020.01.01 译者 | 豌豆花下猫@Python猫 声明 ：本翻译基于CC BY-NC-SA 4.0授权协议，内容略有改动，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。
在Percona XtraDB Cluster集群架构中，为了避免多主节点导致的数据异常，或者说一些不被支持的特性引发的数据不一致的情形，PXC集群可以通过配置pxc_strict_mode这个变量来实现。该变量的设置影响还是蛮大的。下文针对这个参数的不同设置进行描述，以及列出相关的具体影响。
一条数据在更新过程当中，如果中途 mysql crash 了，mysql 是如何保证数据的一致性和持久性的？在这个过程中 mysql 的日志系统起到了至关重要的作用。本文将会介绍 mysql 中的 undo log、redo log 和 bin log 在这其中的作用。
如今，Redis 已经成为互联网行业最流行的缓存解决方案之一。尽管（关系型）数据库系统 (SQL) 带来了许多出色的属性，例如 ACID，但为了保持这些属性，数据库的性能在“ 3 高” 条件环境下下往往显得捉襟见肘、苍白无力。
本文是笔者在学习NIO过程中发现的一些比较容易让人忽略的知识的一个总结，而这些让人忽略的小细节恰恰是NIO网络编程中必不可少。虽然现在我们不会直接编写NIO来完成我们的网络层通讯，而是使用成熟的基于NIO的网络框架来实现我们的网络层。如，netty、mina。但对NIO网络编程过程的了解，非常有助于我们更深入的理解netty、mina等网络框架，以至于能更好的使用它们。 因此，本文并不对NIO的一些基层知识做过多的介绍，主要侧重于NIO编程中细节的讲解。 NIO VS IO 标准的IO基于字节流和字
每一种技术的出现必然是因为某种需求。正因为人的本性是贪婪的，所以科技的创新才能日新月异。
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。
在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！
如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一，主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改，并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于Hudi而言，更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写，对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ，下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。
Pod中通过共享Network Namespace的方式进行网络的共享，但是如果是以下方式进行Network Namespace共享会有问题：
python标准异常 异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError 浮点计算错误 O
MySQL Connector和使用EntityFramework 4.3对MysqL 5.5.19数据库运行一些自动化测试.
redis高可用有Sentinel、Cluster等多种方式，本文主要介绍keepalived方式。
多台机器要实现互相通讯，其实是一个非常复杂的过程，底层从铺设网线，网线接口，交换机，路由器，在到规定各种协议。
在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘 IO 操作，进而提升 Spark 任务的整体性能。
MongoDB中，PSA架构使用的相当广泛。PSA副本集架构包含一个Primary 、Secondary、和一个Arbiter节点。其中，
有binlog的CR方式（重点核心！！）： 有binlog情况下，commit动作开始时，会有一个Redo XID 的动作记录写到redo，然后写data到binlog，binlog写成功后，会将binlog的filename，日志写的位置position再写到redo(position也会写到pos文件里)，此时才表示该事务完成（committed）。如果只有XID，没有后面的filename和position，则表示事务为prepare状态。 流程： commit; --> write XID to redo. --> write data to Binlog. --> write filename,postsion of binlog to redo. --> commited.
早在2015年的时候，我写了几篇文章，介绍如何通过搭载标准Java EE事务管理器以获得跨分布式服务的数据一致性（查看原文请点击这里，基于Spring Boot、Tomcat 或Jetty的实现请点击这里） 。
在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。
通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的？》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言，除了数据的持久性、不丢失之外，一致性也是非常重要的，不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时，数据不一致的情况也可能出现，所以，本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。
在之前的文章里，我们已经介绍了 TiKV 的 Service 层、Storage 层。相信大家已经大致清楚，TiKV 的事务相关的代码都位于 Storage 层中。本文将更加深入地讲解 TiKV 的事务算法的原理和实现细节。
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