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从节点2接收复制日志前存在一段长延迟。复制一般速度很快，大多DB系统能在1s内完成所有从节点更新。但并不保证复制耗时多久。有时，从节点可能落后主节点几min或更久，如从节点正在故障恢复或系统已接近最大设计上限或节点间存在的网络问题。
发送时，Producer将不同topic的所有消息都会顺序写入Commit Log中，Broker端的后台服务线程—ReputMessageService不停地分发请求并异步构建ConsumeQueue（逻辑消费队列）和IndexFile（索引文件）数据，不停的轮询，将当前的consumeQueue中的offSet和commitLog中的offSet进行对比，将多出来的offSet进行解析，然后put到consumeQueue中的MapedFile中。 ConsumeQueue（逻辑消费队列）作为消费消息的索引，保存了指定Topic下的队列消息在CommitLog中的起始物理偏移量offset，消息大小size和消息Tag的HashCode值。而IndexFile（索引文件）则只是为了消息查询提供了一种通过key或时间区间来查询消息的方法（ps：这种通过IndexFile来查找消息的方法不影响发送与消费消息的主流程）。
何为半同步复制模式呢？在此我们先了解异步复制模式，这是MySQL的默认复制选项。异步复制即是master数据库把binlog日志发送给slave数据库，然后就没有了然后了。在此暴露一个问题，当slave服务器发生故障了，那么肯定会导致主从数据库服务器的数据不一致。
mysql主从同步分三种模式：异步复制、半同步复制、全同步复制，今天记录下三种同步模式的概念、优势、劣势。
webpack的的实现是基于tapable，来看一下tabable的各个钩子函数的使用。
对于一些关键数据，例如账户数据，对可靠性和一致性的要求非常高。我们宁可牺牲短暂时间内的可用性，也不允许数据出现错误或丢失。所以早期我们会发现业界存在这种现象：DB设置了主备同步，主DB挂了，但是不敢切换到备DB，只能暂停服务。这种现象的主要原因有两点：
随着互联网的发展，JavaScript作为前端开发的主要语言，也不断地发展和完善。在JavaScript中，同步代码和异步代码是两个非常重要的概念，也是开发过程中需要了解的基础知识。本文将对JavaScript中的同步代码和异步代码进行详细介绍，并分析它们在开发中的应用。
MySQL实例主从配置，可以实现数据同步、备份、读写分离、容灾:可以在主库挂掉后从备用从库中选举新Master进行数据恢复动作。
在上一篇文章中（数据分布方式之哈希与一致性哈希，我就是个神算子），我为你讲解了数据分布（也称数据分片）技术，主要用于构建数据索引，是实现“导购”功能的关键技术。数据分布的本质是，将原数据集划分为多个数据子集，以存储到不同的地方，在一定程度上体现了数据的可用性和可靠性（一个存储节点故障，只影响该存储节点的数据）。
早些时候写过RocketMQ性能优化【实战笔记】和 RocketMQ性能测试【实战笔记】文章，主要基于异步刷盘/异步复制；由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群；同时对性能进行压测。
今天主要聊一下MySQL的异步复制、全同步复制与半同步复制，目前我们生产库实际上用的就是异步复制了，后面再转成半同步复制。
在Spring中要开启@Async注解异步的功能，需要在项目的启动类，或者配置类上，使用@EnableAsync注解。
前两篇分别总结了Kafka和RocketMq相关的面试题，从今天开始，我们一起再回过头来，重新梳理一下这两个知名度超高的消息中间件的不同之处，相信本系列文章，会帮助你对消息中心以及这两个消息中心的特点有一个更深入了解！
RocketMQ 主从复制是 RocketMQ 高可用机制之一，数据可以从主节点复制到一个或多个从节点。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
异步的JavaScript从未如何简单！过去段时间，我们使用回调。然后，我们使用promises。现在，我们有了异步功能函数。
这里主要参考 MySQL 的 Primary-Secondary Replication。
1.异步复制 搭建简单，使用非常广泛，从mysql诞生之初就产生了这种架构性能非常好，可谓非成熟，但是这种架构数据是异步的，所以有丢失数据库的风险。 2.全同步复制 保证数据安全，不丢失数据，损失性能。 3.传统半同步复制 性能，功能都介于异步和全同步之间，从5.5开始诞生，目的是为了折中上述两种架构的性能以及优缺点。 4.无损复制（增强版的半同步复制） 数据零丢失，性能好，mysql5.7诞生。 异步复制原理： 在异步复制中，主库写数据导二进制日志且同步从库请求二进制日志后写入中断日志并fluh disk
MySQL通过复制（Replication）实现存储系统的高可用。目前，MySQL支持的复制方式有：
数据库容灾的基础是副本。副本间同步的关键是日志，所以只要日志已持久化到备用副本，数据就不会丢。
MySQL Group Replication（下简称：MGR）是MySQL官方推出的一种基于Paxos协议的状态机复制。在MGR出现之前，用户常见的MySQL高可用方式，无论怎么变化架构，本质就是Master-Slave架构。
前言：python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板，如最新的微服务框架japronto，resquests per second可达百万级。
因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了
分布式系统，通过数据冗余，来保证数据的安全。要写一个分布式系统，一道绕不过去的坎，那就是数据同步。
多个 master 节点组成集群，单个 master 节点宕机或者重启对应用没有影响。
内容来源：2017年7月22日，UCloud高级研发工程师王松磊在“饿了么技术沙龙【第九弹】上海研发中心·运维专场”进行《数据库高可用架构》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3280 | 9分钟阅读 摘要 分享UCloud在数据库高可用上的最佳实践。首先介绍MYSQL常见的高可用方式，并分析其存在的问题，然后给出UCloud对此的思考和解决方法。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/2obXuQ MySQL
MySQL复制全解析 Part 2 一步步搭建基于二进制文件位置的MySQL复制
前段时间支持客户处理问题的时候，发现一个semi-sync复制主从切换原master加入集群时，复制同步阻塞，无法继续同步数据的问题，非常有参考意义，整理一下，供大家参考。 问题现象 客户在一个一主两
MySQL的复制默认是异步的，主从复制至少需要两个MYSQL服务，这些MySQL服务可以分布在不同的服务器上，也可以在同一台服务器上。
CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时5.7只支持异步复制).
在现代应用开发中，异步处理和数据备份是两个非常重要的功能。异步处理可以提高应用的响应速度和效率，而数据备份则可以保护数据免受丢失。本文将介绍如何在 Spring Boot 中实现异步处理和数据备份，并通过一个实战案例演示其实现过程。
接触过Flutter的人都知道，Flutter是用Dart来写的，Dart没有进程和线程的概念，所有的Dart代码都是在isolate上运行的，那么isolate到底是什么？本系列的文章将详细讨论。这篇文章讨论事件队列(event loop)及Dart代码运行顺序。
前不久在工作过程中用到了kafka中间件，简单来说是个消息队列，除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外，它还支持回放，我可以通过修改偏移量重新获取数据，这个功能是一个非常常见的使用场景，也是我选择kafka的一个重要原因。
MySQL 主从复制是 MySQL 高可用机制之一，数据可以从数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
异步复制（Asynchronous replication），MySQL默认的复制是异步的，主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端，并不关心从库是否已经接收并处理。原理最简单，性能最好，但是主从之间数据不一致的概率很大。
GreenPlum是基于PostgreSQL的分布式数据库，master用于接收用户请求并生成执行计划与分发，当然也可以参与计算；而segment则用于存储数据，将计算的结果传递给master。Segment本身具有高可用特性，即分为primary和mirror，通过主从复制构建高可用关系。默认使用同步复制，若FTS检测到mirror发生异常，则修改为异步复制。本文关注如何从同步复制切换到异步复制。
主库将更新写入Binlog日志文件后，不需要等待数据更新是否已经复制到从库中，就可以继续处理更多的请求。Master将事件写入binlog，但并不知道Slave是否或何时已经接收且已处理。在异步复制的机制的情况下，如果Master宕机，事务在Master上已提交，但很可能这些事务没有传到任何的Slave上。假设有Master->Salve故障转移的机制，此时Slave也可能会丢失事务。MySQL复制默认是异步复制，异步复制提供了最佳性能。
这篇博客文章是CDP中Cloudera的操作数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅《CDP中的运营数据库》，《运营数据库系列之可访问性》，《运营数据库系列之管理篇》。
MySQL复制是一个基于日志的异步复制系统，允许一个MySQL服务器实例（源服务器或主服务器）将数据更改复制到一个或多个其他MySQL服务器实例（复制服务器或从服务器）。
MySQL 8.0.22 开始，支持异步连接故障切换机制，在现有主从复制连接失败后，自动建立到新主的异步复制连接。
阻塞 IO, 非阻塞 IO, 同步 IO, 异步 IO 这些术语相信有不少朋友都也不同程度的困惑吧? 我原来也是, 什么同步非阻塞 IO, 异步非阻塞 IO 的, 搞的头都大了.。后来仔细读了一遍。
在MySQL 8.0.22中发布的有关自动异步复制连接故障转移功能的博客文章中，我们向您展示了其用法和优点。在这一篇，我们将介绍在MySQL 8.0.23中添加的增强功能，从服务器可以获知复制源的成员身份变化（复制源使用组复制）。
针对react中对于FunctionComponet,ClassComponent,DOM节点的基本处理和挂载已经告一段落了。
下图是根据同步、异步、阻塞、非阻塞四个指标总结的Linux下四个象限的I/O通信模式。
前言 unix提供的IO模型有几种，分别有哪些？ 各种IO模型的特点是什么？他们有什么区别？ 阻塞，非阻塞，同步，异步的区别？ epoll为什么高效？ 概述 普通输入操作包含的步骤 等待数据准备好 从内核向进程复制数据 网络数据输入包含的步骤 等待数据从网络送达，到达后被复制到内核缓冲区 把数据从内核缓冲区复制到应用程序缓冲区 IO模型介绍 阻塞式IO 使用系统调用，并一直阻塞直到内核将数据准备好，之后再由内核缓冲区复制到用户态，在等待内核准备的这段时间什么也干不了 下图函数调用期间，一直被阻塞，直到数据准
MySQL 8.0.22引入了异步复制连接自动故障转移。这个功能能够自动重建一个复制连接到另一个可用的源服务器，使得MySQL异步复制对源服务器连接失败具有容错性。如果多个数据中心中都有源服务器，用户还可以为它们之间的副本配置故障转移，在整个数据中心遇到故障时进行灾难恢复。数据库的可用性是利用在备用服务器中保留的数据来实现，服务器使用复制功能从源服务器连续接收数据。但在某些情况下，源服务器的连接会失败，复制的数据流会中断。
Kafka在早期版本中，并不提供高可用机制，一旦某个Broker宕机，其上所有Partition都无法继续提供服务，甚至发生数据丢失 对于分布式系统，当集群规模上升到一定程度后，宕机的可能性大大提高，对高可用性就有了非常高要求 Kafka在0.8版本提供了高可用机制，主要是增加了Partition的复制设计 引入Partition的Replication之后，同一个Partition的就有了多个副本，把这些副本均匀的分布到多个Broker上，就保证了数据的安全，不再担心某个Broker宕机后使其中的P
请注意，以上回答是基于一般情况下的假设，具体的实现方式可能因环境和配置的不同而有所差异。
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