这两个数据库操作的总和，构成一个完整的逻辑过程，不可拆分。这个过程被称为一个事务，具有ACID特性。
PolarDB-SCC 利用单边的RDMA 进行日志传输，减少网络开销节省CPU周期，如下图所示每个只读RO节点有一个日志的缓冲区，RW节点的日志缓冲区的日志数据将始终远程写入到RO节点日志的缓冲区中的相同的偏移量位置，RW节点为每个RO节点分配一个日志写入程序，负责通过RDMA 将日志写入到RO节点缓冲，RO节点会自动在RW节点中注册，然后相关的日志会写入到从节点中。
遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
我们坑你遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
本文主要演示日常开发中利用多线程写入文件存在的问题,以及解决方案,本文使用最常用的日志案例!
由于是集团后台，这样操作者就很多，但操作日志却是很关键的信息，必须得写入数据库，这样多用户写入，我们就得用到异步队列进行消费，防止写入失败，如果队列进行消费指定参数后还是失败，就得写入日志进行钉钉消息推送，具体可以看我另外一篇文章：
WAL(Write Ahead Log)预写日志，是数据库系统中常见的一种手段，用于保证数据操作的原子性和持久性。
本文主要总结的是五个核心后台进程（PMON、SMON、CKPT、DBWn、LGWR），理解这些进程的概念是Oracle学习的内功，是TroubleShooting和优化的基础，以下内容参考了Oracle编程艺术、官方文档Concept、OCP考试指南及行业大牛的总结。不到位的地方，请务必指出。
Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。实际上，Redo日志的存在是为两种场景准备的，一种称之为实例恢复（Instance Recovery），一种称之为介质恢复（Media Recovery）。
MySQL8.0支持原子DDL。原子DDL将DDL操作相关联的数据字典更新、存储引擎操作和二进制日志写入合并到单个原子事务中。
对任何数据库系统而言，对显而易见的故障，应当避免发生本文列出了Oracle常见的故障并给出了解决方案，同时列出了一些日常规划。
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。
Kafka 是一个分布式的发布-订阅消息系统。它最初是在 LinkedIn 开发的，2011年7月成为一个 Apache 项目。今天，Kafka 被 LinkedIn、 Twitter 和 Square 用于日志聚合、队列、实时监控和事件处理等应用程序。在下面的文章中，我们将讨论下 Kafka 的 replication 设计。
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来，在这里分享给大家
OBS ACL是基于帐号级别的读写权限控制，权限控制细粒度不如桶策略和IAM权限，OBS支持的被授权用户如下表所示：
WCF所谓的安全审核就是针对认证和授权所做的针对EventLog的日志记录。我们不但可以设置进行审核的事件（认证成功/失败，授权成功或失败），还可以选择记录信息被写入的EventLog类型，即应用程序日志（Application）还是安全日志（Security）。WCF的安全审核是通过ServiceSecurityAuditBehavior服务行为实现的。 一、ServiceSecurityAuditBehavior服务行为 针对WCF安全审核的编程只涉及ServiceSecurityAuditBehavi
说到日志，它就是一个将有序序列的不可变记录记下来，并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务，你可能需要一两套日志。在Facebook，我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook，我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段，又无需担心数据流管控或数据丢失的呢？就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢？答案就是先将它们写入日志，让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统，可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此，要是有持久性方面的顾虑？那就去使用预写日志吧。
redo log也叫做重做日志，它是基于磁盘的数据结构，也有内存中的buffer,他的作用是在崩溃恢复期间用于纠正不完整事务写入的数据。
这一周有事情,结尾用MONGODB 作为结尾, 而本周开篇,还是以MONGODB 作为开始.
本文来自Spark Streaming项目带头人Tathagata Das的博客文章，他现在就职于Databricks公司。过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作。本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失的实现。 以下为原文： 实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开始，分析业界最成熟的ELKB解决方案在接入时和接入后的痛点，并通过在腾讯云ES上接入日志和运维索引的体验，分享腾讯云ES是如何解决这些痛点，来降低日志接入和运维成本，让业务能专注于日志数据价值的挖掘。
首先，如果副本的数据不随时间变化，那么副本的管理是比较简单的：只需要将数据复制到每个节点一次，就OK了。副本管理真正的困难在于对副本数据的修改，这会涉及到很多琐碎的问题。其次，副本复制时要考虑许多权衡，使用同步还是异步复制，以及如何处理失效的副本？接下来我们来一一探讨这个问题。
journal 是 MongoDB 存储引擎层的概念，目前 MongoDB 主要支持 mmapv1、wiredtiger、mongorocks 等存储引擎，都支持配置 journal。
实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。在Spark 1.2版本中，我们已经在Spark Streaming中对预写日志（也被称为journaling）作了初步支持，改进了恢复机制，使得更多数据源零数据丢失有了可靠的保证。本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。
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。
redo也就是重做日志文件（redo log file），Oracle维护着两类重做日志文件：在线（online）重做日志文件和归档（archived）重做日志文件。这两类重做日志文件都用于恢复；其主要目的是，万一实例失败或介质失败，它们能够恢复数据。
InfluxDB 开源的社区版本面临的最大的问题就是单点故障和容灾备份，有没有一个简单的方案去解决这个问题呢？
Checkpoint容错机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保证应用流图状态的一致性。Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。
MySQL 8.0开始支持原子数据定义语言（DDL）语句。此功能称为原子DDL。原子DDL语句将与DDL操作关联的数据字典更新，存储引擎操作和二进制日志写入组合到单个原子事务中。即使服务器在操作期间暂停，也会提交事务，并将适用的更改保留到数据字典，存储引擎和二进制日志，或者回滚事务。
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。如何降低日志接入和后续运维成本，腾讯云大数据ES告诉你答案。
记录各种级别的日志是所有应用不可或缺的功能。关于日志记录的实现，我们有太多第三方框架可供选择，比如Log4Net、NLog、Loggr和Serilog 等，当然我们还可以选择微软原生的诊断机制（相关API定义在命名空间“System.Diagnostics”中）实现对日志的记录。.NET Core提供了独立的日志模型使我们可以采用统一的API来完成针对日志记录的编程，我们同时也可以利用其扩展点对这个模型进行定制，比如可以将上述这些成熟的日志框架整合到我们的应用中。本系列文章旨在从设计和实现的角度对.NET
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念，然后介绍HDFS中读写操作的过程，最后分析了HDFS的优缺点。
首先，InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据，如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中，而且还会对这行数据加独占锁，防止多个sql同时修改这行数据。
因为我不想使用自己写文件，我的软件是绿色的，所以把日志写到 Windows 日志。
原文第二章 “架构视角” 由于篇幅较大，这里分为四部分来进行分享，今天是第二部分的 事务处理。
建议：一些简单ETL任务，并且源数据流量在一定范围内， tm个数1、全局并行度1、内存1G。
业务系统通过一个数据库连接发给MySQL，经过SQL接口、解析器、优化器、执行器，解析SQL语句，生成执行计划，接着由执行器负责执行该计划，调用InnoDB的接口去实际执行。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
其中，Put 和 Delete 的实现都是通过封装 Write 来实现的，函数调用关系如下：
最近因为云原生日志收集的需要，我们打算使用Filebeat作为容器日志收集工具，并对其进行二次开发。开源日志收集组件众多，之所以选择Filebeat，主要基于以下几点：
上一篇文章中，我们介绍了 mysql 的二进制日志 binlog，他为数据的同步、恢复和回滚提供了非常便利的支持。 怎么避免从删库到跑路 — 详解 mysql binlog 的配置与使用
在问答社区看到有小伙伴在落地蓝鲸的过程中出现监控平台的grafana面板数据断点问题，往往出现这种问题，都比较的头疼。
Dubbo集群容错机制解析 Dubbo的集群容错机制分为6种，分别是：FailOver，FailFast，FailSafe，FailBack，Forking，Broadcast。
[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-ETACvNFV-1649078261114)(C:\Users\25963\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220404202449403.png)]
现在我们对生产者和消费者的工作方式有了一些了解，让我们来讨论 Kafka 在生产者和消费者之间提供的语义保证。 显然，可以提供多种可能的消息传递保证：
这是今年3月份整理的一篇博客，在做业务过程中又有了一些新的理解，所以重新进行了梳理，增加了部分示例和绘图，尽管这里分析的是MySQL的binlog 和redo log，但是这里的两段式提交的思想在做支付场景的业务的时候经常用到。
FileWatcher能实现对某一目录的文件(新建,改名,内容修改,删除)的实时监视 using System; using System.IO; using System.Windows.Forms; namespace Fw { public partial class frm1 : Form { private FileSystemWatcher watcher; private delegate void UpdateWatchTextDelegate(string newText)
Tomcat 在启动时需要分配一定的内存资源，如果分配的内存不足，可能会导致启动失败或闪退。
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