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    MySQL异常访问的熔断机制

    网上搜了下,问题原因就是同一个IP在短时间内产生太多(超过MySQL数据库max_connection_errors的最大值)中断的数据库连接而导致的阻塞,按照他所说的,max_connect_errors是一个MySQL中与安全有关的计数器值,他负责阻止过多尝试失败的客户端以防止暴力破解密码的情况,max_connect_errors的值与性能并无太大关系。这个设计倒是和Oracle中的密码延迟验证功能有些相似,在Oracle中,随着密码输入错误次数,延迟验证时间会逐步增加(可参考《登录缓慢的诡异问题》),同样都是为了防止账号密码被暴力破解。但是Oracle的这个机制可能回导致其他用户受到影响,或者出现严重的library cache lock等问题,而MySQL的机制很彻底,就是让这个IP不能登录,对其他人没影响,不会导致其他的性能问题。

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    MySQL异常访问的熔断机制

    网上搜了下,问题原因就是同一个IP在短时间内产生太多(超过MySQL数据库max_connection_errors的最大值)中断的数据库连接而导致的阻塞,按照他所说的,max_connect_errors是一个MySQL中与安全有关的计数器值,他负责阻止过多尝试失败的客户端以防止暴力破解密码的情况,max_connect_errors的值与性能并无太大关系。这个设计倒是和Oracle中的密码延迟验证功能有些相似,在Oracle中,随着密码输入错误次数,延迟验证时间会逐步增加(可参考《登录缓慢的诡异问题》),同样都是为了防止账号密码被暴力破解。但是Oracle的这个机制可能回导致其他用户受到影响,或者出现严重的library cache lock等问题,而MySQL的机制很彻底,就是让这个IP不能登录,对其他人没影响,不会导致其他的性能问题。

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    07 Confluent_Kafka权威指南 第七章: 构建数据管道

    当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时,他们通常会应用如下几个示例,第一个就是构建一个数据管道,Apache Kafka是其中的终点。丽日,从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch,从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到,在将kafka集成到数据管道中的时候,每个公司都必须解决的一些特定的挑战,因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的,可靠的缓冲区,有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦,结合可靠性、安全性和效率,使kafka很适合大多数数据管道。

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