数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。 1....innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog都设置为1是MySQL数据中经典的双一模式，是数据库不丢数据的保障。...MySQL的二阶段提交就保证了数据库在异常宕机重启后的数据不丢失。 2....Double Write 前面我们说了，redo log、binlog以及二阶段提交保证了数据在MySQL异常重启后能够通过前滚和回滚恢复数据。...小结 今天我们聊了MySQL的二阶段提交和double write机制，分别解决了在MySQL宕机重启以及发生页的部分写的场景下，MySQL是如何做到不丢失数据。
方案一、多主同步复制PXC方案 PXC即Percona Xtradb Cluster，它采用Galera引擎，可以实现多个节点间的数据同步复制以及读写并且可保障数据库的服务高可用及数据一致性。...一、PXC的优点 1.数据同步复制 2.多个可同时读写节点，但需要事先进行分库分表，让各节点分别写不同的表或者库 3.可以保证数据严格一致性 4.适合读多写少的业务系统 二、PXC的缺点 1.不支持XA...其最大特点是可以修复多个Slave之间的差异日志，最终使所有Slave保持数据一致，然后从中选择一个Slave数据库作为新的Master，并将其它Slave指向它。其 架构如下： ?...一、MHA的优点 1.自动监控Master故障转移、故障后节点之间的数据同步 2.不会有性能损耗，适用于任何存储引擎 3.具备自动数据补偿能力，在主库异常崩溃时利用Binlog共享存储保证数据的一致性...一、A架构的优点 1.配置管理简单、不需要第三方插件 2.保证了数据的一致性 二、HA架构的缺点 1.切换时间较长，在主库故障 出处：http://blog.chinaunix.net/uid-25723371
图中的 write，指的就是指把日志写入到文件系统的 page cache，并没有把数据持久化到磁盘，所以速度比较快。 图中的 fsync，才是将数据持久化到磁盘的操作。
上篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。...如果slave端还没有读取到该事务的events,同时主库发生crash，然后切换到了备库，那么之前已经在主库提交的时候就不见了，这时就出现了数据不一致的问题，如果主库用于启动不了了，那么该事务也就丢失了...after_sync模式下解决了after_commit模式下带来的数据不一致的问题，因为主库只有等到从库的ack之后才提交事务。...中，MySQL组复制提供了高可用、高容错、高扩展、高灵活性的MySQL集群服务。...4.小结 今天我们一起聊了MySQL在集群模式下的三种复制模式，从异步复制到半同步复制再到组复制，从易丢失数据到实现数据的强一致性，再到MGR的无损复制，也代表了MySQL的复制模式的进化史，代表了MySQL
WAL机制保证只要redo log和binlog保证持久化到磁盘，就能确保MySQL异常重启后，数据可以恢复。...将innodb_flush_log_at_trx_commit设为2 风险是，主机掉电的时候会丢数据。 不推荐把innodb_flush_log_at_trx_commit 设成0。...因为此时表示redo log只保存在内存，这样MySQL本身异常重启也会丢数据，风险太大。...而redo log写到文件系统的page cache的速度是很快的，所以将该参数设成2跟设成0性能差不多，但这样做MySQL异常重启时就不会丢数据了。...crash之后，redo log和binlog都没有了，从业务角度看这个事务也没有提交，所以数据是一致的。 若binlog写完盘以后发生crash，这时还没给客户端答复就重启了。
Redis Cluster 不保证强一致性，在一些特殊场景，客户端即使收到了写入确认，还是可能丢数据的。 场景1：异步复制 ?...同步完成之前，master 宕机了，其中一个 slave 会被选为 master，这时之前 client 写入的数据就丢了。...这时 Z1 还是可以向 B 写入的，如果短时间内分区就恢复了，那就没问题，整个集群继续正常工作，但如果时间一长，B1 就会成为所在分区的 master，Z1 写入 B 的数据就丢了。...小结 Redis Cluster 不保证强一致性，存在丢失数据的场景： 异步复制 在 master 写成功，但 slave 同步完成之前，master 宕机了，slave 变为 master，数据丢失。...wait 命令可以改为同步复制，但也无法完全保证数据不丢，而且影响性能。
开发哥们最近遇到个问题，说是Django ORM日志上看数据已经提交了，但是服务器突然断电，重启后发现之前写入的数据丢失了。 让我帮看看什么原因导致的。...--------------+-------+| sync_binlog | 0 |+---------------+-------+1 row in set (0.01 sec)# 当前数据库里面情况...1 | wang | M || 2 | wang | F |+----+------+------+2 rows in set (0.00 sec)脚本模拟：# a.sh脚本# 先写入数据...------+| id | name | sex |+----+------+------+| 2 | wang | A |+----+------+------+再次启动mysqld，查看数据更新情况...| id | name | sex |+----+------+------+| 2 | wang | F | # 可以看到数据没有更新成功，还是F+----+------+------+至此
从文章标题“MySQL 是怎么保证数据不丢的？”，你就可以看出来，今天我和你介绍的方法，跟数据的可靠性有关。...，就能确保 MySQL 异常重启后，数据可以恢复。...这样做的风险是，主机掉电时会丢 binlog 日志。 3. 将 innodb_flush_log_at_trx_commit 设置为 2。这样做的风险是，主机掉电的时候会丢数据。...因为把这个参数设置成 0，表示 redo log 只保存在内存中，这样的话 MySQL 本身异常重启也会丢数据，风险太大。...而 redo log 写到文件系统的 page cache 的速度也是很快的，所以将这个参数设置成 2 跟设置成 0 其实性能差不多，但这样做 MySQL 异常重启时就不会丢数据了，相比之下风险会更小。
结果一直 丢数据。 我反复检查逻辑都没有问题，最后恍然 List 是非线程安全的。 大家都知道 List 是非线程安全的，但是如果仅有 Add 操作呢？估计有些人就会认为没问题。...下面的代码，期望输出的结果是 1000，然而，注释掉 lock 后，结果就不一样了。
整理 | 屠敏 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 「乱花渐欲迷人眼」，新的一天里，OpenAI 再次丢出“王炸”：ChatGPT 推出插件功能，既能联网，也能开启搜索，还能执行代码和运行计算...网络浏览器 ChatGPT 的爆火出圈，在于它几乎“无所不能”：编代码、写策划、出小说、当客服……但作为一个基于历史数据的语言模型，ChatGPT 有个一直被诟病的问题：其训练数据截止于 2021 年...9 月，对于更新的信息数据它无法准确回答。...“受到过去工作的启发（包括我们自己的 WebGPT，以及 GopherCite、BlenderBot2、LaMDA2 和其他），现在我们允许语言模型从互联网上读取信息，严格扩大了其讨论内容范围，超越了训练语料库...检索 OpenAI 开源了一个 ChatGPT 检索插件（https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin），这个检索插件允许 ChatGPT 搜索一个矢量数据库的内容
面试官：今天我想问下，你觉得Kafka会丢数据吗？...callBack的api进行发送 候选者：其实就意味着，如果你发送成功了，会回调告诉你已经发送成功了。...，数据就自然就丢了 候选者：发送到Broker之后，也不能保证数据就一定不丢了，毕竟Broker会把数据存储到磁盘之前，走的是操作系统缓存 候选者：也就是异步刷盘这个过程还有可能导致数据会丢 面试官...候选者：不想丢数据，那就使用带有callback的api，设置 acks、retries、factor等等些参数来保证Producer发送的消息不会丢就好啦。 面试官：嗯......候选者：一般来说，还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官：那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢？
我们平时调用 DELETE 在 MySQL 中删除的数据都去哪儿了？ 这还用问吗？...这其实跟我们日常的操作——软删除，差不多是一个意思 在 MySQL 中， UPDATE 和 DELETE 操作本质上是一样的， 都属于更新操作，删除操作只不过是把某行数据中的一个特定的比特位标记为已删除...那么问题又来了，那这些删除的数据如果一直这么堆下去，那不早晚把硬盘撑爆？ 如果都玩儿成这样了，那 MySQL 还能像现在这样被大规模的用于生产环境中吗？那 MySQL 到底是怎么玩的？...举个很简单的例子，假设此时只有一张表，然后我们配置了 32 个 Purge 线程。 你看着上面这个图问问自己，这「河里」吗？...但是当系统中真的有 32 张表的时候，情况又不一样了，一个 Purge 线程对应一张表，线程与线程之间就不会存在数据竞争，并且没有浪费系统资源，还能够提升执行 Purge 操作的性能。
因为进程在执行 write （使用缓冲 IO）系统调用的时候，实际上是将文件数据写到了内核的 page cache，它是文件系统中用于缓存文件数据的缓冲，所以即使进程崩溃了，文件数据还是保留在内核的 page...内核会找个合适的时机，将 page cache 中的数据持久化到磁盘。但是如果 page cache 里的文件数据，在持久化到磁盘化到磁盘之前，系统发生了崩溃，那这部分数据就会丢失了。...但是，块设备大多是磁盘，磁盘上的数据又大多通过文件系统来组织，这种设计导致很多数据被缓存了两次，浪费内存。...任何系统引入缓存，就会引发一致性问题：内存中的数据与磁盘中的数据不一致，例如常见后端架构中的 Redis 缓存与 MySQL 数据库就存在一致性问题。...因此一些应用选择在用户空间实现自己的 page 管理，而不使用 page cache，例如 MySQL InnoDB 存储引擎以 16KB 的页进行管理。
今早刚看到一则新闻，说是腾讯云丢了某个客户的数据，原因是硬盘bug导致“写进去的数据读出来并不是之前写入的数据”，当然，不管具体是不是这个原因，详情如何，不做评论。...在《大话存储 终极版》中，冬瓜哥其实就介绍过几种静默损毁模型，而且还详细介绍了那种损毁可以恢复数据，哪种无法恢复。具体大家可以详细阅读。 本文就是对静默损毁做简要总结性介绍。...如果host端发给硬盘的数据已经是错的了，那么硬盘就不会知道。...在Raid系统里，一个条带没有完整被写完前就掉电了，也称为partial write，这个可以通过日志或者标记条带完整性来解决，不是什么大问题。 3. write lose。...这个现象是说硬盘本该写入某个扇区，但是最终根本没有写入，目标扇区数据依然是老数据。这个现象会导致静默损毁，导致应用读出了旧数据，或者其它应用之前保存的完全不相关的数据，直接现象肯能是乱码之类。
客户端从DataNode 读取数据时，也会验证checksum。每个DataNode 都保存了一个验证checksum的日志。...默认检查2次每次检查5min连续2次检查（10min）都没有反应确认DataNode宕机了(发送一次等待5分钟)。...根据心跳信息判断DataNode是否存活 针对网络故障而导致无法收发数据的问题，HDFS提供了ACK的机制，在发送端发送数据后，如果没有收到ACK并且经过多次重试后仍然如此，则认为网络故障 针对数据损坏问题...如果损坏的 block 被发现了，DFSInputStream 就试图从另一个拥有备份的 DataNode 中去读取备份块中的数据 最后异常数据的同步工作也是由 NameNode 来安排完成 写容错 当写流程中一台...DataNode 宕机了： 首先 pipeline 被关闭，在确认队列中的剩下的 package 会被添加进数据队列的起始位置上不再发送，以防止在失败的节点下游的节点再丢失数据 然后，存储在正常的 DataNode
MySQL在达到一定数据量（我的经验是3T、单表1亿）时，复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表，会严重增加业务复杂性，尤其对很多非互联网产品来说，急需一个分布式存储。...---- TiDB 一、简介 TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的...POLARDB既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势，例如POLARDB for MySQL性能最高可以提升至MySQL的6倍，而成本只有商用数据库的...虽然读写分写是常用技术，但通常读节点会有一定程度的延迟问题，对此，POLARDB新增了智能网关技术，用户可以在主节点上完成写，再从分节点实现读，满足了用户的读写一致性的需求。...End 不管是阿里，还是华为，都发布了自己的分布式存储，性能测试都是遥遥领先。不管是实际水平，还是带有水分。都希望国产数据库能够大放异彩。 ?
相信大家在服务器租用的使用过程中，往往会遇到数据丢包的情况，造成网站的延时或者访问打不开的情况，给用户造成了很大一些困恼，那么服务器数据丢包是什么原因造成的呢？...1、机房线路的原因 在数据中心机房的布线的时候，由于不规范，造成了线路之间信号的影响，或者是在布线的时候，接头没有对接好，造成信号传输不畅，这些因素都会导致服务器数据丢包的情况发生，如果产生这样的情况，...选择独享的网络带宽，独自一家使用 3、服务器CPU超负荷 当服务器遇到网络攻击，或者同时运作多个超高频率的应用软件的时候，会导致服务器CPU使用率超高，达到极限，这样的情况下，服务器会因为超负荷而产生数据丢包的情况...，这时候测试网络，就会出现丢包的情况，严重的可能服务器远程终端也登录不上 5、服务器被DDOS攻击 DDos攻击会严重的造成服务器的网络通信失效，因为服务器被DDos攻击后，网络会堵塞，数据无法传输，那么就严重丢包...既然看到这里了，我给大家分享一个查看服务器是否丢包的检测方式，如下：win+r 打开运行，输入cmd，命令指令ping 【服务器IP或是网址】 image.png image.png image.png
先预读缓冲区以清除残留数据 } 好这是打开串口的函数 ，既然打开的串口那么硬件就要给我们发数据了 ，而mFC也要有接收的能力 所以这时候我们要添加一个 串口数据的响应函数： ?... 所以我们一次性接收够了我们就跳出来 要是一直接收肯定会炸的 不信可以自己试试哈哈哈哈哈哈 还有这里有时候会出现一个问题，就是 串口传输数据的时候回丢包 有时候单步调试的时候却不会丢包...丢字节 STM32 单片机51都有可能出现这种情况 （串口调试助手收发大量数据时是怎样处理的，新手求教，写了一个串口调试助手，接收数据会丢帧，串口通讯，丢包严重是什么问题，为什么串口单步调试正常...，全速会丢包）这是因为因为CPU处理速度太快导致FIFO中数据早就被读完了，RBR为空，而后续的数据不能及时到达被MCU抛弃掉了。...我加了一个延时就OK了 这里加延时 可以硬件端发送加 也可以MFC 中加 都可以反正 串口发送数据会丢包说白就是电脑跟不上 电脑垃圾 这时候我们就辅助一个延时函数 然程序停一下 慢点接
为了适应互联网数据的海量增长，在后端和架构意义上而言，数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。...的不同类型在不同的侧重点解决了不同的问题，而如今出现的 NewSQL 则倾向于把数据库看作是一个黑匣子服务，你还是可以遵照传统的数据库协议的使用方式（比如传统 MySQL 的使用方式）来使用它，但数据存储服务本身既可以同时具备较高的读写性能又可以轻易的实现横向扩展...「离线数据」存储中心的角色而言，还是有一些偏高，而我们的存量服务也基本都是基于阿里云的，所以最终我们选择了阿里云推出不久的云数据库PolarDB。...其间我们还研究了很多其他数据库方案，比如DRDS、OceanBase、Google Cloud Spanner、Amazon Aurora等。...数据同步和数据过期 有了离线数据存储中心之后，我们开始考虑如何把「热数据」转化为「冷数据」，同时也使得线上数据库可以自动过期超出时间窗口的历史数据。
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