[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
目前MySQL数据库最常用的是主从架构，大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况，比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等，本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。
不积跬步无以至千里，本人从事Java开发多年，通过记录分享的形式，记录自己从事编程的一些心路历程和技术总结，希望能结交更多志同道合的朋友，个人见识有限，难免会有疏忽和错误之处，还望各位大佬能够指点迷津，感激不尽。 本文整理的Java知识汇总主要包括Java基础、Java进阶、数据库、JVM、消息队列、缓存、微服务与分布式、Java面试系列、高并发、数据结构与算法、计算机网络、开发工具、搜索引擎、大数据、团队管理、运维等。包含一个Java开发工程师所需的绝大多数知识。相信只要勤奋学习，每天进步一点点，各位大佬总有一天会成为飞过沧海横过大洋的海鸥。总结记录的同时，希望大家一起共同进步。
主从数据不一致对DBA来说是一个比较头疼的事情，刚接触MySQL时，遇到这种问题我一般采用重新还原备库的方式恢复数据，这对我来说是个很痛苦的过程。今天就来介绍两款pt工具，通过这两款工具可以针对数据不一致的情况进行快速检测和修复。
1）mysql double write buffer参数详解 什么是double write buffe？参数innodb_doublewrite=1打开 us_card_online_mysql [(none)] [15:03:01]> show global variables like '%innodb_doublewrite%'; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
傻呀，干嘛不使用全文检索工具lucene或者分布式搜索Elasticsearch来优化搜索服务。
摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性，包括：全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
大家好，我是程序员田螺。最近有位读者去面试了oppo，给大家整理了面试真题的答案。希望对大家有帮助哈，一起学习，一起进步。
：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者.【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
但现在不问了,因为现在项目基本都是采用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticSearch.
把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。
众所周知，随着用户量的增多，数据库操作往往会成为一个系统的瓶颈所在，而且一般的系统“读”的压力远远大于“写”，因此我们可以通过实现数据库的读写分离来提高系统的性能。
当我们需要修改一个记录时，数据库会先根据条件找到要修改的数据，然后执行修改写入操作，因此我们再分析写操作的执行过程时，其实是包含读语句的执行过程的。
删库跑路也是个老梗了，可见在运维数据库的过程中误删除数据，或者开发的代码有bug，造成数据的误删除屡见不鲜。不过现在也有许多用于恢复或预防误删除的方案，例如SQL管理系统，将要执行的SQL先交由管理员审核，然后由管理员备份一个镜像数据库，在镜像上执行该SQL，并在执行后还原镜像。这样经过层层把关就可以大大减小出现误操作的几率。
2月23日，Tapdata 系列研讨会第3期如约而至，Tapdata 项目经理马建平「在线教学」，从功能架构、具体操作、术语讲解等多个内容板块展开，基于历史高频问题与观众现场提问，点对点突破，以期针对性地帮助大家快速拿下 Tapdata Cloud 日常使用过程中的常见痛点及困惑。
之前也面试别人，现在轮到自己找工作，怎么说呢，每个面试官的看法不一样，面试的方式就不一样，比如我面试别人我喜欢问项目中他用到了那些，然后针对用到的技术去问一些问题，或者说对于某些场景的一些技术实现方案是我特别喜欢问的，比如当你的接口服务数据被人截包了，你如何防止数据恶意提交？ 相对来说，Java的底层和基础会问的少一点，当然问的少不是代表不问，而是说侧重点在于你的所做过的项目和你的设计思路如何。当然，懂基础和底层更好，这样能让你知其然，更知其所以然，写出来的代码和程序更具有健壮性和可维护性。所以说，基础还是很重要的。
员工信息表有三个字段：工号 姓名 部门 如何把他们相互联系起来呢？？
Flink CDC [1] 是基于数据库的日志 CDC 技术，实现了全增量一体化读取的数据集成框架。配合 Flink 优秀的管道能力和丰富的上下游生态，Flink CDC 可以高效实现海量数据的实时集成。
面试前面也总结了一和二， 这第三篇可能更偏向于是内心的独白篇和面试技巧总结吧.....
转自: GitHub/architect-awesome , 大体结构如下(更新时间: 2018-06-22)
在 MySQL 的实际使用中，常常会遇到一条 SQL 执行非常慢的情况，此前我们总结了一系列博客来排查相关的问题：
这里选了几道高频面试题以及一些解答。不一定全部正确，有一些是没有固定答案的，如果发现有错误的欢迎纠正，如果有更好的回答，热烈欢迎留言探讨。
说实话，这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识，可以扯出一大堆，就像要考你计算机网络的知识时，问你“输入URL回车之后，究竟发生了什么”一样，看看你能说出多少了。
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
原文地址： https://github.com/xingshaocheng/architect-awesome 《后端架构师技术图谱》 更新于20180513 数据结构 队列 集合 链表、数组 字典、关联数组 栈 树 二叉树 完全二叉树 平衡二叉树 二叉查找树（BST） 红黑树 B-，B+，B*树 LSM 树 BitSet 常用算法 排序、查找算法 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 归并排序 希尔排序 堆排序 计数排序 桶排序 基数排序 二分查找 Java 中的排序
转载自https://www.cnblogs.com/CraryPrimitiveMan/p/4206942.html
ShardingSphere最重要的功能模块是数据分片，从规则到实现都比较复杂。其他功能相对来说比较简单，本篇介绍ShardingSphere的读写分离功能。
先来看看相关知识点汇总，如下图。首先为了防止歧义进行说明，本课时中提到的“队列“就是指“消息队列“。
复制是指将主数据库的DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后在从库上对这些日志重新执行（也叫重做），从而使得从库和主库的数据保持同步。
摘要：本文整理自大健云仓基础架构负责人、Flink CDC Maintainer 龚中强在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。
swoole_table一个基于共享内存和锁实现的超高性能，并发数据结构。用于解决多进程/多线程数据共享和同步加锁问题。既然称之为table, 就像表格一个由行与列组成，这点与mysql的数据表类似
这是一位读者的 2022 字节跳动 Java 后端实习面经，已经拿到了 offer。字节虽然用 Go 居多，但也是有挺多 Java 岗位的招聘。
大家好，我是捡田螺的小男孩。有位朋友工作三年，去面试，给大家整理一下面试题，并附上答案。
整个IT产业只是在共同做好一件事--------信息（数据）的处理，对有用信息提取，存、增、删、改、查，然后更好的呈现在客户面前。 本文主要涵括博主以Python为主的后端体系技术点介绍，以及关于工作、学习的心得，与同行、同好交流分享。
https://www.percona.com/blog/2016/09/02/mha-quickstart-guide/
作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库，同步相同
本文深入介绍Mysql Binlog的应用场景，以及如何与MQ、elasticsearch、redis等组件的保持数据最终一致。最后通过案例深入分析binlog中几乎所有event是如何产生的，作用是什么。
安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说，数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
蒸汽机的改进不是一蹴而就的，MySQL性能的改进也是贯穿整个MySQL发展史的。MySQL之父Monty在1981年写了MySQL的第一行代码以后，在开源的帮助下MySQL成长为目前最流行的开源数据库，同样其也凝聚了非常多的开发者、DBA、工程师的心血。
刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
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