爱可生 DBA 团队成员，一位会摄影、会铲屎、会打球、会骑车、生活可以自理的 DBA
前面因为项目数据导数据，我们介绍过《Oracle通过ODBC连接SQL Server数据库》，在实际导入过程中新的数据表结构里面存在不少ID的列，所以就用到了Oracle的序列，这一章我们就来介绍一下Oracle的序列（Oracle Sequence）。
XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）
在Sql语句中可以使用sequence的地方： 不包含子查询、snapshot、VIEW的 SELECT 语句 INSERT语句的子查询中 INSERT语句的values中 UPDATE 的 SET中 如在插入语句中
XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）
最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为25403s，最大的慢sql执行时间为266s，平均每个慢sql执行时间5s，平均扫描的行数为1766万。 结果第二部分
作者：赵黎明，爱可生 MySQL DBA 团队成员，熟悉 Oracle、MySQL 等数据库，擅长数据库性能问题诊断、事务与锁问题的分析等，负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 平台日常运维中的问题，对开源数据库相关技术非常感兴趣。
与单向增量同步类似， 模拟Slave来获取增量数据。 同时UDTS对写下去的数据做标记，当有新的Binlog Event的时候， 会先检查是否有标记。 如果有标记则说明是循环数据，直接丢弃，如果没有标记则加上标记写到对端。
create table xxx alter table xxx drop table xxx
近期，发现一个 MySQL 从节点提示同步异常。执行 show replica status 都被挂起。
关于MySQL的redo log，之前写过两篇文章，都比较简短易懂，开始今天的内容之前，先贴一下前两篇的链接:
1 --创建表 2 create table person( 3 id number primary key, 4 name varchar2(40), 5 birth date 6 ); 7 --创建序列 8 create sequence person_id_seq 9 increment by 1 10 start with 1 11 nomaxvalue --不设置最大值 12 nocycle --一直累加，不循环 13 cache 10; 14 --创建触发器 15 creat
YAML的语法和其他高阶语言类似，并且可以简单表达清单、散列表、标量等数据结构。其结构（Structure）通过空格来展示，序列（Sequence）里的项用"-"来代表，Map里的键值对用":"分隔。YAML文件扩展名通常为.yaml，如example.yaml。
其中AUTOMATIC_GROUP通常用于主库开启GTID的情况，GTID_GROUP通常用于备库和使用了GTID_NEXT的情况下。
https://blog.csdn.net/uniquewonderq/article/details/50619899#comments
可以在任意个主从库之间建立复杂的复制拓扑结构，如普通的一主一（多）从、双（多）主复制、级联复制，MySQL 5.7.2后新增的多源复制，特殊场景下使用的Blackhole引擎与日志服务器等等。复制中的MySQL服务器须要遵循以下基本原则：
1. 简介 MySQL 5.6引入了基于schema的并行复制，即如果binlog events操作的是不同schema的对象，不是DDL，且操作的对象没有对其他schema的foreign key关联，则这些binlog events在slave上做重放的时候可以并行。slave上依然还是有一条IO线程负责从master拉取binlog并写入relay log，之前负责重放relay log的SQL线程现在作为coordinator线程，根据读取到的relay log里的binlog event，决定是
MySQL client和MySQL server之间要想传输数据，必须： 1. 将数据切分成若干个大小不超过
生活中充满了例行公事。在程序中一样，也要做很多重复的工作。编程语言使用循环处理这些重复任务。Python编程语言提供以下两种循环：
本文介绍了MySQL中的binlog组提交及其在MySQL Replication中的作用。binlog是MySQL中一种二进制日志，用于记录数据库的更改历史。在MySQL Replication中，通过binlog实现主从复制。当主库发生更改时，binlog会记录所有更改，并将更改发送到从库。从库根据binlog中的更改来更新自己的数据，从而保持与主库一致。在MySQL中，使用binlog可以实现多种功能，如灾难恢复、数据迁移、只读实例等。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计，全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用，使用单库，数据库中自增id可以很方便实现。分库之后，首先需要分库键，分库键必然不能重复，所以传统的做法并不能满足需求。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 1.全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 2.趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有
MySQL5.7并行复制初理解 我们知道MySQL5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。last_committed表示事务提交的时候，上次事务提交的编号，在主库上同时提交的事务设置成相同的last_committed。如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。不过之后，官方对这种模式做了改进，所以最新的并行回放机制
Saga作为阿里开源的长事务解决方案，涉及到全局事务id的生成和串联，需要保证事务id的稳定性和全局唯一性。
在使用数据库时，表的主键经常会使用数据库的自增（auto_increment）来产生。这当然很方便也很高效。但是使用自增也会带来一些麻烦。如果从一个数据库以外的地方，也就是发号器来产生全局唯一 ID，这些问题就可以得到解决，生活就可以更美好。
MySQL5.5及以前的复制 一般主从复制有三个线程且都是单线程： Binlog Dump（主） --> IO Thread（从） --> SQL Thread（从）。 1、master节点的Bin
今天晚上业务系统升级，提前跑到表结构中，表需要减字段，在执行drop colum时报如下错误：
https://www.cnblogs.com/oumyye/p/4448656.html
正常情况下mybatis 使用last_insert_id()就可以了，但为了防止同时插入多条产生的不正确的情况，还是用独立的sequence表好 全局用一个还能隐藏，不会被人猜到。 注意： 字段一定要用无符号的：bigint，以免溢出。 mysql 数据大小 int 4294967295 ,bigint 18446744073709551615 附配置文件：
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/blob/master/README.md https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Getting-Started
关于发号器的使用，其实有一个大背景，那就是关于主键的一些设计问题，在MySQL中如果一张表没有主键，实际的数据处理就有点麻烦了。
parser模块(绿色部分)在整个系统中的角色如下图所示，用来订阅binlog事件，然后通过sink投递到store.
打开db管理工具，或者登陆mysql服务器：mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uroot -p1008611
全量+增量数据校验后，数据库启动日志报如下错误： （此时MySQL可以启动成功，也存在mysql进程，进入mysql查询数据可查到。重启的时候错误日志中还是会报同样的错误）
前面说了redo日志的格式，刷新到磁盘后台有线程每秒运行一次，还有事务提交的时候，buffer pool不会刷新到磁盘，但是log buffer会刷新到磁盘。Log buffer会分成若干的block，吧这些block持久化到磁盘上，mysql根目录有两个log_file0和log_file1,可以增加，当存满的时候，从0循环继续存储，默认是48Mb。每个block是512个字节，前面四个block占比2048个字节是记录管理信息，2048字节后面开始记录block。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。
数据切分后，原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用，因此需要引入外部机制保证数据 唯一性标识，这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号（sequence），因此一般全局序列号用于分表情况
XXL-JOB 适用范围还是比较广泛的，特别使用快速部署使用，以及简单的集群部署。本文主要记录了一次 XXL-JOB 适配 PostgreSQL 数据库的完整流程。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略： ● UUID（Universally Unique Identifier） ● 雪花算法（Snowflake） ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键（有些数据库不支持自增主键） ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法（Snowflake）的Python语言的计算方法。
在Spring Boot中设计一个订单号生成系统，主要考虑到生成的订单号需要满足的几个要求：唯一性、可扩展性、以及可能的业务相关性。以下是几种常见的解决方案及相应的示例代码：
在之前的文章中，我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍，有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题，补充一些知识点。
playbook是由一个或多个play组成的列表,play的主要功能在于将事先归并为一组的主机装扮成事先通过Ansible中的tasks定义好的角色(play的内容被称为tasks,即任务),从根本上来讲所谓tasks无非是调用Ansible的一个module,将多个play组织在一个playbook中即可以让它们联同起来按事先编排的机制一同工作.
参考博客1（建议先通读该博客）介绍了MySQL通过Undo+Redo Log的机制实现了事务的原子性、一致性和持久性（关于事务的隔离性是通过锁机制来保障的，请参考我的另一篇博文MySQL常见的七种锁详细介绍）。文章中提到：
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InnoDB 日志文件的作用 Innodb 数据表崩溃后，再次启动时，MySQL会扫描日志文件，看哪些记录不在表空间中，对其进行 redo 操作，从而完成数据恢复 Innodb 日志文件的大小可以通过参数 innodb_log_file_size 来设置 这个值如果太小，会增加checkpoint，导致刷新磁盘的次数增加，影响数据库性能 如果太大，会让数据恢复过程变慢，便增加了数据库不可用的时间 所以，设置一个合适的日志大小是比较重要的 如何计算出合适的日志大小 思路 设为多大是合适，没有明确的定义，但有一
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
一、缘起 mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：
实现序列命令解析: 该功能实现了对序列任务的解析,我们可以将需要执行的命令写成序列,当需要使用时可直接执行任务.
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