这是来自我们线上数据库的一个问题。我们是双主单写,这里约定写入的库为主库,没有写入的库为从库。我们的falcon偶尔会进行报警如下(频率很低):
日常工作中,我们经常会和主从复制架构打交道,现在一般的公司线上很少出现单点实例的裸奔情况,因为单点实例极易出现故障,而在实例运行的过程中,我们很难做到一直对实例进行备份。主从复制完美的解决了上面这个问题,而在主从复制的过程中,最常见的事情就是需要统计从库落后主库的时间,一般情况下,我们是需要主从的落后时间越小越好,因为小的数字意味着从库的数据和主库的数据基本保持一致。当然,在某些情况下,我们也会人为的设置这个延迟时间,举例子就是在一些高危操作之前,我们害怕出现一些误操作,这个时候我们往往设置主从的延迟时间,这样即使主库上进行了误操作,例如删除了表,由于主从库之间延迟时间的存在,我们的从库可以避免这个问题,从而保障数据的安全性。
在现代社会中,网络已成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。而网线作为网络传输的重要媒介,其传输距离的限制是大家普遍关注的问题。本文将深入探讨网线传输距离限制的原理,并介绍与之相关的计算公式,希望通过本文的介绍,读者能更好地理解网线传输的原理和限制,并且能知道为啥网线一般限制100米。
我们在主从复制中最常遇到我的问题就是复制延迟的问题,那究竟复制延迟是怎么计算的呢?
腾讯云MySQL数据库架构分为双节点、三节点和单节点,顾名思义单节点就是只有一个节点,而双节点包含主节点和备节点,三节点包含主节点、备节点1和备节点2,单节点MySQL数据库性价比高,但是可靠性较低。腾讯云百科来详细说下腾讯云数据库MySQL架构区别及选择攻略:
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
作者:高鹏(八怪),《MySQL 主从原理》作者,深入透彻理解 MySQL 主从,GTID 相关技术知识。
到这里本系列已经接近尾声了,是时候对常见引起主从延迟的情形进行一个总结了。我想如果我一开始就把这些情形拿出来也许大家对具体的原因不是那么清楚,但是经过本系列的学习,我相信当我说起这些情形的时候大家都很清楚它的原因了。当然如果还有其他造成延迟的情形也欢迎大家一起讨论。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统,比如像我们面向B端提供摄像头服务,很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来,展示给用户,我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据,并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中,因为我们数据量和业务复杂性的增长,确实遇到了一些明显的性能问题,分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级,而调一次数据库最快也得1-2毫秒,有着2-3个数量级的差距。
集群状态信息主要包含整个集群的一些统计信息,例如文档数、分片数、资源使用情况等。
最近有接到一个咨询,腾讯云数据库 MySQL 的只读实例出现了同步延迟,但是监控的延迟时间显示为 0,而且延迟的 binlog 距离非 0,且数值越来越大。临时解决之后,仔细想了一想,Seconds_Behind_Master 虽然计算方式有点坑,但是出现这么“巨大”的误差还是挺奇怪的,复习一下计算方式的同时,也顺便记录一下对这个问题的研究。
导语 | 本文为大家详细解读一下WebRTC中Sender Side BWE的实现。文章中引用的WebRTC代码基于master,commit:f412945f05ce1ac372a7dad77d85498d23deaae源码分析。 背景介绍 BWE(Bandwidth Estimation)可能是WebRTC视频引擎中最关键的模块了。BWE模块决定视频通讯中可以发送多大码率视频不会使网络拥塞,防止视频通讯质量下降。 早期的带宽评估算法比较简单,大多是基于丢包来估计,基本的策略是逐步增加发送的数据量,直到
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
目录[-] 所谓类属性的延迟计算就是将类的属性定义成一个property,只在访问的时候才会计算,而且一旦被访问后,结果将会被缓存起来,不用每次都计算。 优点 构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能 实现 class LazyProperty(object): def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, instance, owner): if instance i
接上一篇《听君一席话,如听一席话,解释解释“惰性求值”~》,有掘友问:“我懂惰性求值的意思了,但是在 JS 中如何实现 thunk 的呢?”
Redis进阶-分布式存储 Sequential partitioning & Hash partitioning
Dask是一个用于并行计算的强大工具,它旨在处理大规模数据集,将数据拆分成小块,并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构:Dask.array和Dask.dataframe。在本文中,我们将重点介绍Dask.array,它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
在Java中,Supplier接口是一个重要的函数式接口,它属于java.util.function包,用于表示一个供应商,它不接受任何参数,但可以提供一个结果。Supplier通常用于延迟计算或生成值的场景。本文将详细介绍Supplier接口的用法以及如何在实际编程中应用它。
保持时间的目的是防止下一次的数据传输过快,将本次的数据冲刷掉,是对上次数据时间的约束。经过Tsu建立时间之后,触发器进入建立时间阶段,在该阶段最担心的问题是下一次的数据来的太快,导致还未满足保持时间的要求。
Redis的基础介绍与安装使用步骤:https://www.jianshu.com/p/2a23257af57b Redis的基础数据结构与使用:https://www.jianshu.com/p/c95c8450c5b6 Redis核心原理:https://www.jianshu.com/p/4e6b7809e10a Redis 5 之后版本的高可用集群搭建:https://www.jianshu.com/p/8045b92fafb2 Redis 5 版本的高可用集群的水平扩展:https://www.jianshu.com/p/6355d0827aea Redis 5 集群选举原理分析:https://www.jianshu.com/p/e6894713a6d5 Redis 5 通信协议解析以及手写一个Jedis客户端:https://www.jianshu.com/p/575544f68615
在计算机网络中,OSPF是一种内部网关协议(IGP),用于在自治系统(AS)内部的路由器之间交换信息,以确定最佳路径和转发数据包。其中一个关键因素是带宽,它对网络性能和效率起着重要作用。本文将探讨OSPF带宽的概念、计算方式以及其在网络中的应用。
orElse 和 orElseGet 是 Optional 类的两个方法,用于处理可能为空的值。
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。
从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次,数值越大,库存的利用率越高。
在ggplot 的绘图中geom 或stat 的关系是密不可分的,当我们(显式)调用geom 时,相当于隐式的调用了stat 了。所以二者择其一即可。
Ankur Singla是最早的软件定义网络(SDN)公司之一Contrail Systems的创始人。现在,他创办了一家新公司:Volterra。 Contrail于2012年12月被Juniper
可编程USB转 UART/I2C /SMBusS/SPI/CAN/1 -Wire适配器USB2S 芯片驱动文件说明
笔者之前也分享过vSAN延伸集群的一些资料。在双活的设计中,站点之间带宽预估、脑列处理等问题,都是需要重点考虑的。本次向大家分享一下vSAN带宽带宽的设计原则。建议读者参照此前我分享过的《VMware的灾备与双活----我在vForum 2015分会场的分享(2)》一起进行阅读,这篇文章中已经包含的内容,本文将不再进行赘述。 一. 总体架构 vSAN延伸集群整体架构如下:一个有三个故障域,两个数据站点分别是一个故障域,仲裁站点是一个故障域。需要注意的是,vSAN延伸的三个故障域都属于是一个
总的时延dh=dc + dq + dt + dp,通常情况下结点处理时延与排队时延由于较小,可以忽略不计。
在Web应用程序中,数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架,提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧,从入门到精通,帮助您构建高效的应用程序。
延迟计算属性的值,应该很多小伙伴都经常使用。比如在属性的 get 方法中判断是否已初始化,如果没有初始化则立即开始初始化。
在CAN总线系统中,波特率的计算是一个关键步骤,它确保网络上的所有设备能够以相同的速率进行通信。
这一篇内容可能相对较少,但是迭代器在Java中是有用处的。因此,我想介绍一下Python中迭代器的使用方法。除了写法简单之外,Python的迭代器还有一个最大的不同之处,就是无法直接判断是否还有下一个元素。我们只能通过捕获异常或使用for循环来退出迭代,这点让我感到十分惊讶。
数组、链表、栈和队列是四种基础数据结构,他们是高级、复杂的数据结构和算法的基础。本篇先来讲述「数组,链表,及算法的优化策略」。
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
所以,今天这篇文章中,咱们就先来用Excel来实现一个简单的逻辑回归模型。咱们由简到繁,一步步来。
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consumer并行度完全依赖与被消费的分区数量。综上,通常情况下,在一个kafka集群中,partition的数量越多,意味这可以到达的吞吐量越大。
就是只传递给函数某一部分参数来调用,返回一个新函数去处理剩下的参数(==闭包==)
可能没有不知道 excel 的了,但是仅仅靠excel就能玩转逻辑回归?有的小伙伴真想有人把这个做一下。
首先让我们来了解一下 ES 中的分片概念:ES 支持 PB 级全文搜索,当索引上的数据量太大的时候,ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上,分布在多台服务器上存储,拆分出来的数据库块称之为一个分片。分片是一个功能完整的搜索引擎,它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。这类似于 MySQL 的分库分表,在一个多分片的索引中写入数据时,通过路由来确定具体写入哪一个分片中,所以在创建索引的时候需要指定主分片的数量,并且主分片的数量一旦确定就不能修改(原因在下文中介绍),副本分片可以动态修改。
作为一名开发同学,大家对 MySQL 一定不陌生,像常见的 事务特性、隔离级别 、索引等也都是老生常谈。
上一节介绍了高阶函数的定义,并结合实例说明了使用高阶函数和不使用高阶函数的情况。后面几部分将结合实际应用场景介绍高阶函数的应用,本节先来聊聊函数柯里化,通过介绍其定义、比较常见的三种柯里化应用、并在最后实现一个通用的 currying 函数,带你认识完整的函数柯里化。
全表扫描成本作为参照物,用于和表的其它访问方式的成本做对比。任何一种访问方式,只要成本超过了全表扫描成本,就不会被使用。
作为MySQL InnoDB IO 调优系列的第二篇, 第一篇文章 参见Give Love to Your SSDs – Reduce innodb_io_capacity_max !
在C++中一共有四种可调用对象,分别是函数,函数指针,仿函数,和lambda表达式,本文将从lambda表达式的定义形式开始,到lambda表达式的使用场景,向你讲述lambda的使用及注意事项。
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