在做项目中,有一个需求是统计本周内每天的漏洞数量,我选用的是ES中的date_histogram函数来进行聚合统计: 但是出现了一个问题,聚合出来的结果和想要统计的结果时间不一致,如下图所示 时间区间过滤8号到14号,应该显示7个时间段,结果却显示出8个时间段分别是7号-14号. 经过排查发现是ES在聚合时的时区问题,ES做时间聚合时自身不是东八区时间(中国时间),需要offset属性减8小时, extended_bounds属性里的min和max参数各加8小时才能统计正确,如下图所示 附代码:

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少 2 主库dump数据,锁库,然后同步,不好. 影响业务使用 3 percona-toolkit 中的工具来校验和同步,从介绍上来看是符合现在的情况的,使用上还需要学习和认识才行. 下面是几个参考链接 percona-toolkit工具 官方地址 MyS

前言: 今天遇到主从表不一致的情况,很奇怪为什么会出现不一致的情况,因为复制状态一直都是正常的.最后检查出现不一致的数据都是主键,原来是当时初始化数据的时候导致的.现在分析记录下这个问题,避免以后再遇到这个"坑". 背景: 主从服务器,MIXED复制模式. 分析: 表:SPU Table: SPU Create Table: CREATE TABLE `SPU` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `trademark` ) NOT N

MySQL多字节字符集造成主从数据不一致问题 来自江羽   2013-04-27 16:03:56|  分类: 默认分类|举报|字号 订阅 转载: http://backend.blog.163.com/blog/static/20229412620133274030845/    问题产生线上一直有个历史遗留问题,最近DBA提了出来,所以跟了下代码,作了下简单分析,问题描述如下:在master-slave的环境下,对master上的某个表中的数据插入,会导致master-slave数据不一致的

之前一篇: 主从更换ip之后重新建立同步 情况时这样的 昨天晚上主动2个机器都迁移了,然后今天才把主动重新连接上,但是从库的偏移量是从今天当前时刻开始的,也就是说虽然现在主动看似正常,其实是少了昨天的部分数据,由于从库的数据丢失了,早晚还是要填坑的. 问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少

转载自:https://blog.csdn.net/u013210620/article/details/78647366 安装ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎. 1.下载ES,下载地:https://www.elastic.co/downloads

一: 问题提出 现如今大家写的netcore程序大多部署在linux平台上,而且服务程序里面可能会做各种复杂的操作,涉及到多数据源(mysql,redis,kafka).成功部署成后台 进程之后,你以为这样就万事大吉了? 却不知当你更新代码时,暴力的kill掉这个进程导致你的业务出现数据不一致,业务流程被破坏等等问题.比如下面这段代码: 1. TestService public class TestService { public static void Run() { while (true

如注释所言 /** * Created by weiwei22 on 17/7/3. * * 这里主要是为了演示stop导致的数据不一致的问题.stop会暴力的结束线程并释放锁,所以有可能在恰好写了一半数据的时候,就被stop并释放了锁. * 读线程此时获得锁就有可能读取到不一致的数据. * 但是发现几个有意思的现象: * 1.如果M<N,那么所有的Thread1线程实例都没有机会执行就被干掉了, * 因为新创建的Thread1的实例t1在执行到(1)处时,休息N毫秒,几乎同时主线程执行到(2)

# 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html#bulk-routing * es修改数据: # update_by_query: def update_order_info_by_id(data_list): update_body = { "query": { "term": {"_id": id_} }, "

测试环境:主从架构,操作系统liunx 运行pt-table-checksum需要先安装以下依赖包: yum install perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes -y 1.模拟主从不一致的环境: 在主库上创建一个新表,并插入几条记录,如下: mysql> create table t1() not null ); Query OK, rows affected (0.00 sec) mysql> insert into t1(,,

es 300G 数据删除 [es union_2017执行计划] [测试执行环境]线上D服务器[测试用例]get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v post:curl -XPOST ES:9200/my_test_index get:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v delete:curl -XDELETE ES:9200/my_test_indexget:curl -XGET ES:9200/_cat/indices?v [测

2016-06-10 李丹 dba流浪猫 我们平时除了解决自己问题外,有时候也会协助圈内人士,进行一些故障排查,此案例就是帮某公司DBA进行的故障分析,因为比较典型,特分享一下,但仅仅是分享发生的过程,不对该案例的产生以及如何避免做过多评价! pt-online-schema-change:是对大表进行在线alter操作,并尽量避免影响线上业务,这是最优秀的mysql管理工作之一,在平时的工作中,帮助我们胜多. 环境说明 pt-osc 版本:percona-toolkit-2.2.14 mysq

用pt-table-checksum校验数据一致性 Jun 4th, 2013 主从数据的一致性校验是个头疼的问题,偶尔被业务投诉主从数据不一致,或者几个从库之间的 数据不一致,这会令人沮丧.通常我们仅有一种办法,热备主库,然后替换掉所有的从库.这不仅代价非常大,而且类似治标不治本的方案,让人十分不安.因此我 们需要合适的工具,至少帮我们回答下面三个问题: 是从库延迟导致了用户看到的数据不一致,还是真的主从数据就不一致? 如果不一致,这个比例究竟多大? 下次还会出现吗? 回答清楚这几个问题,有助

前言: 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. 1.造成主从不一致的原因 造成主从不一致的可能原因有很多,下面简单列举几条: 主库binlog格式为Statement,同步到从库执行后可能造成主从不一致. 主库执行更改前有执行set sql_log_bin=0,会使主库不记录binlog,从库也无法变更这

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

现象: +----------+-------+--------+-----+-----+-----+----+----+------+---------+-------+--------+--------+------------+|totalCount|January|February|March|April| May|June|July|August|September|October|November|December|totalMileage|+----------+-------+-

/** * 数据不一致问题 * stop */ public class StopDemo { public static Student student = new Student(); public static class Student{ private int id; private String name; public Student() { id = 0; name = "0"; } public int getId() { return id; } public vo

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

故事背景 企业现状 2019年年初,我接到了一个神秘电话,电话那头竟然准确的说出了我的昵称:上海小胖. 我想这事情不简单,就回了句:您好,我是小胖,请问您是? "我就是刚刚加了你微信的 xxx 啊" 哦--他只是把我的微信昵称报出来了-- 随着深入沟通,了解到对方是某央企保密单位的大数据部门技术负责人,因为目前整个集团在进行数字化转型.在决策过程中,遇到了几个阻力. 首先,大部分部门和科室的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱. 数据质量层次不齐.各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数

背景 Cassandra的逆熵功能使用Merkle树来检测副本之间的数据不一致. 定义 Merkle树是一种哈希树,其中的叶子包含各个数据块的哈希值,父节点包含其各自的子节点的哈希值.它提供了一种有效的方法来查找副本上存储的数据块中的差异,并减少了传输以比较数据块的数据量. Cassandra的Merkle树(org.apache.cassandra.utils.MerkleTree)的实现使用完美的二叉树,其中每个叶子都包含行值的哈希,每个父节点都包含其左右子节点的哈希.在一棵完美的二叉树中,