MySQL 5.6 , InnoDB存储引擎,默认事务隔离级别(REPEATABLE-READ) 初始sql 脚本如下: CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `Test`(out debitb decimal(14,2))BEGIN START TRANSACTION ; select @db:=debit_balance from c_account_customer where id=1 ;set debitb=@db;insert int

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

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)

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(,,

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

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,

问题背景 诡异的 K8S 滚动更新异常 笔者某天收到同事反馈,测试环境中 K8S 集群进行滚动更新发布时未生效.通过 kube-apiserver 查看发现,对应的 Deployment 版本已经是最新版,但是这个最新版本的 Pod 并未创建出来. 针对该现象,我们最开始猜测可能是 kube-controller-manager 的 bug 导致,但是观察 controller-manager 日志并未发现明显异常.第一次调高 controller-manager 的日志等级并进行重启操作之后,

redis系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的时

基本的M-S结构   现在master与slave主机数据一致:   mysql> select * from t1; +------+ | id   | +------+ |    1 | |    2 | |    4 | +------+ 3 rows in set (0.00 sec)   我们来模拟故障现象: 在master上,通过设置sql_log_bin来控制命令是否写入二进制日志中,运行命令: set sql_log_bin=OFF; ); set sql_log_bin=ON;

        Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 1.问题背景 使用Sqoop把oracle数据库中的一张表,这里假定为student,当中的数据导入到hdfs中,然后再创建hive的external表,location到刚才保