1.     方案背景描述 环境迁移,需要迁移旧环境的fastdfs集群的数据到新环境,由于之前数据迁移仅仅是针对mysql和mongodb,对fastdfs数据的迁移了解甚少,本文档主要是针对fastdfs数据迁移和恢复的几种方式以及具体操作流程做详细阐述. 2.     方案实现的目标 实现fastdfs集群数据完整迁移,保证在新环境正常使用,以及保证fastdfs集群高可用. 3.     方案说明 Fstdfs整体架构          Fastdfs数据迁移 数据迁移是指旧的fastd

Java native代码编译步骤简书 目的:防止java代码反编译获取密码算法 (1)编写实现类com.godlet.PasswordAuth.java (2)编译java代码javac PasswordAuth.java//中文乱码问题javac -encoding utf-8 PasswordAuth.java (3)切换到代码home目录cd ..\..\ (4)生成Native 头文件 com_godlet_PasswordAuth.hjavah com.godlet.Password

环境说明 单机redis redis集群 192.168.41.101:7000 master 192.168.41.101:7001 master 192.168.41.102:7000 master 迁移步骤 查看集群状态及节点槽分布 [root@blaze bin]# ./redis-cli -c -p 7000 127.0.0.1:7000> cluster nodes ab6d9f956de325cb4cf001abc31df365a5db5234 192.168.41.102:700

redis集群数据备份迁移方案 n  迁移环境描述及分析 当前我们面临的数据迁移环境是:集群->集群. 源集群: 源集群为6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8004-8006 192.168.112.33:8002 无 192.168.112.33:8003 无 值得注意的是:所有的槽位都分配在192.168.112.33:8001节点上,这样更方便我们迁移. 目标集群: 也是6节点,3主3备 主 备 192.168.112.33:6

由于项目的服务器分布在重庆,上海,台北,休斯顿,所以需要做异地容灾需求.当前的mysql,redis cluster,elastic search都在重庆的如果重庆停电了,整个应用都不能用了. 现在考虑第一步做重庆和上海的异地容灾,大概测试了一下重庆的几台服务器之间大概是13m/s的传输速度也就是说100M的局域网带宽,重庆到上海只有1.2m/s的传输速度,大概10M的局域网带宽. 第一个方案先考虑简单的  mysql 重庆上海主主同步  redis cluster的master节点默认都设置在

参考:https://blog.csdn.net/frvxh/article/details/56293502 FastDFS安装配置参考:https://www.cnblogs.com/minseo/p/10210428.html 环境介绍 需要同步的tracker:192.168.56.11 需要同步的storage:192.168.56.12 新的tracker:192.168.56.21 新的storage:192.168.56.22 停止storage进程 systemctl stop

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.112.33:8001 192.168.112.33:8002 192.168.112.33:8003 192.168.112.33:8004 192.168.112.33:8005 192.168.112.33:8006 原sizeredis@linux-eqnz:~/cluster6> redis-cli -c -h 192.168.112.33 -p 8001 -a Woread#2018 dbsize

后来同步的时候发现有的没有同步过来,应该是没有同步完成我就停止服务了. 最后尝试直接把fastdfs storage的data文件迁移过去即可. 1.在新的storage server服务器上停止所有的storage 进程. /etc/init.d/fdfs_storaged stop 2.修改storage 的配置文件 vi /etc/fdfs/storage.conf 将tracker server改成旧tracker 的ip tracker_server=192.168.8.100:221

场景 Redis实例A ---> Redis实例B,整库全量迁移 方案一: mac环境 brew install npm npm install redis-dump -g 针对RedisA: redis-dump -h host1 -p 6379 -d 1 --json > mydb.json针对RedisB: cat mydb.json | redis-dump --convert | redis-cli 方案二:参考: http://www.zlovezl.cn/articles/mig

最开始使用CoreData的时候碰到一个问题,就是当增加一个字段的时候再次运行APP会发生崩溃,一开始不知道什么原因,只知道是里面的表结构发生改变,就重新删掉APP再次安装是可以运行的,这样调试完后觉得不太靠谱,用户不可能删掉APP之后再次安装,上网查了一下是因为要进行数据迁移. Coredata提供了轻量级的自动数据迁移,比如以下三个情况会自动进行: 1.简单的增加一个字段 2.把一个必填字段改为可选字段 3.把可选字段改为必填字段(但一定要定义默认值) 数据迁移步骤: 1.升级数据库模型:选

摘要 在开发中,使用EF code first方式开发,那么如果涉及到数据表的变更,该如何做呢?当然如果是新项目,删除数据库,然后重新生成就行了,那么如果是线上的项目,数据库中已经有数据了,那么删除数据库重新生成就不行了,那么该如何解决呢?Ef提供了一种数据迁移的操作.具体该如何操作呢. 数据迁移步骤 开发环境 vs2017+Mysql 这里以web为例.具体该如何操作. 1.新建一个web应用. 发现Asp.Net Core站点,项目结构又有变化,项目结构如下: 发现这里吧wwwroot又移到

昨天在简书上写了用Scrapy抓取简书30日热门文章,对scrapy是刚接触,跨页面抓取以及在pipelines里调用settings,连接mysql等还不是很熟悉,今天依旧以单独的py文件区去抓取数据.同时简书上排版不是很熟悉,markdown今天刚下载还没来得及调试,以后会同步更新 简书文章:http://www.jianshu.com/p/eadfdb4b5a9d 一.下面是将爬取到的数据写到Mysql数据库代码: 插入数据库titletime字段需要将字符型转化为datetime型 用t

* 建站数据SuperSpider(简书)* 本项目目的:* 为练习web开发提供相关的数据:* 主要数据包括:* 简书热门专题模块信息.对应模块下的热门文章.* 文章的详细信息.作者信息.* 评论区详细信息.评论者信息等...* 最后存储mysql数据库. 想学习爬虫的同学也可以瞧瞧 整个项目跑完花了近十个小时, 足见数据之多, 个人web开发练习用来充当建站数据也是绰绰有余的(-￣▽￣)- 代码注释写的挺详细的,我就直接上代码了. 主要代码: ​ /** * 此类对简书文章内容页进行了详细的

应用背景: 1.当你的数据量过大,而你的索引最初创建的分片数量不足,导致数据入库较慢的情况,此时需要扩大分片的数量,此时可以尝试使用Reindex. 2.当数据的mapping需要修改,但是大量的数据已经导入到索引中了,重新导入数据到新的索引太耗时:但是在ES中,一个字段的mapping在定义并且导入数据之后是不能再修改的, 所以这种情况下也可以考虑尝试使用Reindex. Reindex: ES提供了_reindex这个API.相对于我们重新导入数据肯定会快不少,实测速度大概是bulk导入数据

原文:巧用redis位图存储亿级数据与访问 - 简书 业务背景 现有一个业务需求,需要从一批很大的用户活跃数据(2亿+)中判断用户是否是活跃用户.由于此数据是基于用户的各种行为日志清洗才能得到,数据部门不能提供实时接口,只能提供包含用户及是否活跃的指定格式的文本由业务方使用. 存在的挑战 海量数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如何能快速的写入到目标存储 解决思路 由于我的业务中只需要根据某个用户id查询是否是活跃用户,不存在复杂的查询条件,所以用redis很合适. 如此大的

前言 最近线上一台自建redis服务的服务器频繁报警,内存使用率有点高,这是一台配置比较简陋(2C8G)的机子了,近期也打算准备抛弃它了.抛弃之前需对原先的数据进行迁移,全量数据,增量数据都需要考虑,确保数据不丢失,在网上查了下发现了阿里自研的RedisShake工具,据说很妙,那就先试试吧. 实战 正式操作前先在测试环境实践一把看看效果如何,先说明下环境 源库:192.168.28.142 目标库:192.168.147.128 步骤一: 使用wget命令下载至本地 wget https://

本次由于安全漏洞原因,需要降redis3升级为redis6,涉及到数据迁移及校验等,用阿里redis-shake迁移工具迁移,并用阿里RedisFullCheck工具进行数据比对 一.新redis安装启动 开启老版本redis的哨兵模式,编辑完sentinel.conf后执行哨兵模式启动,主节点均要配置哨兵,再分别重启每个老版本redis节点 ./redis-cli -h host -p port -a password shutdown 准备redis-6.2.4.tar.gz包,放到需要安装

Redis通过对KEY计算hash,将KEY映射到slot,集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据,slot最大个数为16384. 在集群节点对应的结构体变量clusterNode中可以看到slots数组,数组的大小为CLUSTER_SLOTS除以8,CLUSTER_SLOTS的值是16384: #define CLUSTER_SLOTS 16384 typedef struct clusterNode { unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; //

场景是从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中.当然,最直接的做法就是遍历MySQL数据,一条一条写入到Redis中.这样可能没什么错,但是速度会非常慢.而如果能够使MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合,可能就省事多了.根据测试800w的数据迁移,时间从90分钟缩短到2分钟.具体案例如下:MySQL数据表结构: CREATE TABLE events_all_time (id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM

redis的备份和还原,借助了第三方的工具---redis-dump,  redis中使用redis-dump导出.导入.还原数据实例 1.安装redis-dump # yum install ruby rubygems ruby-devel         //安装rubygems 以及相关包 # gem sources -a https://ruby.taobao.org/    //源,加入淘宝,外面的源不能访问 # gem install redis-dump -V