RocketMQ最佳实践之Producer 投递状态 发送消息时,将得到包含SendStatus的SendResult.首先,我们假设消息的isWaitStoreMsgOK = true(默认是true).如果不是,我们将总会得到SEND_OK,如果没有抛出异常.下面是关于每个状态的描述列表: FLUSH_DISK_TIMEOUT 如果 Broker 设置MessageStoreConfig的FlushDiskType=SYNC_FLUSH(默认是ASYNC_FLUSH),并且代理没有在Mess

今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法.从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关. 在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了WAL机制(你可以再回顾下第2篇.第9篇.第12篇和第15篇文章中的相关内容),得到的结论是:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复. 评论区有同学又继续追问,redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一些, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一起, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

友军发来消息,说使用exp导出某个schema的数据的时候,发现有些表没有导出来.因为一直没有使用exp的习惯,就使用exp\expdp再次导出一次,分析二者的日志,发现exp的确有些表没有导出. 问题产生的原因:在11gR2之前,oracle实在表被创建时就分配空间:从11gR2(11.2.0.1)中引入了一个新特性:deferred segment creation.11gR2之后,参数deferred_segment_creation默认是true,表示表中插入第一条数据才会分配磁盘空间.

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9490616.html 本文用的是VS2013MFC写串口数据接收: 第一步:首先建立一个MFC工程,成功后会跳出一个对话框,直接在对话框上点击右键->点击插入ACTIVAE控件->选择MicrosoftCommunications Control, version 6.0 成功后会显示一个电话的图标在对话框上,运行起来不会显示的 不用担心这个美观问题.如果没有这个插件的话,可能是版本太低 

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

今天在公司问老大,公司的项目底层,是使用的TCP,因为可靠,自动断线重连,在底层都实现了,但是我记得TCP也会有掉包的问题,所以这文章就诞生了——关于TCP掉包的问题,TCP是基于不可靠的网络实现可靠的传输,肯定也会存在掉包的情况.     如果通信中发现缺少数据或者丢包,那么,最大的可能在于程序发送的过程或者接收的过程出现问题.     例如服务器给客户端发大量数据,Send的频率很高,那么就有可能在Send时发生错误(原因可能是又多种,可能是程序处理逻辑问题,多线程同步问题,缓冲区溢出问题等

转:相对复杂的App仅靠内存的数据肯定无法满足,数据写磁盘作持久化存储是几乎每个客户端软件都需要做的.简单如“是否第一次打开”的BOOL值,大 到游戏的进度和状态等数据,都需要进行本地持久化存储.这些数据的存储本质上就是写磁盘存文件,原始一点可以用iOS本身支持有 NSFileManager这样的API,或者干脆C语言fwrite/fread,Cocoa Touch本身也提供了一些存储方式,如NSUserDefaults,CoreData等.总的来说,iOS平台数据持久存储方法大致如下所列: R

1.升级数据库 为了避免手工清空数据(或卸载重装APP),重写SQLiteOpenHelper里面的onUpgrade()方法   引用自http://blog.csdn.net/longvslove/article/details/7079954,作者longvslove Andoird的SQLiteOpenHelper类中有一个onUpgrade方法.帮助文档中只是说当数据库升级时该方法被触发.经过实践,解决了我一连串的疑问: 1. 帮助文档里说的“数据库升级”是指什么? 你开发了一个程序,

测试系统在Linux上的性能发现丢包率极为严重,发210000条数据,丢包达110000之巨,丢包率超过50%.同等情形下Windows上测试,仅丢几条数据.形势严峻,必须解决.考虑可能是因为协议栈Buffer太低所致,于是先看看默认情况: sysctl -a |grep net.core 发现 net.core.rmem_max = 131071 net.core.rmem_default = 112640 修改吧,变大一点,变成10M,然后reboot(应该重启某个服务即可) 然后查网卡收包

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位.本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践. 一.企业级数据面临的主要问题和挑战 1.数据量不断攀升 随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张,企业数据量也在飞速增长,数据的量以GB为单位,逐渐的开始以TB/GB/PB/EB,甚至ZB/YB等.同时大数据也在不断深入到金融.零售.制造等行业,发挥着越来越大的作用. 2. 数据质量的要求不断地提升 当前比较流行的AI.

nignx 代理 buffer proxy_buffers 16 512k; proxy_buffer_size 512k;   fastcgi buffer fastcgi_buffers 4 64k; fastcgi_buffer_size 64K;   nginx的buffer机制 对于来自 FastCGI Server 的 Response,Nginx 将其缓冲到内存中,然后依次发送到客户端浏览器.缓冲区的大小由 fastcgi_buffers 和 fastcgi_buffer_size

SQL Server导入导出 SQL Server 导入导出 工具/原料 使用Microsoft SQL Server Management Studio 导入导出数据. 直接使用Microsoft SQL Server Management Studio 导入导出数据会丢失主键.视图等等. 正确的保存方法如下: 一.选择本地的需要导出的数据库 右键-->任务-->生成脚本. 按向导选择需要导出的数据库下一步到“选择脚本选项” 选择需要生成的类型,注意“为服务器版本编写脚本”处选择对应的脚本.

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

用Vue做项目开发很久了,对于vuex能用.会用,但是因为状态脱离页面和刷新丢失两个原因,一直都有种抵触,特别是一些简单的数据都是通过query或者本地存储就解决了,然而对于一些复杂内容,不可避免的还是要使用Vuex去处理(真香),但是刷新丢失的问题,的确叫人头大.最近闲下来,我们来研究下怎么干掉这个问题- 不大了解Vuex的同学,可以先去官网溜溜 由于Vuex的数据是存储在内存中的,相当于memory cache,当页面刷新的时候内存被清空重载新内容,原来的数据就丢了,为了解决这个我们可以借助

Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset.broker fail 重启时,会进行loadLogs. 首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包RecoveryPoint的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有 完全flush到磁盘segments.然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

一.数据库升级: 在我们的程序中,或多或少都会涉及到数据库,使用数据库必定会涉及到数据库的升级,数据库升级带来的一些问题,如旧版本数据库的数据记录的保持,对新表的字段的添加等等一系列问题,还记得当我来西安的时候,面试的第二家公司,做音乐播放客户端的,就问到了这个问题; 我们开发了一个程序,当前是1.0版本.该程序用到了数据库.到1.1版本时,在数据库的某个表中增加了一个字段.那么软件1.0版本用的数据库在软件1.1版本就要被升级了.软件的1.0版本升级到1.1版本时,老的数据不能丢.那么在1.1

测试系统在Linux上的性能发现丢包率极为严重,发210000条数据,丢包达110000之巨,丢包率超过50%.同等情形下Windows上测试,仅丢几条数据.形势严峻,必须解决.考虑可能是因为协议栈Buffer太低所致,于是先看看默认情况: sysctl -a |grep net.core 发现 net.core.rmem_max = 131071 (单位:字节) net.core.rmem_default = 112640 (单位:字节) 修改吧,变大一点,变成10M,然后reboot(应该重