4.Time4.1、Flink如何处理乱序？watermark+window机制 window中可以对input进行按照Event Time排序，使得完全按照Event Time发生的顺序去处理数据，以达到处理乱序数据的目的。 如果有多个watermark机制，以最后一个为准4.2、Flink何时触发window？1、watermark时间 > Event Time（对于late eleme
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2024-03-27 09:03:34
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本文内容主要介绍了MySQL是如何保证数据的完整性，帮助大家更好的理解和学习MySQL，感兴趣的朋友可以了解下！！！数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。一. MySQL的二阶段提交 在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-Ahead Logging
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2023-06-21 18:00:09
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WAL机制的延伸binlog的写入流程redolog写入流程另外两种让一个没有提交的事务写入到磁盘的场景组提交机制小结 binlog的写入流程1. 事务执行过程中，先把日志写到binlog cache
2. 事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中注意点： 一个事务的binlog是不能被拆分的，因此不论这个事务多大，也要确保一次性写入，这就涉及到binlog cache
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2023-10-23 23:19:43
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一、前言 由于mysql开源、体积小、速度快，总体拥有成本低，目前已广泛被大小公司使用，特别是在互联网，全球前20大互联网网站有18家使用了MYSQL，有些公司除使用外还在mysql的功能基础上做一定的优化和改造，使之更加适合公司特殊业务场景，比如说阿里。 另外，由于mysql的生态越来完善，像阿里的canal、唯品会的RDP、VDB都是基于mysql的binlog,及时监控表的数据变化，让其它
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2024-03-14 21:30:07
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异步客户端套接字在等待网络操作完成时不挂起应用程序。相反，它使用标准 .NET Framework 异步编程模型在一个线程上处理网络连接，而应用程序继续在原始线程上运行。异步套接字适用于大量使用网络或不能等待网络操作完成才能继续的应用程序。
SOCKETs
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SOCKET
1 ActiveMQ是啥ActiveMQ 就是一个消息中间件，市面上现在有很多的消息中间件开源产品，比如，RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等。拿一个简单的比喻来说，消息中间件就是一个中转站，在程序中加的一个中转站，有了这样一个类似快递的存储站点，可以大大的减轻物流的压力，而对应到程序中，也就是减轻了程序的压力。另外不得不说的是，ActiveMQ是遵从 JMS 规范的消息中间件，那么什
在客户端与服务器的交互过程中，特别是多个客户端需要与服务器同步时，例如游戏同屏，要保证客户端A到客户端B的消息成功发送。但是由于网络的复杂情况，可能会出现以下情况：1）服务器崩溃，msg:N包未发出2）网络抖动，msg:N包被网络设备丢弃 一般情况下，当A向服务器发送一个信息之后，只能说明A发送成功了，但是不能保证服务器一定接收到了数据。在某些情况下，可能会出现上述丢包的原因。如何保证消
# MySQL如何保证数据不丢失
## 引言
在数据库的运维过程中，保证数据的安全性是至关重要的。数据丢失可能会导致重大损失，因此需要采取措施来确保数据的持久性和可靠性。本文将介绍一些保证MySQL数据不丢失的方法，包括备份与恢复、主从复制、事务和数据持久化等。
## 问题描述
我们假设有一个在线商城网站，用户可以在网站上购买商品并进行支付。系统需要记录用户的订单信息以及支付状态，确保订单数据
原创
2023-09-14 10:41:56
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# HBase如何保证数据不丢
在分布式系统中，数据的可靠性是一个至关重要的问题。对于HBase这样的分布式数据库系统来说，保证数据的不丢失是一个关键挑战。HBase通过使用多种机制来确保数据的可靠性，本文将介绍HBase中几个常用的机制，并通过一个实际问题来演示如何保证数据的不丢失。
## 数据复制
HBase通过数据复制机制来实现数据的冗余存储，从而提高数据的可靠性。HBase使用了Ha
原创
2023-12-09 08:06:24
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上一篇介绍了binlog的基本内容，在主备关系中，是每个备库接收主库的binlog并执行。正常情况下，只要主库执行更新生成的所有的binlog，都可以传到备库并被正确执行，备库就能跟主库一致的状态，之就是最终一致性，但是，mysql要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的主备延时主备切换可能是一个主动运维动作，比如软件升级，主库所在机器按计划下线，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉电。在主从切换
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2023-06-13 22:02:27
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mysqlmysql45讲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
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2023-11-09 14:08:33
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上篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。MySQL的主从复制是通过将主库的binlog发送至从库，从库重新提交主库的变更来实现主从数据的一致性。MySQL的主从复制主要分为三种：异步复制、半同步复制、组复制（MGR）。1.异步复制异步复制是MySQL的默认复制方式，其原理就是主库
原创
2020-11-30 18:51:15
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篇文章我们聊了单机模式下，MySQL是如何保证数据一致性的，但是在实际的生产环境中，很少采用单机模式。现在所有的集群架构都是从MySQL的主从复制演变过来的。MySQL的主从复制是通过将主库的binlog发送至从库，从库重新提交主库的变更来实现主从数据的一致性。MySQL的主从复制主要分为三种：异步复制、半同步复制、组复制（MGR）。1. 异步复制异步复制是MySQL的默认复制方式，其原理就是主
原创
2021-03-11 16:20:31
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1. flume定义distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming
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2024-06-22 17:30:37
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数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。1.MySQL的二阶段提交在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-AheadLogging）,只要日志持久化到磁盘，就能保证MySQL异常重启后，数据不丢失。在MySQL中，提到日志不得不提的就是redolog和binlog。
原创
2020-11-30 18:53:20
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数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。1. MySQL的二阶段提交 在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-Ahead Logging）,只要日志持久化到磁盘，就能保证MySQL异常重启后，数据不丢失。在MySQL中，提到日志不得不提的就是redo log和
原创
2021-03-11 16:21:00
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kafka和sparkstreaming是两种适配很好的技术，两者都是分布式系统适用于处理大量数据，两者对于实现数据的零丢失并没有提供现成的解决方案，所以这篇文章就是希望可以帮助你完成这个目标注：使用Spark Streaming的Direct Stream方式连接kafka，并通过存储偏移量到zookeeper中，来实现数据零丢失，不要使用CheckPoints问题介绍：Spark Strea
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2024-01-19 23:19:25
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总结： 1.hdfs防止文件丢失，设计的解决办法是在不同服务器上再创建一个相同的副本进行存储 2.用户在上传文件的时候，是直接与服务器的DataNode进行连接，不需要通过NameNode，因此用户不会与NameNode产生连接 3.用户在上传文件的时候，只需要上传一次，传入到hdfs以后，由系统自己去DataNode拿数据，进行副本的一个备
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2024-03-17 00:03:45
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问题分析
假如我们自己写一个流式框架。我们该如何处理消息。正常情况下，我们看到消息按照顺序一个个发送，接受后按照顺序处理，这是没有什么问题的。然而也要考虑到一些特殊情况下，消息不在是按照顺序发送，产生了乱序，这时候该怎么处理？
核心问题讲解
（1）watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合win
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2024-03-17 00:02:49
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文章目录将模式应用到流上处理匹配事件匹配事件的选择提取（select）匹配事件的通用处理（process） 将模式应用到流上将模式应用到事件流上的代码非常简单，只要调用 CEP 类的静态方法.pattern()，将数据流（DataStream）和模式（Pattern）作为两个参数传入就可以了。最终得到的是一个 PatternStream：DataStream<Event> input
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2024-03-21 09:42:30
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