Ioc模式(又称DI:Dependency Injection)板桥里人 http://www.jdon.com 2004/01/31  分离关注( Separation of Concerns : SOC)是Ioc模式和AOP产生最原始动力,通过功能分解可得到关注点,这些关注可以是 组件Components, 方面Aspects或服务Services。  从GoF设计模式中,我们已经习惯一种思维
作者:Redfisky 一、共享锁,排他锁InnoDB普通 select 语句默认不加锁(快照读,MYISAM会加锁),而CUD操作默认加排他锁MySQL InnoDB存储引擎,实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control
数据多版本(MVCC)是MySQL实现高性能的一个主要的方式,InnoDB为了实现多版本的一致读,采用的是基于回滚段的协议。通过对普通的SELECT不加锁,直接利用MVCC读取指版本的值,避免了对数据重复加锁的过程,今天我们就用最简单的方式,来分析下MVCC具体的原理,先解释几个概念:一、行结构InnoDB表数据的组织方式为主键聚簇索引。由于采用索引组织表结构,记录的ROWID是可变的(索引页分裂
使用Flink CDC 2.2.1进行ETL-Oracle-MySQL 本文将展示如何基于 Flink CDC 2.2.1快速构建 针对MySQL 和 Oracle 的流式 ETL。演示基于Java语言,使用Maven。1. Maven依赖<properties> <java.version>1.8</java.version>
系列文章目录实践数据湖iceberg 第一课 入门实践数据湖iceberg 第二课 iceberg基于hadoop的底层数据格式实践数据湖iceberg 第三课 在sqlclient中,以sql方式从kafka读数据到iceberg实践数据湖iceberg 第四课 在sqlclient中,以sql方式从kafka读数据到iceberg(升级版本到flink1.12.7)实践数据湖iceberg 第
转载 9月前
126阅读
本文为您介绍MySQL的CDC(Change Data Capture)源表DDL定义、WITH参数、类型映射和代码示例。注意本文仅适用于VVP 2.3.0及以上版本。仅支持单并发消费CDC-MySQL数据。在全量读取MYSQL CDC源表时,Checkpoint不生效,因此读取全量MYSQL CDC源表时,不建议开启自动调优。MySQL CDC 源表目前不支持定义Watermark。如果您需要进
前言随着软件技术不断的进步,和用户需求的不断增长,优化性能俨然已经是软件开发的重中之重了。对于并发量和数据量的增加,首先想到的处理方式是分库分表,分库分表解决的高并发和大数据量的问题,同时,数据量增大,遇见分页查询历史数据的情况下,查询又成了新的问题。此时,就需要一些大数据的方式来处理,其中一个方式就是使用elsticsearch处理。本篇文章,介绍的是canal检测mysql数据库变化后发送ka
文章目录前言Flink CDC1. CDC简介1.1 什么是 CDC1.2 CDC 的种类1.3 Flink-CDC2. Flink CDC 案例实操2.1 DataStream 方式的应用2.1.1 导入依赖2.1.2 编写代码2.2.3 提交到集群运行2.1.4 断点续传savepoint2.2 FlinkSQL 方式的应用2.2.1 代码实现2.2.2 测试2.3 自定义反序列化器2.4
● 请你说一说mysql的四种隔离状态参考回答:Mysql主要包含四种隔离状态:  事务隔离级别脏读不可重复读幻读读未提交(read-uncommitted)是是是不可重复读(read-committed)否是是可重复读(repeatable-read)否否是串行化(serializable)否否否    ● 请你介绍一下mysql的MVCC机制参考回答:MVCC是一种多版本并发控制机制,是MyS
在学习C语言的结构体过程中,我们接触到比较重要的内容要数枚举类型这一环了。那么到底什么是C语言中的枚举类型呢?它在我们编写程序时又起着什么样的作用呢?下面课课家小编就为大家简单介绍C语言中的枚举类型和作用。我们知道在我们的实际编程中,有些数据的取值往往是有限的,只能是非常少量的整数,并且最好为每个值都取一个名字,以方便在后续代码中使用,下面小编以每周七天为例,通过使用#define命令来给每天指定
MySQL是我们在开发中都要用到的关系型数据库.MySQL事务遵循ACID四要素原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability).随着互联网的发展,MySQL也会发生高并发的并发访问,这就存在多线程访问之间的数据不一致问题. 针对这个问题,MySQL采取 锁和MVCC(多版本并发控制)的方式来确保数据一致性问题.MySQL
转载 10月前
122阅读
目录一 : 什么是CDC ?使用场景是什么?二: 目前有哪些技术基于查询的 CDC:基于日志的 CDC:三- FlinkCDC采集mysql 到 mysql的demo1- mysql必须开启binlog 2- 创建一个用户,权限 SELECT, RELOAD, SHOW DATABASES, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT 。必须有reload
转载 2023-08-18 13:27:07
120阅读
一.软件要求  Flink在所有类UNIX的环境【例如linux,mac os x和cygwin】上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成。在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件:  1.Java1.8.x或更高版本  2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本  在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本
转载 7月前
535阅读
背景mvcc是一种同悲观锁和乐观锁的一种并发锁模式,用以解决mysql并发访问同一行数据因阻塞而过慢的问题。mvccMVCCMVCC,全称 Multi-Version Concurrency Control ,即多版本并发控制。MVCC 是一种并发控制的方法,一般在数据库管理系统中,实现对数据库的并发访问,在编程语言中实现事务内存。mysql在rr和rc隔离模式下,事务快照读访
转载 2023-07-04 14:33:21
76阅读
MVCC,是采用乐观锁思想的一种方式;在 MySQL 中,默认的隔离级别是可重复读,可以解决脏读和不可重复读的问题,但不能解决幻读问题。如果想要解决幻读问题,就需要采用串行化的方式,也就是将隔离级别提升到最高,但这样一来就会大幅降低数据库的事务并发能力。我们也可以采用MVCC+Next-Key Lock的方式来解决幻读问题。MVCC 是什么MVCC 的英文全称是 Multiversion Conc
hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink:对比与分析Spark是一种快速、通用的计算集群系统,Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD),它是一个元素集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作。而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。Apache Flink,apache顶级项目,是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析
转载 2023-08-06 18:15:16
547阅读
CDC不同模式在ODI体现系列之二 异步模式 2 异步模式需要在数据库中做一些准备工作: 改数据为归档并启用logminer: SQL> shutdown immediate 数据库已经关闭。 已经卸载数据库。 ORACLE 例程已经关闭。 SQL> startup mount ORACLE 例程已
转载 2016-05-19 13:30:00
110阅读
Flink 的安装和部署Flink 的安装和部署主要分为本地(单机)模式和集群模式,其中本地模式只需直接解压就可以使用,不以修改任何参数,一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在我们的课程里面不再赘述。集群模式包含:a、 Standalone。b、 Flink on Yarn。c、 Mesos。d、 Docker。e、 Kubernetes。f、 AWS。g、 Goole Compute Eng
今日内容:tcp协议的聊天 ---- 编码udp协议的聊天 --- 编码基于udp协议的时间同步机制 --- 编码(pycharm控制台输出颜色)import socket sk = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM,)  参数1 family :套接字类型   参数2 type: 通信协议类型 tcp类型,ud
MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器,下表提供了使用构建自动化工具(例如Maven或SBT)和带有SQL JAR捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency> <gro
转载 4月前
98阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5