接手了一个新交接的库，alert日志频繁报告log file switch (checkpoint incomplete)事件 oracle文档解释： 查看redo日志信息: 查看切换频率: 发现在系统繁忙时候，日志一分钟会切换好几次。 解决方案： 添加个日志组并将日志大小调整为100m 然后将其它
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2015-07-27 13:15:00
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不少Oracle的初学者都会因为checkpoint这个知识点而头痛，绝大多数Oracle文档对完全检查点和增量检查点的描述又都略显朦胧；譬如在线日志的切换引起的是完全检查点还是增量检查点这个问题，就有不少的争论。实际上增量检查点与完全检查点有一个显著的区别:完全检查点发生时控制文件和数据文件头中的checkpoint scn都会被更新，而增量检查点发生时只有控制文件中的checkpoint s
原创
2010-11-03 20:57:58
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今天測试环境下应用慢。发现数据库出了问题，直接上AWR报告。因为是虚拟机。所以不用贴cpu的个数，能够发现负载高。
Snap IdSnap TimeSessionsCursors/SessionBegin Snap:1525730-Jun-15 09:30:575585.3End Snap:1525830-Jun-15 10:00:275825.7Elapsed: 29.50
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2017-08-20 17:06:00
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以色列厂商，主营安全产品，软件厂商，和其他做服务器的厂商合作，按照checkpoint要求生产设备，checkpoint是x86（64bit）架构，虚拟机上的网卡代表的是checkpont的接口，连续21年防火墙魔力象限排名领导者位置windows msi linux platform（传统防火墙）、gaia系统（下一代防火墙，两个都是checkpoint底层）checkpoint架构设计： Se
1、关于checkpoint的概述checkpoint是oracle在数据库一致性关闭、实例恢复和oracle基本操作中不可缺少的机制，包含以下相关的含义： A、检查点的位置（checkpoint position）为一种数据结构，在redo流中记录的SCN号是在
Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态来生成快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常举例来说，如果从kafka消费数据进行逻辑计算，程序出错，我们就可以利用checkpoint恢复到上一次
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2023-07-10 12:34:47
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一、简介 思考一下这个场景：如果重做日志可以无限地增大，同时缓冲池也足够大，那么是不需要将缓冲池中页的新版本刷新回磁盘。因为当发生宕机时，完全可以通过重做日志来恢复整个数据库系统中的数据到宕机发生的时刻。 但是这需要两个前提条件：1、缓冲池可以缓存数据库中所有的数据；2、重做日志可以无限增大 因此C
原创
2022-12-15 09:32:33
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Flink分布式快照流程首先我们来看一下一个简单的Checkpoint的大致流程：暂停处理新流入数据，将新数据缓存起来。将算子子任务的本地状态数据拷贝到一个远程的持久化存储上。继续处理新流入的数据，包括刚才缓存起来的数据。Flink是在Chandy–Lamport算法[1]的基础上实现的一种分布式快照算法。在介绍Flink的快照详细流程前，我们先要了解一下检查点分界线（Checkpoint Bar
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2023-07-19 16:10:21
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MongoDB存储引擎 一. WiredTiger引擎 1. MongoDB3.2版本以上，设置为存储引擎。 2. 基于文档级别的并发控制功能（锁机制） (1). 锁级别：文档级别 (2). 如何监控锁的信息 db.serverStatus().lock db.curr
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2023-08-02 00:39:11
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checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。 有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。 因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为
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2023-09-21 11:20:57
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Checkpoints概述Flink 故障恢复机制的核心， 就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一 致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝(一份快照) ;这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候原理演示图Checkpoints当前数据接收到5，Checkpoints会保存5处理完以后的快照出现故障开始恢复遇到故障之后，第一步就是重启应用第二步是从chec
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2023-10-11 23:19:49
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一 Spark中Checkpoint是什么假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源
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2023-08-17 16:44:12
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一、概述Checkpoint是什么？ Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1~5个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化。如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！
目录Checkpoint与反压的耦合Aligned Checkpoint和Chandy-Lamport差异：Aligned CheckpointChandy-LamportUnaligned CheckpointAligned Checkpoint和Unaligned Checkpoint 适用场景Chandy-Lamport 算法将分布式系统抽象成 DAG（暂时不考虑有闭环的图），节点表示进程，
文章目录知识点反压CheckpointBarrierAligned CheckpointUnaligned Checkpoint核心思想实现原理UC同步阶段UC异步阶段 知识点反压反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈，一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和Ta
Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
转自：http://space.51CTO提醒您，请勿滥发广告!/9765498/viewspace-237809
[说明]模仿eygle大师的一篇文章，自己动手做了一下，感觉只有这样才能印象深刻。原文参考：http://www.eygle.com/archives/2004/06/checkpoint_scn_ckpcnt.html
1. 在不同情况下dump控制文件
SQL> al
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2009-11-10 14:47:47
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1 引言2 Checkpoint 与 State2.1 Checkpoint与state的关系2.2 State是什么2.3 State如何用3 Statebackend3.1 Statebackend分类4 Checkpoint执行机制4.1 Checkpoint执行流程4.2 EXACTLY_ONCE语义4.3 Savepoint与Checkpoint5 Chec
在Flink状态管理详解这篇文章中，我们介绍了Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢？Flink定期保存状态数据到存储上，故障发生后从之前的备份中恢复，整个被称为Checkpoint机制，它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的
flink checkpointcheckpointe是什么？基于state出发，flink基于与state可以做非常多复杂的事情，但是state是存储在内存中，内存中的数据是不安全的易丢失的，所以flink为了解决这个问题就引入了checkpointed机制，所谓的checkpointe就是把整个flink job的某一瞬间的状态数据进行快照（拍照），后续可以从这个快照（持久到外部存储）。che
