HBase集群部署快速部署摘要静态IP位置vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33内容BOOTPROTO=static
ONBOOT=yes
DNS1=192.168.56.1
GATEWAY=192.168.56.1
IPADDR=192.168.56.101BOOTPROTO:IP获取方式,ONBOOT:是否启用,DNS1:网关IP,GATE            
                
         
            
            
            
            ### HBase数据不一致overlap 解决方案
#### 概述
在HBase中,当数据写入时,如果存在数据不一致的情况,即旧数据与新数据发生重叠或覆盖的情况,我们需要采取相应的解决方案来处理这种数据不一致的情况。在本文中,我将向您介绍如何解决HBase数据不一致overlap的问题。
#### 解决方案步骤
下面是解决HBase数据不一致overlap的步骤:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-20 17:00:54
                            
                                349阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            目录1.Service中缓存一致性分析第一步:修改TagService接口,添加相关方法,例如:第二步:修改TagServiceImpl类,在类中重写TagService接口方法,例如:第三步:将Redis中数据key设置为一致状态第四步:修改单元测试类,测试缓存数据一致性.5.在Controller中添加一个本地缓存,减少对远程redis缓存的访问,例如:Controller中本地缓存一致性分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-05-25 10:44:16
                            
                                193阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            HBase客户端查询存在的问题Scan 用Get/Scan查询数据,Filter 用Filter查询特定数据以上情况只适合几千行数据以及不是很多的列的“小数据”。当表扩展为亿万行及百万列时,在通过网络传递移动大量的数据导致网络拥堵,且客户端需要足够多内存来处理这么大量数据的计算操作,另外,客户端代码也会变的大而复杂。解决方案移动计算比移动数据更划算Coprocessor将运算移动到数据所处的节点。            
                
         
            
            
            
            redis与数据库数据不一致解决方案目前项目中,缓存应用广泛,一些故障或者并发问题可能会导致缓存信息和数据库不一致,从而导致脏数据的产生,目前我所了解的两种方案:延迟双删和异步更新缓存都能有效保证数据的一致性。Redis与数据库一致性问题分析缓存(Redis)和数据库间的数据一致性–笔记异步更新缓存:通过使用mq来保证缓存更新的顺序进行,但是这样复杂性就提升了,可用性也降低了。 延迟双删:并发操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-15 15:37:17
                            
                                201阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            目录一、主从复制二、主从一致性问题校验pt-table-sync工具恢复数据一、主从复制MySQL数据库复制操作大致可以分成三个步骤:1. 主服务器将数据的改变记录到二进制日志(binary log)中。2. 从服务器将主服务器的binary log events 复制到它的中继日志(relay log)中。3. 从服务器重做中继日志中的事件,将数据的改变与从服务器保持同步。首先,主服务器会记录二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-19 23:20:30
                            
                                278阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            MySQL 5.6 , InnoDB存储引擎,默认事务隔离级别(REPEATABLE-READ)初始sql 脚本如下:CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `Test`(out debitb decimal(14,2))
BEGINSTART TRANSACTION ;
select @db:=debit_balance from c_accoun            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-25 11:57:17
                            
                                293阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Redis集群端口不一致
## 引言
Redis是一个开源的高性能键值对数据库,它以其简单易用、高性能、可靠性和可扩展性等特点,被广泛应用于各种领域。在使用Redis集群时,我们经常会遇到一个问题,就是集群中的各个节点的端口不一致。本文将介绍这个问题的原因、解决方案以及相关的代码示例。
## 问题背景
Redis集群由多个节点组成,每个节点都有一个唯一的端口号来提供服务。在实际应用中,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.负载均衡概述
1. Master的LoadBalancer线程周期性的在各个RegionServer间移动region维护负载均衡
1 经常被并发查询的数据不要存储在同一个RegionServer中 , 避免热点读取问题 .            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            集群介绍:Galera是一个MySQL(也支持MariaDB,Percona)的同步多主集群软件,目前只支持InnoDB引擎。主要功能:同步复制真正的multi-master,即所有节点可以同时读写数据库自动的节点成员控制,失效节点自动被清除新节点加入数据自动复制真正的并行复制,行级用户可以直接连接集群,使用感受上与MySQL完全一致优势:因为是多主,所以不存在Slave lag(延迟)不存在丢失            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式部署下Redis缓存与数据库不一致 文章目录分布式部署下Redis缓存与数据库不一致前言一、缓存不一致场景1. 先更新数据库,进行redis缓存的更新(mysqlUpdate – redisUpdate)2. 先删除缓存在,在更新数据库(redisDelete - mysqlUpdate )3. 先更新数据库,进行redis缓存的删除 (mysqlUpdate – redisDelete)总            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.为什么要做数据同步?防止单台机器节点宕机后,数据丢失或者访问不到2.当Leader宕机后,会发生什么?其余的Follwer机器会根据特定的规则选择出一个Leader,当集群机器节点存在于半数以上则能继续对外提供服务3.搭建ZK集群环境注意:配置任何文件都要找到对应目录     查看当前目录地址:pwd
	
		
		3.1 搭建zk集群之前,保证每一台机器都要JDK环境,并且机器数量不能小于3            
                
         
            
            
            
            对比Mysql主从分离问题,数据库的主从分离大概可以从两方面考虑:A) 数据读不一致问题  MySQL:采用事务位点标记的方法,在从库中无法读取到未执行的事务中的数据 + 加速同步措施(多线程刷binlog…)  Redis:主从同步延迟监控机制 + 同步删除 + 加速同步措施(RDB大小限制…)B) 主从切换问题  MySQL:主从事务同步位点机制  Redis:哨兵跨服务器访问 + 调整心跳响            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 解决Redis集群获取数据不一致问题
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
    CUSTOMER ||--o| ORDER : Place
    ORDER ||--| PRODUCT : Choose
    ORDER ||--| PAYMENT : Pay
    PAYMENT ||--o| ORDER : Confirm
```
```mermai            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近,cocoachina交流社区发起了一个关于iOS开发者遇到审核失败的原因及解决办法的主题讨论,现简单整理有价值回复如下。wubo9935App中设计的图标与Apple原生图标类似,Apple原生图标有专利保护,并且在Design Guideline里面规定,App的图标不能与Apple图标雷同,如iTunes,App Store, iPod等的图标。若出现雷同App将被拒。逐风App的设置界            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:目前MySQL数据库最常用的是主从架构,大多数高可用架构也是通过主从架构演变而来。但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况,比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等,本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。1.造成主从不一致的原因造成主从不一致的可能原因有很多,下面简单列举几条:主库binlog格式为Statement,同步到从库执行后可能造成主从不一致。 主库执行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、 Redis的主从模式在之前的文档中,我们介绍了redis的集群主要有两种模式:哨兵模式和分片模式。而哨兵模式又是对主从模式的加强版,所以在分析哨兵模式前需要先分析主从模式。而主从模式最关键的地方在于将主服务器的数据同步到从服务器,保证集群内部数据的一致性。而数据同步又分为两部分:服务器中已经存在的数据和未来会执行产生的增量数据。对于已经存在的数据,redis为了保证数据的可靠性,会对其进行持            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主备数据不一致常见原因 
 1 备库写数据    
 2 执行non-deterministic query    
 3 回滚掺杂事务表和非事务表的事务 
 4 binlog或者relay log数据损坏 
  
 应对措施 
 1 禁止修改备库数据 
 2 采用row-based replication 
 3 避免同一个事务中同时引用innodb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现Redis集群存储不一致问题
## 1. 流程图
```mermaid
pie
    title Redis集群存储不一致问题解决流程
    "Step 1" : 了解问题
    "Step 2" : 设置正确的配置
    "Step 3" : 编写测试代码
    "Step 4" : 检查日志信息
    "Step 5" : 解决问题
```
## 2. 步骤及代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            用 pt-table-checksum 时,会不62616964757a686964616fe78988e69d8331333433653930会影响业务性能?实验实验开始前,给大家分享一个小经验:任何性能评估,不要相信别人的评测结果,要在自己的环境上测试,并(大概)知晓原理。我们先建一对主从:然后用 mysqlslap跑一个持续的压力:开另外一个会话,将 master 上的 general lo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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