1.mysql主从同步原理主从配置教程参考relay-log（中继日志） 1.在主库上开启记录二进制日志。在每次准备提交事务完成数据更新前，主库将数据更新的事件记录到二进制日志中。MySQL会按事务提交的顺序而非每条语句的执行顺序来记录二进制日志。在记录二进制日志后，主库会告诉存储引擎可以提交事务了。 2.备库将主库的二进制日志复制到其本地的中继日志中。首先，备库会启动一个工作线程，称为I/O线程
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2024-06-04 12:06:23
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# 如何实现“Redis MQ MySQL”
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Redis作为消息队列（Message Queue）来处理数据，并将数据存储到MySQL数据库中。我将详细解释每个步骤，包括所需的代码和代码注释。让我们开始吧！
## 整体流程
下表展示了我们将要实现的整体流程。在这个过程中，我们将使用Redis作为消息队列，将数据从生产者发送到消费者，并最终将数据存储
原创
2023-08-19 07:31:27
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找了点资料看了下。学习心得如下：1 Mysql更新Redis Mysql更新Redis借鉴memcache与mysql通信，利用mysql udf，每有更新操作触发更新redis操作。不足在高并发时mysql压力较大，且针对每张表均需增删改触发，且Redis服务器不好更换（不知道有没有方法）。2 Redis更新Mysql 最简单的就是读redis->写mys
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2024-04-08 21:05:52
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1. Mysql查完数据，再同步写入到Redis中 缺点1：会对接口造成延迟，因为同步写入redis本身就有延迟，并且还要做重试，如果redis写入失败，还需要重试，那就更费时间了。 缺点2：不解耦，如果redis崩了，那直接卡线程了 缺点3：如果人为该数据库，那就没法同步了， 除非再人为删除对应的Redis，但删除Redis这个过程也有个时间差2. Mysql查完数据，通过发送MQ，在消费者线程
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2023-08-15 13:54:24
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我们知道，mysql是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先，用户访问mc，如果未命中，就去访问mysql，之后像内存和硬盘一样，把数据复制到mc一部分。redis和mc都是缓存，并且都是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。然而mc只是提供了简单的数据结构，比如
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2023-06-07 14:56:10
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# 理解 MySQL, Redis, MQ 和 Nginx 的整合应用
在现代 web 开发中，构建高效的应用程序往往需要多个组件的配合使用。本文将为你详细介绍如何实现 MySQL、Redis、MQ（消息队列）和 Nginx 的整合，确保你能顺利掌握这一技术栈。
## 整体流程
以下是整合 MySQL、Redis、MQ 和 Nginx 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 08:19:25
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文章目录1 mysql1.1 开启 MySQL的binlog1.2 重启mysql1.3 查看binlog是否已被开启1.4 修改密码策略1.5 新建canal用户并授权2 rabbitmq2.1 拉取rabbitmq镜像2.2 运行rabbitmq镜像2.3 进入Rabbitmq Management3 canal3.1 下载canal3.2 创建解压目录并解压3.3 修改配置文件3.3.1
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2024-02-22 13:26:37
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前言缓存和数据库一致性问题读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新，就容易出现缓存（Redis）和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。因为写和读是并发的，没法保证顺序，就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。无论是 先删除Redis缓存，再写MySQL数据库，还是 先写MySQL数据库，再删除Redis缓存，都有可能出现数据不一致的情况：先删除Redis缓存，再写MySQL数据库：
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2023-10-07 18:28:07
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简介 为了保障基础服务的稳定，需要对MQ进行灾备，这个灾备主要是防患MQ突然不可能，基础服务依然可以调用其他队列来继续正常运行。第一想法是引入其他MQ中间件来做灾备，这样只需要实现一套生产者消费者就好。但因为公司这块中间件都使用的云产品。要过要使用其他类型的MQ中间件就需要购买资源，但程序运行中正常情况下不会用到这个备胎，因此剩下的选项就是将队
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2023-08-31 11:27:25
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一、常用Message Queue对比RabbitMQRabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负 载均衡或者数据持久化都有很好的支持。RedisRedis是一个基于Key-Value对
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2023-11-15 13:49:13
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周末测试了一下RabbitMQ的性能，RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。个人认为，在互联网开发中，使用消息队列，更多的因为在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求会发生堵塞，所以我们需要一个队列服务来进行异步的处理，在这种场景下，只要队列服务满足最基本
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2023-08-11 22:24:13
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今天我们开始分布式之消息队列之旅。什么是消息队列消息队列（Message Queue，简称MQ），指保存消息的一个容器，本质是个队列。消息（Message）是指在应用之间传送的数据，消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，有消息系统来确保信息的可靠专递，消息发布者只管把消息发布到
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2023-07-21 00:28:53
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redis实现原理_redis集群三种方式_手把手教你用redis实现一个简单的mq消息队列(java)众所周知，消息队列是应用系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有 ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ.但是如果你不想为你的系统引入一个重量级(相对
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2023-08-30 14:26:26
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RabbitMQRabbitMQ是一个专门的AMQP协议队列，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗，他的优势就在于提供可靠的队列服务，使得不同的应用可以通过同一个协议去共享数据，并且可做到异步。RedisRedis众所周知是一个内存级别的数据库，通过键值对的方式才存储数据，但虽然Redis本身是一个数据库，但是Redis本身是支持MQ（Message Queue
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2023-09-19 00:50:57
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先吐个槽：经常看到有人对不同得消息队列做各种各样得评价以及所谓得性能测试，评估选型等等，岂不知脱离任何业务得技术评估都是瞎扯淡。（公司实际业务技术场景不提，满口胡说kafa怎么样，activemq怎么样，rabbitmq怎么样。rocketmq怎么样），试问目前有多少公司业务能够出现10w+并发吞吐量？所以我对架构得技术选型都会紧密结合相关业务具体分析。举个例子公司只有登入短信验证码发送得业务在那
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2024-02-21 21:39:26
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redis持久化熟悉redis 的集群开发，熟悉 Redis 的 RDB 和 AOF 两种持久化方式、事务控 制和客户端 jedis 的使用，熟悉 Redis 的主从复制、哨兵模式RabbitMQ最初起源于金融系统Redis宕机导致客户端一直占有锁，只能设置超时获取具体对比可靠消费Redis：没有相应的机制保证消息的消费，当消费者消费失败的时候，消息体丢失，需要手动处理 RabbitMQ：具有消息
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2023-08-02 16:21:32
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消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。 redis 在我的学习过程中，redis就是一个内存数据库，具有丰富的数据类型，当然也支持
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2023-08-20 19:30:04
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1. Redis 有哪些常见的功能？数据缓存功能分布式锁的功能支持数据持久化支持事务支持消息队列2. Redis 适合的场景缓存：减轻 MySQL 的查询压力，提升系统性能；排行榜：利用 Redis 的 SortSet（有序集合）实现；计算器/限速器：利用 Redis 中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等。这类操作如果用 MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力；限速器比较
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2023-08-15 18:25:47
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1. 多实例管理器的作用 在两台或多台计算机上配置的同一队列管理器的实例。通过启动多个实例，一个实例将成为活动实例，而其他实例将成为备用实例。如果活动实例失败，则在另一台计算机上运行的备用实例将自动接管。您可以使用多实例队列管理器来基于IBM MQ配置自己的高可用性消息传递系统2. 多实例管理器结构 如图显示了队列管理器QM1的多实例配置的示例，IBMMQ安装在两台服务器上，其中一台为备用服
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2024-04-01 09:15:57
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使用Sqoop能够极大简化MySQL数据迁移至Hive之流程，并降低Hadoop处理分析任务时的难度。先决条件:安装并运行有Sqoop与Hive的Hadoop环境。为了加快处理速度，我们还将使用Cloudera Quickstart VM(要求至少4 GB内存)，不过大家也可以使用Hortonworks Data Platform(至少要求8 GB内存)。由于我的笔记本电脑只有8 GB内存，因此我
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2023-09-08 07:15:25
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