最近做数据备份的时候发现了有个很严重的问题,那就是数据丢失(最后证明没丢,是别的问题造成的). 问题如下: 我通过两种方式在两个mongoDB集群中,对一组collection进行备份,最后2个备份数据的数据个数不相同,并且都小于原始collection的count结果.于是便开始寻求解决办法,流程如下: 1.记录3组数据,原始数据集按条件count有909217个数据,备份代码如下,其中replaceOne备份下来的数据有907582条,而使用insertMany备份下来的结果有906281条

坊间有很多传说MongoDB会丢数据.特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文(为什么叫做水文?因为里面并没有他自己的原创,只是搜罗了一些网上的博客,炒了些冷饭吃),其中又提到了丢数据的事情.大家知道作为一个数据库来说,数据的持久性基本上是数据库的最低要求了.如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题,它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了.那么真相到底如何呢? 实事求是地来说,MongoDB确实在其发展的过程中,有一些数据持久化的问题没有处理好,特别是一些默认值的选定上.大部

rsyslog 日志服务器: [root@dr-mysql01 winfae_log]# grep scan0819 wj-proxy01-catalina.out.2016-08-19 [root@dr-mysql01 winfae_log]# 源端服务器: [tomcat@Proxy01 logs]$ grep scan0819 catalina.out [tomcat@Proxy01 logs]$ 停掉日志服务上的rsyslog 服务,发现也会丢数据: [tomcat@Proxy01 lo

spring boot / cloud (十九) 并发消费消息,如何保证入库的数据是最新的? 消息中间件在解决异步处理,模块间解耦和,和高流量场景的削峰,等情况下有着很广泛的应用 . 本文将跟大家一起讨论以下其中的异常场景,如题. 场景 在实际工作中,大家可能也都遇到过这样的需求 : 如 : 系统A中的某些重要的数据,想在每次数据变更的时候,将当前最新的数据备份下来,当然,这个备份的动作不能影响当前数据变更的进程. 也更不期望因为备份的操作,影响当前进程的性能. 分析 这是一个比较常见的,可以异

1.生产者丢数据 生产者的消息没有投递到MQ中怎么办?从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息. transaction机制就是说,发送消息前,开启事物(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事物就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事 物(channel.txCommit()). 然而缺点就是吞吐量下降了.因此,按照博主的经验,生产上用confi

先给出答案: 需要结合具体使用的source.channel和sink来分析,具体结果可看本文最后一节. Flume事务   一提到事务,我们首先就想到的是MySQL中的事务,事务就是将一批操作做成原子性的,即这一批要么都成功,要么都失败.   同样的道理,在flume中也有事务,那么Flume中的事务在哪个地方呢?在Flume中的批量操作又是指什么呢? Flume中的事务存在于哪个位置?   在Flume中一共有两个事务,一个是在Source到Channel之间,一个是Channel到Sink

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

①数据查询 add() 该方法返回被添加的新记录的主键id值 两种方式实现数据添加 数组方式数据添加 $goods = D(“Goods”); $arr = array(‘goods_name’=>’iphone5s’,’goods_weight’=>’109’); //注意:goods_name和goods_weight是数据表中字段名称 $goods -> add($arr); 2. AR方式实现数据添加 a) ActiveRecord  活跃记录 b) AR规定了程序与数据库之间的

一.基本信息 1.组成 生产者 broker 消费者 zookeeper:brokerid.consumer信息(不包含生产者的信息) 2.需要安装多少台 2 * (生产者的峰值生产速率 * 副本 / 100) + 1 = 3 生产环境下,配置副本的数量为2-3个,2个居多 3.副本的优势和劣势 副本越多,越能提高可靠性 增加了网络IO传输 4.峰值生产速率,一般在百兆左右每秒 需要使用压力测试 如,10T数据,多长时间可以传输完 消费速率也是百兆每秒 5.监控器用的什么 kafka egale

import xlrd import sys,time data = xlrd.open_workbook("C:\Users\Administrator\Desktop\\new1.xlsx") table = data.sheets()[0] cols = table.ncols rows = table.nrows for i in range(cols): fields = table.col_values(i) [appname,packet] = fields[:2] #

innodb事务日志包括redo log和undo log.redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志,提供回滚操作. undo log不是redo log的逆向过程,其实它们都算是用来恢复的日志:1.redo log通常是物理日志,记录的是数据页的物理修改,而不是某一行或某几行修改成怎样怎样,它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页,且只能恢复到最后一次提交的位置).2.undo用来回滚行记录到某个版本.undo log一般是逻辑日志,根据每行记录进行记录. 1.re

1.slave涉及相关文件 slave读取master的binlog日志后,需要落地3个文件:relay log.relay log info.master info: relay log: 即读取过来的master的binlog,内容与格式与master的binlog一致 relay log info: 记录SQL Thread应用的relay log的位置.文件号等信息 master info: 记录IO Thread读取master的binlog的位置.文件号.延迟等信息 如果当这3个文件

学习数据持久化. package main import ( "fmt" "log" "time" "gopkg.in/mgo.v2" "gopkg.in/mgo.v2/bson" ) type Category struct { Id bson.ObjectId `bson:"_id,omitempty"` Name string Description string } func m

不管是以前的主从模式(哨兵模式),还是现在的集群模式,因为都用了slave of 同步; 而slave of 同步会丢弃本地数据,直接用对方的数据来覆盖本地,所以会丢失数据 1.主备网络不通,后续主节点宕机 备份节点会变成新主节点,明显这个新主节点上数据不全,等原主节点重启后,会向新主节点同步数据,导致原主节点数据被覆盖 2.主备节点脑裂,都把自己当成主节点 这时2个节点都接收客户端写入请求,导致两边数据不一致,等网络畅通后,会有一台机器上的数据丢失

1. resize2fs命令出现这个错误“resize2fs: Operation not permitted While trying to add group #6656”,并且在/var/log/message里面出现以下错误“Jul 30 15:37:53 localhost kernel: EXT4-fs warning (device dm-2): ext4_group_add: No reserved GDT blocks, can't resize”这个问题是由于文件系统预留的J

过去, Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑. 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意 外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种C

目录 1.准备工作. 2.配置Mongoose. 3.创建目录及文件. 4.插入数据,POST提交JSON增加一条记录. 5.查询数据,取出你插入数据库的记录. 一.准备工作 使用Express4创建项目,ejs作为视图引擎. 二.配置Mongoose 1.安装Mongoose类库:npm install mongoose --save. 2.创建models文件夹,在models文件夹下新建mongodb.js文件. var mongoose=require('mongoose'); mong

首先我们先导入python内置的json库,用来将接送数据转换为python对象 import json #导入自定义的数据公共库 from db_tool import db #载入库之前先清空数据 db.problem.drop() #读取json文件中的数据,open方法用来打开文件 content = open('static/data/problem_platform.json','r',encoding='utf-8',errors='ignore') #将读取后的文件转换成内置对象

使用TCP协议连续传输大量数据时,是否会丢包,应如何避免? 比如发送文件.记得有人提过可能会发生什么堆栈溢出.怎样避免呢?是不是可以收到数据后发送确认包,收到确认包后再继续发送.或是发送方发送了一些数据后sleep一下. 还有,我们都知道,使用UDP协议发送包时需要确认,但TCP协议时面向连接的可靠传输,是不是发出的包肯定可以收到,不需要确认呢? 1 楼netsys2(来电!)回复于 2003-09-23 13:31:44 得分 0 比如发送文件.记得有人提过可能会发生什么堆栈溢出.怎样避免呢?

目录 1. 背景描述 2. 问题描述 3. 解决方案 1. 背景描述 目前在做音乐推荐项目,前期做排序模型优化,任务是使用模型对用户的历史音乐进行排序,有6800多万个用户,约40G的用户数据,使用HBase作为数据仓库. 利用HBase可以存储多个版本数据的特性,数据运算完后入库时,将用户id作为rowkey,songInfo:songid的值为歌曲id,使用自定义时间戳,将排序模型输出的歌曲得分(分值越高)作为时间戳.因为HBase数据存储默按照时间戳降序存储,这样只要取出用户的songIn