1.大量消息在mq里积压 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条.所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来.解决方案:"这种时候只能操作临时扩容,以更快的速度去消费数据了.具体操作步

首先解释一下数据库的版本是SQL Server 2012.清除的数据库800多G,磁盘空间就剩10多G,数据量最多的表有2亿.目的就是清楚去年的数据(2017年之前),遇到了一些问题,总结起来就是三方面问题: 1.如何清理日志文件. 2.删除千万级别的数据. 3.数据库的收缩操作. 一.清除日志文件 刚开始直接用delete语句删除给报了两次错误:“The transaction log for database 'DB' is full due to 'ACTIVE_TRANSACTION'.

(3条消息)MySQL删除数据后磁盘空间的释放情况 - ZERO - CSDN博客 https://blog.csdn.net/zero__007/article/details/51404091 mysql 正确清理binlog日志的两种方法_Mysql_脚本之家 https://www.jb51.net/article/117819.htm https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/disk-issues.html https://dev.mysql.c

一.需求介绍 后端使用Spring Boot2.0框架,要实现IBM MQ的实时数据JMS监听接收处理,并形成回执通过MQ队列发送. 二.引入依赖jar包 <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-jms</artifactId> <version>4.3.18.RELEASE</version> </dependen

amqsget.c 从mq中读取消息 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cmqc.h> #include "amqsget.h" #include "commonfunc.h" int mqsGet(unsigned char *sRecvBuffer) { MQOD     od = {MQOD_DEFAULT};

版本: pinpoint:1.7.1 hbase:1.2.6 命令行命令: $HBASE_HOME/bin/hbase shell    newrestruct.hbase 备注:保留一天半的数据(秒) TTL => 129600 cat  newrestruct.hbase disable 'AgentInfo' disable 'AgentStatV2' disable 'AgentLifeCycle' disable 'AgentEvent' disable 'ApplicationInd

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 

SQL Server 2012 Data Quality Services (DQS)  允许你使用自己的知识库来清洗数据. 在本文中我会展示一个简单示例. 使用DQS清理步骤如下: A. 建立DQS 知识库 B. 建立DQS项目然后根据知识库清理数据 在SQL Server database中用下面脚本创建样本数据: CREATE TABLE MyCustomers ( CustomerID INT, CustomerName ), City ), Province ), LastUpdate

原创文章,转载请注明:转载自 听风居士博客(http://www.cnblogs.com/zhouyf/) 本期内容: 一.Spark Streaming 数据清理总览 二.Spark Streaming 数据清理过程详解 三.Spark Streaming 数据清理的触发机制 Spark Streaming不像普通Spark 的应用程序,普通Spark程序运行完成后,中间数据会随着SparkContext的关闭而被销毁,而Spark Streaming一直在运行,不断计算,每一秒中在不断运行都

Redis 本身支持16个数据库(0~15),通过 数据库id 设置,默认为0.在Windows平台下可以通过启动redis-cli.exe来进入客户端,客户端默认连接数据库0,在客户端里可以输入各种命令. 增加db数量 可以通过修改配置来增加Redis的db数量.在Windows平台下,打开redis.windows.conf,找到databases 16并修改即可. 切换db 通过命令来切换当前的db:select 0,该命令表示切换到第一个数据库.数据库id是从0到15,可以自由切换db,

http://git.oschina.net/rushmore/zbus http://my.oschina.net/sbz/blog  Readme.md 18.02 KB ZBUS = MQ + RPC zbus解决的问题域 zbus特点 zbus启动 zbus实现消息队列 zbus实现RPC zbus实现异构服务代理--服务总线 zbus底层编程扩展 zbus高可用模式 zbus性能测试数据 zbus解决的问题域 消息队列 -- 应用解耦 分布式RPC -- 远程方法调用 异构服务代理 -

近期公司在做架构梳理已经项目架构方向,不知不觉就引起了使用“work”跑数据还是用“MQ”进行跑数据的争论! 对于争论这件事在各行各业都有,其实我觉得针对“争论”这个词的根源在于一件事情有很多解决方案,每个人的认知不同, 给出的解决方案也不同.然而如果有一个对实际情况都了解和对解决问题有充足认知的情况下,我想他是会权衡利弊的. 我们先列举几个已经算是比较成熟的开源框架: WORK:TBschedule.Quartz.spring schedule.JDK的time ,线程池定时等: MQ:Roc

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,

主要原因:是在高并发情况下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如诸多的insert.update之类的请求同时到达mysql,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积很多,从而触发大量的too mang  connnections错误.通过消息队列,我们可以异步处理请求,从而缓解系统的压力. MQ(message queue)是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息. mq的特点: 1.先进先出 不能先进先出,都不能说是队列了,消息队列的顺序在入队时基本已经确定,一般是不需要人工干预

正文: 1.什么是 rabbitmq 采用 AMQP 高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦 2.为什么要使用 rabbitmq 在分布式系统下具备异步,削峰,负载均衡等一系列高级功能; 拥有持久化的机制,进程消息,队列中的信息也可以保存下来. 实现消费者和生产者之间的解耦. 对于高并发场景下,利用消息队列可以使得同步访问变为串行访问达到一定量的限流,利于数据库的操作. 可以使用消息队列达到异步下单的效果,排队中,后台进行逻辑下单.

MQ消息中间件,面试能问些什么? 为什么使用消息队列?消息队列的优点和缺点? kafka.activemq.rabbitmq.rocketmq都有什么优缺点? 面试官角度分析: (1)你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? (2)既然用了消息队列这个东西,你知不知道用了有什么好处? (3)既然你用了MQ,那么当时为什么选用这一款MQ? 1. 为什么使用消息队列? 面试官问这个问题的期望之一的回答是,你们公司有什么业务场景,这个业务场景有什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是再用了

不知道大家有没有想过下面这件事? 我们平时调用 DELETE 在 MySQL 中删除的数据都去哪儿了? 这还用问吗?当然是被删除了啊 那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢? 没错,这就需要了解一下 MySQL 的多版本并发的原理相关的东西,感兴趣的可以去看我之前写的这篇文章. 所以,实际情况中,调用了 DELETE 语句删除的数

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

Kafka作为消息中间件,数据需要按照一定的规则删除,否则数据量太大会把集群存储空间占满. 参考:apache Kafka是如何实现删除数据文件(日志)的 Kafka删除数据有两种方式 按照时间,超过一段时间后删除过期消息 按照消息大小,消息数量超过一定大小后删除最旧的数据 Kafka删除数据的最小单位:segment Kafka删除数据主逻辑:kafka源码 def cleanupLogs() { debug("Beginning log cleanup...") var total

今天在检查一台测试环境的表空间时,发现SYSAUX的使用率已经达到99.91% TABLESPACE_NAME FILES Freesize(MB) Usedsize(MB) Filesize(MB) Filemaxsize(MB) CurrentUsed(%) MaxUsed(%) ------------------------------ ---------- ------------ ------------ ------------ --------------- ----------

extjs,清空treepanel数据. //调用 var rootNode = tree.getRootNode(); removeChildrenData(rootNode); //清理节点的数据 function removeChildrenData(node) { if (!node) {return;} while (node.hasChildNodes()) { removeChildrenRecursively(node.firstChild); node.removeChild(