前言 上一节咱们讲了LocalEventBus,本节来讲本地事件总线(DistributedEventBus),采用的RabbitMQ进行实现. Volo.Abp.EventBus.RabbitMQ模块内部代码并不多,RabbitMQ的操作都集中在Volo.Abp.RabbitMQ这个包中. 正文 我们从模块定义开始看,项目启动的时候分别读取了appsetting.json的配置参数和调用了RabbitMqDistributedEventBus的Initialize函数. public clas

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

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

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

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

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家

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

PCI Agent设备之间,以及HOST处理器和PCI Agent设备之间可以使用存储器读写和I/O读写等总线事务进行数据传送.在大多数情况下,PCI桥不直接与PCI设备或者HOST主桥进行数据交换,PCI桥仅转发来自PCI Agent设备或者HOST主桥的数据. PCI Agent设备间的数据交换,并不是本章讨论的重点.本章更侧重讲述PCI Agent设备使用DMA机制读写主存储器的数据,以及HOST处理器如何访问PCI设备的BAR空间.本章还使用了一定的篇幅讨论在PCI总线中与Cache相关

预定义的过滤 ISoftDelete 软删除过滤用来在查询数据库时,自动过滤(从结果中抽取)已删除的实体.如果一个实体可以被软删除,它必须实现ISoftDelete接口,该接口只定义了一个IsDeleted属性,例如: public class Person : Entity, ISoftDelete { public virtual string Name { get; set; } public virtual bool IsDeleted { get; set; } } 不会真实删除数据

众所周知,HDFS中以数据块(block)为单位进行存储管理.本文简单介绍一下HDFS中数据块(block)的概念,以及众多分布式存储系统(不止是HDFS)使用block作为存储管理基本单位的意义. 数据块 数据块的概念并不陌生,在磁盘中,每个磁盘都有默认的数据块大小,这是磁盘进行数据读/写的最小单位,磁盘块一般为512字节.在分布式文件系统中,数据块一般远大于磁盘块的大小,并且为磁盘块大小的整数倍,例如,HDFS block size默认为64MB. 分布式存储系统中选择大block size

---恢复内容开始--- 基于scrapy_redis和mongodb的分布式爬虫 项目需求: 1:自动抓取每一个农产品的详细数据 2:对抓取的数据进行存储 第一步: 创建scrapy项目 创建爬虫文件 在items.py里面定义我们要爬取的数据 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://doc.scrapy.org/en/

本文目的 在介绍estimator分布式的时候,官方文档由于版本更新导致与接口不一致.具体是:在estimator分布式当中,使用dataset作为数据输入,在1.12版本中,数据训练只是dataset的数据,就是所有设备加起来,跑一遍数据. 而在2.0版本中,训练数据是dataset的数据乘以分 布式的设备数.也就是说,在每个设备当中都会完整地跑一遍dataset的所有数据. 1.12版本读取 1. 在主线程当中创建图 下面这段代码中,在client中调用了input function,得到迭

思科WLC5520有两个分布式端口.  在 10G 模式和 1G 模式之间切换•如果在端口 1 上未安装任何内容,则默认情况下主板配置为 10G 模式.因此,要切换到 1G 模式,则必须在端口 1上安装 SFP 模块,并需要重启系统.•反之,如果安装了SFP模块,并且用户希望切换到 4 x 10G 模式,则必须在端口 1 中安装 SFP+ 模块,并且重启 WLC.•因此,在 10G 模式和 1G 模式之间,无法进行 SFP 和 SFP+ 的在线插拔 (OIR).•但是在 10G 模式之间以及 1

一.前言 前面分析了Zookeeper对请求的处理,本篇博文接着分析Zookeeper中如何对底层数据进行存储,数据存储被分为内存数据存储于磁盘数据存储. 二.数据与存储 2.1 内存数据 Zookeeper的数据模型是树结构,在内存数据库中,存储了整棵树的内容,包括所有的节点路径.节点数据.ACL信息,Zookeeper会定时将这个数据存储到磁盘上. 1. DataTree DataTree是内存数据存储的核心,是一个树结构,代表了内存中一份完整的数据.DataTree不包含任何与网络.客户端

本文使用rmi方式,借鉴百度能搜到的文章,但是均不能做到数据同步,做了些改动完全没问题,更详细说明介绍百度即可.直奔主题,可运行的demo实例! 创建一个maven项目,配置pom pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> <version>2.10.0<

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

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

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