https://blog.csdn.net/daydayup_gzm/article/details/52748812 一.概念 Dispersed Volume是基于ErasureCodes(纠错码)的一种新类型的Volume(3.6版本正式发布该特性),类似于RAID5/6.通过配置Redundancy(冗余)级别提高可靠性,在保证较高的可靠性同时,可以提升物理存储空间的利用率. 文件是被分割成大小相同的Chunk(块),而每个Chunk又被分割成fragment,而冗余信息的Fragmen

介绍 volume存储卷是Pod中能够被多个容器访问的共享目录,kubernetes的volume概念,用途和目的与docker的volume比较类似,但两者不能等价,首先,kubernetes中的volume被定义在Pod上,然后被一个Pod里的多个容器挂在到具体的文件目录下:其次,kubenetes中的volume与Pod的生命周期相同,但与容器生命周期不相关,当容器终止或者重启时,volume中的数据也不会丢失,最后Volume支持多种数据类型,比如:GlusterFS,Ceph等吸纳进的

k8s volume存储卷   介绍 volume存储卷是Pod中能够被多个容器访问的共享目录,kubernetes的volume概念,用途和目的与docker的volume比较类似,但两者不能等价,首先,kubernetes中的volume被定义在Pod上,然后被一个Pod里的多个容器挂在到具体的文件目录下:其次,kubenetes中的volume与Pod的生命周期相同,但与容器生命周期不相关,当容器终止或者重启时,volume中的数据也不会丢失,最后Volume支持多种数据类型,比如:Glu

问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少 2 主库dump数据,锁库,然后同步,不好. 影响业务使用 3 percona-toolkit 中的工具来校验和同步,从介绍上来看是符合现在的情况的,使用上还需要学习和认识才行. 下面是几个参考链接 percona-toolkit工具 官方地址 MyS

之前看到贴友有问:用js怎么实现留言板效果.当时也写了一个,但是没有实现数据存储:http://www.ido321.com/591.html 现在将之前的改写一下,原来的HTML布局不变,为了防止Google调整字体,在原来的css中加入一个样式 1: body{ 2: font-size: 20px; 3: -webkit-text-size-adjust:none; 4: } 在google中调整字体,可以见此文:http://www.ido321.com/652.html     有评论

MySQL多字节字符集造成主从数据不一致问题 来自江羽   2013-04-27 16:03:56|  分类: 默认分类|举报|字号 订阅 转载: http://backend.blog.163.com/blog/static/20229412620133274030845/    问题产生线上一直有个历史遗留问题,最近DBA提了出来,所以跟了下代码,作了下简单分析,问题描述如下:在master-slave的环境下,对master上的某个表中的数据插入,会导致master-slave数据不一致的

之前一篇: 主从更换ip之后重新建立同步 情况时这样的 昨天晚上主动2个机器都迁移了,然后今天才把主动重新连接上,但是从库的偏移量是从今天当前时刻开始的,也就是说虽然现在主动看似正常,其实是少了昨天的部分数据,由于从库的数据丢失了,早晚还是要填坑的. 问题 要解决问题就是怎么对比不一致,然后在不影响业务的情况下,修复数据不一致的问题,把从库缺少的数据补上 下面是能想到和找到的几个方案 1 从新从0开始同步,虽然对主库的使用没有影响,但是那么大的数据量,对性能,网络影响有点大,数据丢失的应该很少

移动设备需要存储数据,处理数据并输出处理后的信息. 主题一:存储键值对 If you have a relatively small collection of key-values that you'd like to save, you should use the SharedPreferences APIs. 使用SharedPreferences存储键值对 A SharedPreferences object points to a file containing key-value

Docker Kubernetes Volume 网络数据卷 由于支持网络数据卷众多 今天只拿nfs作为案例. 支持网络数据卷 nfs iscsi glusterfs awsElasticBlockStore cephfs azureFileVolume azureDiskVolume vsphereVolume ..... 环境: 系统:Centos 7.4 x64 Docker版本:18.09.0 Kubernetes版本:v1.8 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.16

2016-06-10 李丹 dba流浪猫 我们平时除了解决自己问题外,有时候也会协助圈内人士,进行一些故障排查,此案例就是帮某公司DBA进行的故障分析,因为比较典型,特分享一下,但仅仅是分享发生的过程,不对该案例的产生以及如何避免做过多评价! pt-online-schema-change:是对大表进行在线alter操作,并尽量避免影响线上业务,这是最优秀的mysql管理工作之一,在平时的工作中,帮助我们胜多. 环境说明 pt-osc 版本:percona-toolkit-2.2.14 mysq

用pt-table-checksum校验数据一致性 Jun 4th, 2013 主从数据的一致性校验是个头疼的问题,偶尔被业务投诉主从数据不一致,或者几个从库之间的 数据不一致,这会令人沮丧.通常我们仅有一种办法,热备主库,然后替换掉所有的从库.这不仅代价非常大,而且类似治标不治本的方案,让人十分不安.因此我 们需要合适的工具,至少帮我们回答下面三个问题: 是从库延迟导致了用户看到的数据不一致,还是真的主从数据就不一致? 如果不一致,这个比例究竟多大? 下次还会出现吗? 回答清楚这几个问题,有助

Set接口 java.util.Set接口 extends Collection接口 Set接口的特点: 不允许存储重复的元素 没有索引,没有带索引的方法,也不能使用普通的for循环遍历 java.util.HashSet集合 implements Set接口 HashSet特点: 不允许存储重复的元素 没有索引,没有带索引的方法,也不能使用普通的for循环遍历 是一个无序的集合,存储元素和取出元素的顺序有可能不一致 底层是一个哈希表结构(查询的速度非常快) Set<Integer> set

故事背景 企业现状 2019年年初,我接到了一个神秘电话,电话那头竟然准确的说出了我的昵称:上海小胖. 我想这事情不简单,就回了句:您好,我是小胖,请问您是? "我就是刚刚加了你微信的 xxx 啊" 哦--他只是把我的微信昵称报出来了-- 随着深入沟通,了解到对方是某央企保密单位的大数据部门技术负责人,因为目前整个集团在进行数字化转型.在决策过程中,遇到了几个阻力. 首先,大部分部门和科室的数据基础还很薄弱,存在数据标准混乱. 数据质量层次不齐.各条块之间数据孤岛化严重等现象,阻碍了数

背景 Cassandra的逆熵功能使用Merkle树来检测副本之间的数据不一致. 定义 Merkle树是一种哈希树,其中的叶子包含各个数据块的哈希值,父节点包含其各自的子节点的哈希值.它提供了一种有效的方法来查找副本上存储的数据块中的差异,并减少了传输以比较数据块的数据量. Cassandra的Merkle树(org.apache.cassandra.utils.MerkleTree)的实现使用完美的二叉树,其中每个叶子都包含行值的哈希,每个父节点都包含其左右子节点的哈希.在一棵完美的二叉树中,

问题背景 诡异的 K8S 滚动更新异常 笔者某天收到同事反馈,测试环境中 K8S 集群进行滚动更新发布时未生效.通过 kube-apiserver 查看发现,对应的 Deployment 版本已经是最新版,但是这个最新版本的 Pod 并未创建出来. 针对该现象,我们最开始猜测可能是 kube-controller-manager 的 bug 导致,但是观察 controller-manager 日志并未发现明显异常.第一次调高 controller-manager 的日志等级并进行重启操作之后,

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

pickling有一个更常用的叫法是serialization,它是指把python对象转化成字节流byte stream, unpickling就是把byte stream转换成对象.python的pickle函数包中的pickle.dump,可以帮助把对象以字节流的形式储存在pickle文件,等到用时pickle.load可以帮助载入. 在数据科学中可以巧用它来存在数据对象,数据类型可以是如string, int, numpy.array, dict, tuple, etc. 真是爽爆了.简

android数据存储之SharedPreferences 一:SharedPreferences SharedPreferences是Android平台上一个轻量级的存储类,用来保存应用的一些常用配置,比如Activity状态,Activity暂停时,将此activity的状态保存到SharedPereferences中:当Activity重载,系统回调方法onSaveInstanceState时,再从SharedPreferences中将值取出.SharedPreferences 可以用来进

Android应用开发SharedPreferences存储数据的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的数据存储技术,实际上SharedPreferences处理的就是一个key-value(键值对)SharedPreferences常用来存储一些轻量级的数据. 1.使用SharedPreferences保存数据方法如下: //实例化SharedPreferences对象(第一步) SharedPreferences mySharedPreferences=

前言: 今天遇到主从表不一致的情况,很奇怪为什么会出现不一致的情况,因为复制状态一直都是正常的.最后检查出现不一致的数据都是主键,原来是当时初始化数据的时候导致的.现在分析记录下这个问题,避免以后再遇到这个"坑". 背景: 主从服务器,MIXED复制模式. 分析: 表:SPU Table: SPU Create Table: CREATE TABLE `SPU` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `trademark` ) NOT N

SharedPreference存储数据和文件存储更加方便的一点是可以按照一定的数据类型进行存储,同时取数据时也能够获取到相应的数据类型.它是按照map的方式来存储和读取数据的. MainActivity.java package org.elvalad.sharedpreferencetest; import android.app.Activity; import android.content.SharedPreferences; import android.os.Bundle; imp