在游戏服务器上线之后,会记录很多统计日志,这些日志是第三方需要的数据,通过linux 的 rsync方式同步给第三方.日志规则 每十分钟会创建一个日志文件.然后后台有一个rsync进程,每隔十分钟向第三方服务器同步一次日志文件.测试的时候没有问题,但是上线之后,发现在整点的时候,比如3:30,3:50的时候,日志文件只有前几秒的数据.经过分析,在这个时候发生了rsync同步的操作,同步操作之后,日志就再也写不进去了. 解决方法是,把产生日志的时间和同步的时间错开,比如九分钟产生一个日志文件,十分

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

一直对logback异步输出日志误解为异步批量写入日志. 今天看了源代码. 首先logback的异步日志是如何配置的: <!-- 管理端用户行为日志异步输出,异步的log片段必须在同步段后面,否则不起作用 --> <appender name="ASYNC_MANAGEMENT_HABITEVENT" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80

RabbitMQ一般情况很少丢失,但是不能排除意外,为了保证我们自己系统高可用,我们必须作出更好完善措施,保证系统的稳定性. 下面来介绍下,如何保证消息的绝对不丢失的问题,下面分享的绝对干货,都是在知名互联网产品的产线中使用. 1.消息持久化 2.ACK确认机制 3.设置集群镜像模式 4.消息补偿机制 第一种:消息持久化 RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面,如果不特别声明设置,消息不会持久化保存到硬盘上面的,如果节点重启或者意外crash掉,消息就会丢失. 所以就要对消息进行持久化处理.

MySQL的wal机制,得到的结论是:只要redo log和binlog 持久化到磁盘,就能确保mysql异常重新启动后,数据是可以恢复的. binlog的写入机制 其实,binlog的写入逻辑比较简单:事务执行过程中,先把日志写到binlog cache,事务提交的时候,再把binlog cache的内容写到binlog文件中. 一个事务的binlog是不能被拆开的,因此不论事务多大,也要确保一次性写入,这就涉及到binlog cache的保存问题. 系统给binlog cache分配了一片内

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

控制文件丢失: alter database backup controlfile to traces; shutdown immediate; @j:\db\script\orcl_ora_ctl_bak (J:\oracle\product\10.2.0\admin\orcl\udump\orcl_ora_3028.trc) 日志文件丢失: recover database until cancel; alter database open resetlogs;

数据库一致性关闭下redo日志文件丢失的处理办法(归档和非归档都行) 1. inactive log  在一致性关闭后删除重启时可以在mount下(不丢失数据) alter database clear logfile group n;  alter database open; 2. active log    在一致性关闭后状态会变成inactive(由ARCn归档) 处理方法如 inactive的方式一样,若状态还是active则: alter database clear unarchi

此处主要介绍maven web工程下如何使用 logback + slf4j  进行日志记录. logback主要包含三个组成部分:Loggers(日志记录器).Appenders(输出目的在).Layouts(日志输出格式) slf4j :如jdbc一样,定义了一套接口,是一个日志门面,可实现多个日志系统间快速切换(通过修改配置文件) logback : 和log4j是同一作者,是log4j的升级版,效果可想而知. logback 主要分为三个模块,分别是: logback-core:提供基础

转自:http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理.这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的,以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点. 一个tuple被”完全处理”是什么意思? 就如同蝴蝶效应一样,从spout发射的一个tuple可以引起其它成千上万个tuple因它而产生, 想想那个计算一篇文章中每个单词出现次数的topology. Topolog

Twitter Storm如何保证消息不丢失 发表于 2011 年 09 月 30 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/127/twitter-storm如何保证消息不丢失/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing s

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

初次接触javaweb项目的日志是log4j文件,但是后来发现通过配置logback.xml文件实现日志输出非常好用.经过上午的学习,现总结如下: 直接上配置文件和注释: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!-- configuration是logback.xml文件的根节点,里面有三个属性: scan:当此属性为true时,logback.xml文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值是true sc

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

第一章 Redo文件丢失的恢复 1.1  online redolog file 丢失 联机Redo日志是Oracle数据库中比较核心的文件,当Redo日志文件异常之后,数据库就无法正常启动,而且有丢失据的风险,强烈建议在条件允许的情况下,对Redo日志进行多路镜像.需要注意的是,RMAN不能备份联机Redo日志文件.所以,联机Redo日志一旦出现故障,则只能进行清除日志了.清除日志文件即表明可以重用该文件. 1.1.1  数据库归档/非归档模式下inactive redo异常ORA-00316

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

最近看了 @JavaGuide 发布的一篇『面试官问我如何保证Kafka不丢失消息?我哭了!』,这篇文章承接这个主题,来聊聊如何保证 RocketMQ 不丢失消息. 0x00. 消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历三个阶段: 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给 MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在 Broker 端磁盘中 消息阶段, Consumer 将会从 Broker 拉取消息 以上任一阶段都可能会丢失消息,我们只要找到这三个阶段丢失消息原因,

<appender name="FILE" class= "ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <!-- 按天来回滚,如果需要按小时来回滚,则设置为{yyyy-MM-dd_HH} --> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <fi

<!-- 异步输出 --> <appender name="ASYNC-INFO" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <!-- 不丢失日志,默认的,如果队列的 80% 已满,则会丢弃 TRACT.DEBUG.INFO 级别的日志 --> <discardingThreshold>0</discardingThreshold> <!-- 更改默认