一  简介:今天咱们来聊聊MGR的单主切换和新节点加入二 单主模式下变成多主:  1 3306  STOP group_replication;  set global group_replication_single_primary_mode=OFF; //关闭单主模式  set global group_replication_enforce_update_everywhere_checks= ON;//打开多主模式  set global group_replication_bootstr

随着MySQL MGR的版本的升级以及技术成熟,在把MHA拉下神坛之后, MGR越来越成为MySQL高可用的首选方案.MGR的搭建并不算很复杂,但是有一系列手工操作步骤,为了简便MGR的搭建和故障诊断,这里完成了一个自动化的脚本,来实现MGR的自动化搭建,自动化故障诊断以及修复. MGR自动化搭建为了简便起见,这里以单机多实例的模式进行测试,先装好三个MySQL实例,端口号分别是7001,7002,7003,其中7001作为写节点,其余两个节点作为读节,8000节点是笔者的另外一个测试节点,请忽

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 原创:万里数据库,花家舍 导读 在多写(多节点写入)数据库(例如MySQL MGR的multi-primary mode)与应用之间,往往会加一层代理组件,通过算法调节不同节点负载,分发高并发读写请求. 要求代理工具需要具有请求转发.负载均衡.故障转移的功能. 在后端节点故障发生或者连接因为客户端异常.网络问题断开时,需要及时将故障节点及时踢出负载均衡队列或者关闭异常连接,做到故障转移. 这就是接下来介绍的主要内容,使

MySQL批量写入语法是: INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES (“a”,”b”,”c”), (“a1”,”b1”,”c1”),(“a2”,”b2”,”c2”);

 转载自:http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1063134/   innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog 两个参数是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数.本文从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响.   一 参数意义 innodb_flush_log_at_trx_commit 如果innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0,

场景: 批量往mysql replace写入数据时,报错. 解决方法: 1.增大mysql 数据库配置中 max_allowed_packet 的值 max_allowed_packet = 1G (默认是1M,最大只能为1G) 2.检查自己代码中 mysql 连接函数中设置的查询超时参数 :MYSQL_OPT_READ_TIMEOUT,可以设置大一点 查询超时时间为 optvalue 的 3 倍.也就是10*3=30s. 如果设置了MYSQL_OPT_RECONNECT(),那么mysql_q

saltstack自动化运维系列④之saltstack的命令返回结果mysql数据库写入salt的返回值写入mysql数据库:可参考:https://docs.saltstack.com/en/latest/ref/returners/all/salt.returners.mysql.html#module-salt.returners.mysql 在mysql数据库中创建数据库.表 CREATE DATABASE `salt` DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAUL

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

本文首发于<.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程> 前言 在.NET Core/.NET 5的应用程序开发,与其经常搭配的数据库可能是SQL Server.而将.NET Core/.NET 5应用程序与SQL Server数据库的ORM组件有微软官方提供的EF Core(Entity Framework Core),也有像SqlSugar这样的第三方ORM组件.EF Core连接SQL S

背景说明:     基于目前存在很多MySQL数据库单点故障,传统的MHA,PXC等方案用VIP或者DNS切换的方式可以实现.基于数据库的数据强一致性考虑,采用MGR集群,采用consul服务注册发现实现应用端通过动态DNS 访问MGR集群,实现数据库高可用,自动化切换的方案 MGR简介 MySQL Group Replication(MGR)是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案,以插件形式提供,实现了分布式下数据的最终一致性,总结MGR特点如下: 高一致性

MySQL Group Replication(简称MGR)是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案.MGR是MySQL官方在5.7.17版本引进的一个数据库高可用与高扩展的解决方案,以插件形式提供,实现了分布式下数据的最终一致性, 它是MySQL5.7版本出现的新特性,它提供了高可用.高扩展.高可靠的MySQL集群服务.MySQL组复制分单主模式和多主模式,mysql 的复制技术仅解决了数据同步的问题,如果 master 宕机,意味着数据库管理员需要介入,应用

1:现有环境 机器 MySQL 环境 172.16.128.240 MGR NODE1 MGR 172.16.128.241 MGR NODE2 MGR 172.16.128.242 MGR NODE3 MGR 172.16.128.239 VIP keepalived 环境介绍,VIP 172.16.128.239在172.16.128.240上,我们是基于172.16.128.240和172.16.128.241做的keepalived.MGR为多主模式.我们考虑使用中间件能够实现MGR的读

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. MySQL Group Replication(MGR)框架让MySQL具备了自动主从切换和故障恢复能力,举single primary(单主)模式为例,primary作为主节点对外提供读写服务,是唯一的可写节点,其他节点均为secondary节点,可提供读服务.在传统的master-slave主从复制模式下,如果master发生了crash,MySQL DBA需要手动将slave升级为新master(比

文章转载自:https://blog.51cto.com/u_6215974/4937192 ProxySQL 在早期版本若需要做高可用,需要搭建两个实例,进行冗余.但两个ProxySQL实例之间的数据并不能共通,在主实例上配置后,仍需要在备用节点上进行配置,对管理来说非常不方便.但是ProxySQl 从1.4.2版本后,ProxySQL支持原生的Cluster集群搭建,实例之间可以互通一些配置数据,大大简化了管理与维护操作. ProxySQL是一个非中心化代理,在拓扑中,建议将它部署在靠近应用

环境:MySQLdb openpyxl模块 python去zabbix的mysql数据库中取交换机不同时间段的进出口流量,然后写入excel中,每天cron执行,每周四邮件发送.(代码中第一行必须加上,不然crontab执行不了,或者在crontab时指明环境变量) #!/usr/local/bin/python2.7 #_*_coding:utf-8_*_ import MySQLdb import time from datetime import datetime from datetim

查看时区: mysql> show variables like '%time_zone%'; +------------------+--------+ | Variable_name | Value | +------------------+--------+ | system_time_zone | CST | | time_zone | SYSTEM | +------------------+--------+ rows in set (0.02 sec) 查看当前时间也正常: my

案例描述: 通过iostat发现存储的写性能长期维持在10MB左右,而且因为写性能差已经导致数据库性能变差: 两个小时以后,iostat发现系统的写性能已经能够到100MB以上,数据库性能也恢复正常. 也就是说,在对系统.数据库监控中,出现了性能波谷,存储写入性能严重抖动,为什么? 一.原理过程 由上原理图,进行过程解析: 1.事务提交,修改buffer_pool中的数据形成脏页,并且同时生成redo日志,将日志写入磁盘redo log中: 2.事务提交成功: 假设,有三组redo log文件,

相较于Oracle,MySQL作为一个轻量级的开源的数据库,可谓是大大简化了我们的操作.这次我就来写一个关于数据库存入图片,获取图片的例子吧,也为了今后的复习使用.(我们一般采取存入路径的方式,而不是直接存储字节的方式,毕竟读取的时候还要通过字节读取,并做一些转换,这真的是太麻烦了,但是咧,这次就来个麻烦的吧,咱们用字节的方式) 首先我们需要在MySQL数据库中创建好我们所需要的表 ,下面就是正式的编码了,我们需要一个数据库专用类,用于对数据库的一些操作,我称之为DBUtils package

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

一. 概述 上一篇我们介绍了如何将数据从mysql抛到kafka,这次我们就专注于利用storm将数据写入到hdfs的过程,由于storm写入hdfs的可定制东西有些多,我们先不从kafka读取,而先自己定义一个Spout数据充当数据源,下章再进行整合.这里默认你是拥有一定的storm知识的基础,起码知道Spout和bolt是什么. 写入hdfs可以有以下的定制策略: 自定义写入文件的名字 定义写入内容格式 满足给定条件后更改写入的文件 更改写入文件时触发的Action 本篇会先说明如何用sto

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦