Solr分片描述 分片是集合的逻辑分区,包含集合中文档的子集,这样集合中的每个文档都正好包含在一个分片中.集合中包含每个文档的分片取决于集合的整体"分片"策略. 当您的集合对于一个节点来说太大时,您可以通过创建多个分片将其分解并分段存储. 例如,您可能有一个集合,其中每个文档的"country"字段确定它是哪个shard的一部分,因此来自同一国家的文档位于同一个位置.不同的集合可能只在每个文档的uniquekey上使用"hash"来确定其分片.

<SQL Server 2012实施与管理实战指南>中指AlwaysON同步过程如下: 任何一个SQL Server里都有个叫Log Writer的线程,当任何一个SQL用户提交一个数据修改事务时, 它会负责把记录本次修改的日志信息先记入一段内存中的日志缓冲区,然后再写入物理日志文件(日志固化). 所以对于任何一个数据库,日志文件里都会有所有数据变化的记录. 对于配置为AlwaysOn主副本的数据库,SQL Server会为它建立一个叫Log Scanner的工作线程. 这个线程专门负责将日志

1.原理       我说的数据修改同步过程指的是在快照生成完毕,分发代理将快照应用于订阅服务器完成订阅服务器初始化后,发布服务器后续的更改同步到订阅服务器过程,这也就是我们常常关注的延迟.此过程主要涉及两个代理,分发代理和日志读取代理,因为我们使用的是推送订阅,所以这两个代理都工作在分发数据库上.首先,日志读取代理读取发布事务日志,并表示任何INSERT.UPDATE以及DELETE语句,然后将这些事务定时将批量复制到分发服务器的分发数据库中.分发库中存储着事务和命令,每个事务以多条命令组成.

交易同步过程 1 通过命令cleos调用 cleos transfer ${from_account} ${to_account} ${quantity} 发起交易2 eos调用chain_plugin 的push_transaction,内部调用注册好的方法. 1 app().get_method<incoming::methods::transaction_async>(); 代码截图如下在producer_plugin插件的plugin_initialize函数中提前注册了incomin

进入到第五章了,来到了分布式系统之中最核心与复杂的内容:副本与一致性.通常分布式系统会通过网络连接的多台机器上保存相同数据的副本,所以在本篇之中,我们来展开看看如何去管理和维护这些副本,以及这个过程之中会遇到的各种问题. 1.副本 在数据系统之中,我们通常会有这样几个原因来使用副本技术: 保持地理位置接近用户,从而减少延迟(如:Cache,CDN技术) 提高系统的可用性和鲁棒性,即使系统中的某些部分已经失效了,仍然可以对外提供服务.(如:GFS三副本的设计) 通过扩展性来提供读查询,从而增加读取

Kafka的普及在很大程度上归功于它的设计和操作简单,如何自动调优Kafka副本的工作,挑战之一:如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR).如果某些topic的部分partition长期处于"under replicated"状态,会增加数据丢失的概率.Kafka通过"多副本机制"实现高可用,当Kafka集群中一个Broker失效情况下仍然保证服务可用. Kafka日志复制算法保证,如果leader发生故障或挂掉,一个新leader被选举并且客户端

引用自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/51718185 Kafka副本 Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件,每个Partition都由一系列有序的.不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到Partition中,Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置 Kafka的每个topic的partition有N个副本,其中N是topic的复制因子.Kafka通过多

原来在别的公司负责过文档检索模块的维护(意思就是不是俺开发的啦). 所以就略微接触和研究了下文档检索. 文档检索事实上是全文检索.是通过一种技术把N多文档进行一定规律的分割归类,然后创建易于搜索的索引式文件,然后搜索具有某些规律的文档时,可以通过高速定位索引,然后依据索引提供的信息精确定位到文档从而实现迅速找到文档.这个文档一般成为条目. 上家公司的时候使用的是Lucene加上Zoie实现的. lucene是apache下的开源项目,只是并非全文检索的实现,而是一个全文检索的引擎,是一个架构,是

一.Rsync服务介绍 Rsync属于一款实现全量及增量同步数据的软件工具,适用于unix/linux/windows等多种操作系统平台. Rsync软件能实现本地复制,远程复制,或者远程守护进程方式复制.它以其delta-transfer算法闻名,减少通过网络数据发送数量,利用只发送源文件和目标文件之间的差异信息,从而实现数据的增量同步复制. 二.Rsync工作方式 本地数据备份方式 远程传输数据方式 守护进程传输数据方式 以rsync守护进程方式实现为主,通过man rsync帮助,查看用法

/* class Person{ String name; String sex; boolean flag = true; public void setPerson(String name, String sex){ this.sex=sex; this.name=name; } } class Input implements Runnable{ int x=0; Person p; Input(Person p){ this.p=p; } public void run(){ while

1.raise ImproperlyConfigured('mysqlclient 1.3.13 or newer is required; you have %s.' % Database.__version__) django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3. 解决办法:C:\Python37\Lib\site-packages\djan

numShards:分片数 replicationFactor:每个分片下的副本数 maxShardsPerNode:当numShards为1,replicationFactor为3时,maxShardsPerNode设置为1*3=3 2019年3月14日

图片来源:咕泡学院

Redis Persistent Replication Sentinel Cluster的一些理解 我喜欢把工作中接触到的各种数据库叫做存储系统,笼统地说:Redis.Mysql.Kafka.ElasticSearch 都可以视为存储系统.各个存储系统在持久化刷盘策略.checkpoint机制.事务机制.数据的可靠性保证.高可用性保证的一些实现细节是深入理解背后存储原理的基础,把它们对比起来看,也能更好地理解.在写代码的时候,也许只需要了解它们提供的API就能完成大部分任务了,再加上强大的运维

1.使用activeMQ http://blog.csdn.net/zhou2s_101216/article/details/77855413 2.通过配置实现定时同步 http://blog.csdn.net/millery22/article/details/51445964 3.使用Linux的crontab http://blog.csdn.net/zfszhangyuan/article/details/53020897 http://blog.csdn.net/weixin_371

本文章给大家介绍centos 6.5设置mysql主从同步过程记录,希望文章对各位会带来帮助.  涉及到的centos系统均为虚拟机,VM下安装的版本. 在centos 6.5上设置了mysql主从功能,记录一下. 服务器1(主) IP:192.168.0.141 系统版本:centos 6.5 mysql版本:mysql 5.1 服务器2(从) IP:192.168.0.142 系统版本:centos 6.5 mysql版本:mysql 5.1 这里两台服务器的系统版本和mysql版本均一致,

环境在SQL2008 R2同步复制时出错 这个错误提示是由于在订阅端没有找到同步时调用的同步存储过程,MS错误说明: 当某个事务发布在 SQL SERVER自动同步设置选择订阅服务器插入. 更新和删除存储在每个表都包含在该发布的订阅服务器创建过程.包含这些存储的过程的脚本是由快照代理程序创建和应用于订阅服务器在初始同步过程中的分发代理程序.如果手动同步订阅这些存储的过程将不会创建,并且必须手动创建.因为在这种情况下 (手动同步) 订阅服务器上不存在的存储的过程,则分发作业通过后续插入生成以下错误

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

1.字段 Filed:<field name="_id" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" /> name:字段名 type:字段类型,影响分词结果 indexed:是否需要索引 stored:是否需要存储 required:是否唯一 multiVal

Solr配置了集群,本地有253和254,2个独立的Solr服务.  同一个页面的图片,刷新2次,图片地址不一样,最后查明,后台数据源Solr1和Solr2的数据不一致.    第1步推测:本地缓存,删除浏览器缓存,用不同的浏览器,问题仍然存在,排除.    第2步推测:代码查询有问题  根据id查询,出来的Shop的img不一致.  但是,查询所有findAll,数据是同一个.(这个问题没有找到原因)   Iterable<SolrShop> shopList = shopRepositor

背景  8月7日15:58收到报障数据库出现不同步:数据库共四台,分别为10.255.70.11,10.255.70.12,10.255.70.13,10.255.70.14(ip为虚拟ip) 数据库结构为: 故障时不同步现为:(1)70.11和70.13之间主主不同步 ,(2)70.11和70.12之间主从不同步,(3)70.11和70.14之间主从是同步的 (1)由于my.cnf文件中有slave-skip-errors=all配置,所以在出现不同步错误时跳过,检查同步参数Slave_IO_