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sql2012高可用能否限限制日志文件增长
2024-11-02
SQL 2008 R2数据库变为REPLICATION,日志不断增长并且不能截断和收缩的解决方式
执行环境:windows server2003,sql server2008 R2,数据库上布置CDC 用户反应系统报错是日志已满,系统不能执行. 查看日志文件时.发现日志文件已经达到15G,后来为了解决这个问题,干脆把数据库移到还有一个F盘,D盘专门放日志文件.空间有80G. 当时想这80G至少保证系统执行一周吧.谁知道系统刚执行两天.日志文件已爆涨到80G,D盘空间仅剩余10MB.数据库做不论什么动作都不能够. 重新为了应急把日志文件直接删除(先停掉服务,删除日所文件,再通过DBC
SQL Server 日志文件增长原因定位
方法 1.sys.databases; ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 日志文件增长原因: 1.数据库的恢复不是simple.但是又长时间没有进行备份. 2.数据库中有一个很长时间没有提交的事务. 3.数据库有一个很大的事
为何要打印日志?C++在高并发下如何写日志文件(附源码)?
为何要打印日志?让程序裸奔不是一件很快乐的事么? 有些BUG就像薛定谔的猫,具有波粒二象性,当你试图去观察它时它就消失了,当你不去观察它时,它又会出现.当你在测试人员面前赌咒发誓,亲自路演把程序跑一遍的时候,这些bug就会神奇的消失:一旦离开你的骚操作重新回到测试人员手中,这些bug又会突然的出现.这就是开发人员和测试人员互相对天发誓自证清白的尬聊场面. 因为这些幽灵Bug破坏了团队的氛围,伤害了开发和测试人员的感情,从而导致了产品质量下降. 因此非常有必要找到这些bug发生的原因. 试图找到这
MS SQL 监控数据/日志文件增长
前几天,在所有数据库服务器部署了监控磁盘空间的存储过程和作业后(MS SQL 监控磁盘空间告警),今天突然收到了两封告警邮件,好吧,存储规划是一方面,但是,是不是要分析一下是什么原因造成磁盘空间不足的呢?会不会是因为突然暴增的日志文件,抑或是系统业务猛增导致数据量暴增,还是历史数据累计原因....分析总得有数据来支撑吧,但是现在只有那些数据文件的当前大小信息,没有数据文件的历史增长变化信息,所以,今天就想实现这么一个功能,每天(频率可以调整)去收集一下数据文件的信息,放到一个表里面,这样
Sharepoint日志文件增长巨大的解决办法/缩小日志/删除日志
前段时间为公司开发部门建立了TFS平台,其中包括WSS3(MOSS07也可,但是如果不是必须,建议使用轻量级的WSS3).TFS建成之后,程序员们用起来都很满意,总监也很关注. 但是今天早上忽然发现连接不上TFS了,赶紧远程登录检查,发现C盘空间已满(40G),罪魁祸首是"C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\web server extensions\12\LOGS"文件夹,这个文件夹占了27.6G,里面有大量的体积巨大的日志文
tempdb 日志文件增长的问题
前两天在一个客户那里发现tempdb log 文件增长很大,已经使用40GB了,而tempdb log 文件总的分配空间是70GB,并且日志空间貌似不能重用,他们使用sql 2012 打的sp4补丁,远程分析问题,没有发现长时间开启的事物,业务使用事物都是使用完即时关闭的,而且通过查询tempdb log 文件大小发现 --日志文件使用情况SELECT s.name,convert(float,s.size) * CONVERT(float,8) / 1024.0 AS [初始大小MB], co
高可用集群(HA)之DRBD原理和基础配置
目录 1.工作原理图 2.用户空间工具 3.工作模式 4.实现主备故障自动切换 5.所需软件 6.配置文件 7.详细配置 1.配置通用属性信息 2.定义一个资源 3.初始化资源并启动服务 4.设置主节点 5.创建文件系统 6.测试 1.工作原理图--> 目的--> 解决共享存储问题 工作原理--> 提供两个大小相同的分区,在数据流的层次上构建一个磁盘镜像,就如同raid1,所以又被称为分布式raid 主从架构:primary/seconda
Centos下SFTP双机高可用环境部署记录
SFTP(SSH File Transfer Protocol),安全文件传送协议.有时也被称作 Secure File Transfer Protocol 或 SFTP.它和SCP的区别是它允许用户中断传输,SCP拷贝速度稍快一些.SFTP可以为传输文件提供一种安全的加密方法.SFTP与FTP有着几乎一样的语法和功能.SFTP 为 SSH的一部分,是一种传输档案至Blogger伺服器的安全方式.其实在SSH软件包中,已经包含了一个叫作SFTP的安全文件传输子系统,SFTP本身没有单独的守护进程
20170712 SQL Server 日志文件收索
-- 1 日志文件增长过快,未进行任务计划截断备份 造成文件过大199G 左右,而可用空间不足8% -- 2 日志备份之前,需要一次完整备份 再进行截断备份 出现可用空间99% 此时可以选择收索数据库到给定大小.Log文件中空的部分就会被释放 -- 3 在数据库中提供了维护计划里面数据库收索的,自动配置,那么问题是日志如何自动收索.到合适的尺寸 看来只能写语句了: USE TOPJH_TESTGODBCC SHRINKFILE (N'TOPJH_log' ,4)GO -- 4 对于非业务型数据
在Docker环境下部署高可用的Eureka注册中心
Eureka Server的同步遵循着一个非常简单的原则,只要有一条边将节点连接,就可以进行信息传播和同步 由于Eureka Server进行相互注册的方式来实现高可用的部署,所以我们只需要将Eureka Server配置其它可用的serviceUrl就能实现高可用部署 1.在pom文件中添加相应依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/
flume 增量上传日志文件到HDFS中
1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs中. 1.1.根据需求,首先定义一下3大要素: 采集源,即source—监控日志文件内容更新:exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink—HDFS文件系统:hdfs sink Source和sink之间 1.采集日志文件时一个很常见的现象 采集需求:比如业务系统使用log4j生成日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时
Linux系统——日志文件
日志文件的分类 (1)内核及系统日志 由系统服务rsyslog管理,根据去主配置文件/etc/rsyslog.conf中的设置决定将内核消息及各种系统程序消息记录到什么位置. /etc/rsyslog.conf配置文件中,常见的配置格式: “.” 你后面等级要高(包含该等级)的都记录 eg:“*.info” “.=” 只记录该等级 eg:“.=debug” “!” 除了该等级都记录 eg:“!info” “-” 当有记录信息需要记录时,现存到缓存中,到一定大小时一次性写入,以减少对磁盘读写性能的
Hadoop框架:HDFS高可用环境配置
本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.HDFS高可用 1.基础描述 在单点或者少数节点故障的情况下,集群还可以正常的提供服务,HDFS高可用机制可以通过配置Active/Standby两个NameNodes节点实现在集群中对NameNode的热备来消除单节点故障问题,如果单个节点出现故障,可通过该方式将NameNode快速切换到另外一个节点上. 2.机制详解 基于两个NameNode做高可用,依赖共享Edits文件和Zookeeper集群: 每个NameNode节点配置一
大数据学习(07)——Hadoop3.3高可用环境搭建
前面用了五篇文章来介绍Hadoop的相关模块,理论学完还得操作一把才能加深理解.这一篇我会花相当长的时间从环境搭建开始,到怎么在使用Hadoop,逐步介绍Hadoop的使用. 本篇分这么几段内容: 规划部署节点 节点免密和网络配置 zookeeper分布式集群搭建 Hadoop分布式集群搭建 IDEA远程提交MapReduce任务到分布式集群 规划部署节点 HDFS高可用至少有两个NameNode(NN),副本存三份有 三个DataNode(DN).Yarn高可用至少有两个Resource Ma
tailf 跟踪日志文件
1.命令功能 tailf 跟踪日志文件增长,作用跟tail –f相同.tailf将输出文件的最后10行,然后等待文件增长. 2.语法格式 tailf option file 参数说明 参数 参数说明 -n 指定显示文件最后的行数(默认显示最后10行) 3.使用范例 范例1 tailf 跟踪日志 [root@localhost chu]# tailf /var/log/messages Apr 24 04:04:44 localhost sshd[1410]: error: Bind to p
SQL Server高可用——日志传送(4-3)——使用
原文:SQL Server高可用--日志传送(4-3)--使用 顺接上一篇:SQL Server高可用--日志传送(4-2)--部署 本文为本系列最重要的一篇,讲述如何使用日志传送及一些注意事项.从上一篇可以看到,其实配置不难,难是难在一旦出现问题,如何处理.这些是4大高可用的同性.配置都不会很难,只是如何故障排除而已. 监控日志传送: 在配置好日志传送之后,需要进行监控,监控备份.复制及还原的作业运作情况.这三类作业任何一个没有成功都意味着日志传送失败. 有两种方法可以监控辅助服务器是否与主服
SQL Server高可用——日志传送(4-2)——部署
原文:SQL Server高可用--日志传送(4-2)--部署 前文再续,书接上一回.本章演示一下日志传送的具体过程 准备工作: 由于时间关系,已经装好了3台虚拟机,且同在一个域里面: SQL01:主服务器 SQL02:辅助服务器 SQL03:监视服务器 初始配置: 这里是实验方便,正式环境应该由于特殊账号的读写权限.注意这里的读写权限不应该是sql内部的账号,如sa这些,而是sqlagent.SQLServer service这类型的账号,这些账号才是访问文件夹的. 首先,创建一个[主服务器]
SQL Server高可用——日志传送(4-1)——概论
原文:SQL Server高可用--日志传送(4-1)--概论 本文作为学习总结,部分内容出自联机丛书及其他书籍 日志传送是什么? SQLServer 2012之前(2012出现了AlwaysOn),SQLServer存在四大高可用(集群/群集.日志传送.镜像和复制).本主题主要讨论其中的日志传送功能.但是由于工作原因,只能谈论到使用级别,不做太深入的研究. 现在先来说说日志传送(Log Shipping)是什么? 它是高可用的其中一种,可以搭配其他高可用实现更有效的备份机制.而且从2000(2
日志采集框架Flume以及Flume的安装部署(一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统)
Flume支持众多的source和sink类型,详细手册可参考官方文档,更多source和sink组件 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume官网入门指南: 1:Flume的概述和介绍: (1):Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统.(2):Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS.hbase.hive.kafka等众多外部存储系统中(3):一般的采
Flume 高可用配置案例+load balance负载均衡+ 案例:日志的采集及汇总
高可用配置案例 (一).failover故障转移 在完成单点的Flume NG搭建后,下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群,架构图如下所示: (1)节点分配 Flume的Agent和Collector分布如下表所示: 名称 Ip地址 Host 角色 Agent1 192.168.137.188 hadoop-001 WebServer Collector1 192.168.137.189 hadoop-002 AgentMstr1 Collector2 192.168.137.190 h
高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级
<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务
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