zipkin和mysql结合保存zipkin在项目监控中得到的所有数据. <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> <!-- 我的zipkin版本是1.19.0,所以zipkin-storage-mysql也是1.19.0.前面改到版本比较高的,1.26.0就一直报错.所以

zipkin以mysql的方式存储 (centos+java8+mysql+zipkin2.3.1) 前言: 这篇教程用于搭建已mysql作为存储的zipkin.(还不知道zipkin是什么的小伙伴请略过,zipkin学习传送门http://blog.csdn.net/liaokailin/article/details/52077620). 其实zipkin以mysql的方式存储很简单,但是网上资料太少,能看到的几篇文章几乎都是在spring boot的基础上搭建的.这篇教程是以官网提供的ja

nestd事务如果报错了 则回滚到外部事物保存点 且外部事物如果没异常的话 会正常提交 nested事务并不会提交:如果外部事物报错了 内部事务会一同回滚

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

今天这篇文章,我会继续和你介绍在业务高峰期临时提升性能的方法.从文章标题“MySQL是怎么保证数据不丢的?”,你就可以看出来,今天我和你介绍的方法,跟数据的可靠性有关. 在专栏前面文章和答疑篇中,我都着重介绍了WAL机制(你可以再回顾下第2篇.第9篇.第12篇和第15篇文章中的相关内容),得到的结论是:只要redo log和binlog保证持久化到磁盘,就能确保MySQL异常重启后,数据可以恢复. 评论区有同学又继续追问,redo log的写入流程是怎么样的,如何保证redo log真实地写入了

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

原文地址:原创 mysql数据库千万级别数据的查询优化和分页测试作者:于堡舰 本文为本人最近利用几个小时才分析总结出的原创文章,希望大家转载,但是要注明出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_438308750100im0b.html 有什么问题:yubaojian0616@163.com 于堡舰 我原来的公司是一家网络游戏公司,其中网站交易与游戏数据库结合通过ws实现的,但是交易记录存放在网站上,级别是千万级别的数据库是mysql数据库. 可能有人会问mysql是否

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

说的是插入数据,这个倒像是载入数据. 上一篇,是按照插入数据来写的,就是insert into,当时插入一万条实在是太慢了,大概是286734毫秒. insert into table values,这个values后面都跟上内容的话,大概会快一点,具体时间没测. 然后在网上发现一个牛逼的方式:LOAD DATA INFILE.这个相当快,直接载入txt文本文件中的数据. 前面写了一篇博文,是生成一个txt,向其中写入N条数据,这样就很容易获取这个数据了.写了一堆数据到txt,然后在load d

利用kettle Spoon从oracle或mysql定时增量更新数据到Elasticsearch https://blog.csdn.net/jin110502116/article/details/79690483 背景: 目前的业务数据数据已经很大了,关于查询内的需求比较多,传统数据库已经不能满足目前的需要.必须得使用全文检索了,了解了相关资料,发现Elasticsearch这个工具比较强大.于是就开始新一段的爬坑之旅了... Elasticsearch安装什么的很方便,但是更新却是个很大

JDBC读写MySQL的大字段数据   不管你是新手还是老手,大字段数据的操作常常令你感到很头痛.因为大字段有些特殊,不同数据库处理的方式不一样,大字段的操作常常是以流的方式 来处理的.而非一般的字段,一次即可读出数据.本人以前用到Spring+iBatis架构来操作大字段,结果以惨烈失败而告终,在网上寻求解决方案,也 没找到答案.最终以JDBC来实现了大字段操作部分.   本文以MySQL为例,通过最基本的JDBC技术来处理大字段的插入.读取操作.   环境: MySQL5.1 JDK1.5

我主要是给出一些方向,很多地方没有详细说明.当时我学习的时候一直不知道怎么着手,花时间找入口点上比较多,你们可以直接顺着方向去找资源学习. 如果不是Spring Boot项目,那么根据Elasticsearch的版本选择对应版本的依赖即可. 例:Elasticsearch的版本为5.4.0,那么 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport<

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于 binlog存在Statement/Row

1. Mysql数据库异常 1.1. 数据库问题之Got error 28 from storage engine 原因首先检查磁盘是否已满,df -h一下 很可能是日志数据过大,查看该目录下文件夹和文件大小 du -h --max-depth=1 参考 https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/76020875 ps: 之后又新的数据库问题,陆续补充

MySQL复制异常大扫盲:快速溯源与排查错误全解https://mp.weixin.qq.com/s/0Ic8BnUokyOj7m1YOrk1tA 作者介绍王松磊,现任职于UCloud,从事MySQL数据库内核研发工作,主要负责UCloud云数据库UDB的内核故障排查工作以及数据库新特性的研发工作. 复制作为MySQL原生的数据同步功能,在MySQL高可用架构中起着至关重要的作用.本文梳理了MySQL高可用产品UDB在日常运维中遇到的复制问题,并总结了当复制发生异常时,排查复制异常的方法. 一.

通过上一节<微服务之分布式跟踪系统(springboot+zipkin)>我们简单熟悉了zipkin的使用,但是收集的数据都保存在内存中重启后数据丢失,不过zipkin的Storage除了内存,还有Cassandra.MYSQL.ElasticSearch. 二.zipkin的各种Storage配置简介 zipkin存在一些公用的配置,同时存在一些私有的配置(详细信息地址为:https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-serv

1.初始化数据库: 1) CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans ( trace_id_high BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64bit', trace_id BIGINT NOT NULL, id BIGINT NOT NULL, name VARCHAR(255) NOT NUL

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma

MySQL 事务 异常 事务隔离的级别   事务 在你操作数据库的同时,有可能其他用户还会不断地对数据进行增删改查操作.为了避免并行进行时出现混乱,就产生了"事务".事务就是要保证一组数据库操作,要么全部成功要么全部失败,以此来保证不混乱. 事务支持是在引擎层实现的,MySQL支持多系统,不是所有引擎都支持事务.   事务的特性(ACID) Atomicity(原子性):原子即不可分割,即事务是进行数据处理的基本单位 Consistency(一致性):事务使数据库从一种状态到另一种状态

php请求MySQL数据库返回GeoJSON数据的实现方法请参见: http://www.cnblogs.com/marost/p/6234514.html OpenLayers[v3.19.1-dist]添加GeoJSON数据源图层 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <link rel='stylesheet' href='ol.css'> <style> #map { heig