在version下的日志是二进制文件,查看需要转换 创建/data/middleware/zookeeper-3.4.14/translog.sh 脚本 格式化命令: java -classpath :./lib/slf4j-api-.jar:./zookeeper-.jar org.apache.zookeeper.server.LogFormatter /log/zookeeper/version-/log.100000001 > /log/zookeeper/tmp.log 执行命令 sh

SyncRequestProcessor作为一个ZooKeeper中的一个关键线程(ZooKeeperCriticalThread),是ZooKeeper请求处理链中的事务日志记录处理器,其主要用来将事务请求记录到事务日志文件中去,同时还会触发ZooKeeper进行数据快照. 数据结构 LinkedBlockingQueue<Request> queuedRequests:上一个RequestProcessor调用nextProcessor.processRequest(request)将re

前面提到,在zookeeper server的配置文件zoo.cfg中可以通过dataLogDir来配置zookeeper的事务日志的输出目录,这个事务日志类似于下面这样的文件: 这个文件是一个二进制文件, 一般不能够直接识别, 那么是否有方法可以把这些事务日志转换成正常日志文件呢, 答案是肯定的~        Zookeeper自带一个工具类:org.apache.zookeeper.server.LogFormatter, 使用这个类可以对zookeeper的事务日志进行格式化查看, 方法

zookeeper日志各类日志简介 zookeeper服务器会产生三类日志:事务日志.快照日志和log4j日志. 在zookeeper默认配置文件zoo.cfg(可以修改文件名)中有一个配置项dataDir,该配置项用于配置zookeeper快照日志和事务日志的存储地址.在官方提供的默认参考配置文件zoo_sample.cfg中,只有dataDir配置项.其实在实际应用中,还可以为事务日志专门配置存储地址,配置项名称为dataLogDir,在zoo_sample.cfg中并未体现出来.在没有da

原创文章,转载请注明原文链接(http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5705314.html) 在之前的文章<InnoDB的WAL方式学习>(http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5203064.html)里,我分析了WAL是什么,触发时机,最近刚好在看redo log方面的源码,就再次聊一聊这方面的事情吧. 一 日志写入时机 大家都知道这个参数:innodb_flush_log_at_trx_commit,该参数用于控制redo

ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper 构建海量日志分析平台 参考:http://www.tuicool.com/articles/R77fieA 我在做ELK日志平台开始之初选择为ELK+Redis直接构建,在采集nginx日志时一切正常,当我采集我司业务报文日志类后,logstash会报大量的redis connect timeout.换成redis cluster后也是同样的情况后,就考虑对消息中间件进行替换重新选型,经过各种刷文档,决定选用kafka来替换redis.根

innodb事务日志包括redo log和undo log.redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志,提供回滚操作. undo log不是redo log的逆向过程,其实它们都算是用来恢复的日志: 1.redo log通常是物理日志,记录的是数据页的物理修改,而不是某一行或某几行修改成怎样怎样,它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页,且只能恢复到最后一次提交的位置). 2.undo用来回滚行记录到某个版本.undo log一般是逻辑日志,根据每行记录进行记录. 1.

innodb事务日志包括redo log和undo log.redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志,提供回滚操作. undo log不是redo log的逆向过程,其实它们都算是用来恢复的日志:1.redo log通常是物理日志,记录的是数据页的物理修改,而不是某一行或某几行修改成怎样怎样,它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页,且只能恢复到最后一次提交的位置).2.undo用来回滚行记录到某个版本.undo log一般是逻辑日志,根据每行记录进行记录. 1.re

日志分析平台,架构图如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务. 第二层. logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash节点会实时去kafka broker集群拉数据,转发至ES DataNode. 第四层.数据持久化存储 ES Da

Zookeeper持久化两类数据,Transaction以及Snapshot,logDir存储transaction命令,dataDir存储snap快照,其下子目录名称以version-2命名,子目录内部文件是分别以log.zxid和snapshot.lastProcessedZxid命名,每个目录下可以有很多个这样的文件,Transaction文件的文件名中zxid是文件中所有命令中zxid最小的zxid,而Snapshot中的lastProcessedZxid是最后一个操作的zxid. 它们

zookeeper的事务日志的格式如 log.xxx, xxx表示顺序序号 我使用的zookeeper版本:3.5.5 事务日志 执行命令 java -cp .:/tmp/zookeeper-3.5.5.jar:/tmp/slf4j-api-1.7.25.jar:/tmp/zookeeper-jute-3.5.5.jar org.apache.zookeeper.server.LogFormatter /tmp/zookeeper/version-2/log.1 > /tmp/zklog.log

2.undo log 2.1 基本概念 undo log有两个作用:提供回滚和多个行版本控制(MVCC). 在数据修改的时候,不仅记录了redo,还记录了相对应的undo,如果因为某些原因导致事务失败或回滚了,可以借助该undo进行回滚. undo log和redo log记录物理日志不一样,它是逻辑日志.可以认为当delete一条记录时,undo log中会记录一条对应的insert记录,反之亦然,当update一条记录时,它记录一条对应相反的update记录. 当执行rollback时,就可

原创文章,转载请标明原文链接:http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5708992.html 昨天写了有关事务日志的一些基本点(http://www.cnblogs.com/wingsless/p/5705314.html),今天结合我最近的学习成果继续总结事务日志的知识点. 三 日志结构 我们都知道InnoDB最小的存储单元叫做页(page)或者块(block),日志系统也是如此,它是一个512字节的块,被这个参数定义:OS_FILE_LOG_BLOCK_SIZ

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6646143.html SQLServer中开启CDC之后,在某些情况下会导致事务日志空间被占满的现象为:在执行增删改语句(产生事务日志)的过程中提示,The transaction log for database '***' is full due to 'REPLICATION'(数据库“***”的事务日志已满,原因为“REPLICATION”). CDC以及复制的基本原理粗略地讲,对于日志的使用步骤如下: 1,每当

Reference:  https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/archive/2018/05/08/9010872.html 引言 为了最大程度避免数据写入时 IO 瓶颈带来的性能问题,MySQL 采用了这样一种缓存机制: 当修改数据库内数据时,InnoDB 先将该数据从磁盘读物到内存中,修改内存中的数据拷贝,并将该修改行为持久化到磁盘上的事务日志(先写 redo log buffer,在定期批量写入),而不是每次都直接将修改过的数据记录到磁盘内,等事务日志持久

上文: zookeeper源码分析之一服务端启动过程 中,我们介绍了zookeeper服务器的启动过程,其中单机是ZookeeperServer启动,集群使用QuorumPeer启动,那么这次我们分析各自一下消息处理过程: 前文可以看到在 1.在单机情况下NettyServerCnxnFactory中启动ZookeeperServer来处理消息: public synchronized void startup() { if (sessionTracker == null) { createSe

写在开始:这是我找到一篇比较好的博客,转载到这来进行备份原文参考: Zookeeper ZAB 协议分析 前言 ZAB 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议.在 ZooKeeper 中,主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性,基于该协议,ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性. Atomic broadcast protocol ZAB 是 Zookeeper 原子广播协议的简称,下面我们来讨论协

Quorum请求是转发给Leader处理,并且需要得一个Follower Quorum确认的请求.这些请求包括: 1)znode的写操作(OpCode.create,OpCode.delete,OpCode.setData,OpCode.setACL) 2)Session的创建和关闭操作(OpCode.createSession和OpCode.closeSession) 3)OpCode.multi操作. 本文分析了Client, Follower和Leader协同完成Quorum请求的过程.另

Zookeeper是可以存储数据的,所以我们可以把它理解一个数据库,实际上它的底层原理本身也和数据库是类似的. 一.数据库的原理 我们知道,数据库是用来存储数据的,只是数据可以存储在内存中或磁盘中.而Zookeeper实际是结合了这两种的,Zookeeper中的数据即会存储在磁盘中以达到持久化的目的,也会同步到内存中以到达快速访问的目的. 事实上,用过Zookeeper的同学应该知道,Zookeeper中有两种类型的节点:持久化节点和临时节点. 持久化节点:会持久化在磁盘中,除非主动删除,将一直

前言 之前的Zookeeper协议篇-Paxos算法与ZAB协议通过了解Paoxs算法开始,到Zab协议的两大特性:崩溃恢复和消息广播,学习了Zookeeper是如何通过Zab协议实现高可用,本篇主要解析Zookeeper的启动流程 单机模式启动流程 我们知道,Zookeeper使用中分为单机和集群两种,而这两种最大的不同则是,集群启动下需要进行Leader选举以及Leader和Follower之间的数据同步操作,而单机启动则不需要此操作,Zookeeper单机启动大概分为三个部分,分别为预处理