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如何避免“无法将现有存储库移动和重用到所需位置”的警告？

要避免“无法将现有存储库移动和重用到所需位置”的警告，可以采取以下步骤：

确保目标位置的存储库是干净的：在将存储库移动到新位置之前，确保目标位置没有任何冲突或残留文件。可以使用版本控制系统的清理命令或手动删除不必要的文件。
更新存储库的远程地址：在将存储库移动到新位置后，需要更新存储库的远程地址，以便与新位置保持同步。可以使用命令行工具或版本控制系统的图形界面来更新远程地址。
检查权限设置：确保在新位置上具有足够的权限来访问和操作存储库。如果权限不足，可能会导致无法移动和重用存储库的警告。
检查网络连接：确保网络连接稳定，并且能够正常访问所需位置。如果网络连接不稳定或无法访问目标位置，可能会导致无法移动和重用存储库的警告。
检查版本控制系统的配置：确保版本控制系统的配置正确，并且与所需位置的配置相匹配。不同的版本控制系统可能有不同的配置要求，需要根据具体情况进行调整。

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腾讯云存储（对象存储）：提供高可靠、低成本的云存储服务，适用于各种数据存储和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云版本控制（代码托管）：提供基于 Git 的代码托管服务，支持团队协作和版本管理。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/codex
腾讯云网络连接（私有网络）：提供安全可靠的私有网络环境，用于构建复杂的网络架构和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vpc

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3 概述在本节中，我们首先概述PolarDB-IMCI的体系结构，接着总结驱动前面设计目标的设计理念，并简要描述用户界面。 3.1 PolarDB-IMCI的体系结构图2显示了PolarDB-IMCI的体系结构，遵循将计算和存储架构分离的关键设计原则。存储层是一个具有高可用性和可靠性的用户空间分布式文件系统PolarFS [8]。计算层包含多个计算节点，包括用于读写请求的主节点（RW节点）、用于只读请求的多个节点（RO节点）以及多个无状态代理节点用于负载均衡。有了这些，PolarDB-IMCI可以提供高资源弹性性（§7）。此外，存储和计算层中的所有节点都通过高速RDMA网络连接以实现数据访问的低延迟。为加快分析查询速度，PolarDB-IMCI支持在RO节点的行存储上建立内存列索引（§4）。列索引按插入顺序存储数据，并执行位于原位置之外的写操作以实现高效更新。插入顺序意味着列索引中的行可以通过其行ID（RID）而不是主键（PK）快速定位。为支持基于PK的点查找，PolarDB-IMCI实现了一个RID定位器（即两层LSM树）用于PK-RID映射。 PolarDB-IMCI使用一个异步复制框架（§5）进行RO和RW之间的同步。即，RO节点的更新不包含在RW的事务提交路径中，以避免对RW节点的影响。为增强RO节点上的数据新鲜度，PolarDB-IMCI在日志应用方面使用了两个优化，预提交式日志传送和无冲突并行日志重播算法。RO节点通过行存储的REDO日志进行同步，这比其他稻草人方法（例如使用Binlog）对OLTP造成的干扰要小很多。需要注意的是，将物理日志应用到列索引中并不是微不足道的，因为行存储和列索引的数据格式是异构的。每个RO节点中都使用两个相互共生的执行引擎（§6）：PolarDB的常规基于行的执行引擎来处理OLTP查询，以及一个新的基于列的批处理模式执行引擎用于高效运行分析查询。批处理模式执行引擎借鉴了列式数据库处理分析查询的技术，包括管道执行模型、并行运算符和矢量化表达式评估框架。常规基于行的执行引擎通过增强优化可进行列引擎不兼容或点查询。PolarDB-IMCI的优化器自动为两个执行引擎生成和协调计划，此过程对使用者透明。 3.2 设计理念我们以下面突出PolarDB-IMCI的设计理念，这也适用于其他云本地HTAP数据库。存储计算分离。同时作为云本地数据库的关键设计原则，存储计算分离架构在没有数据移动的情况下实现了适应性计算资源配置，这已经成为主流架构的替代方案。PolarDB-IMCI采取此决策以自然地达成我们的设计目标G＃5（高资源弹性）。单个RW节点和多个RO节点。实践中，单写架构已经通过[52] 确认拥有卓越的写性能并显着降低系统复杂性。我们观察到单个RW节点足以为95%的客户提供服务。此外，所有RO节点都具有与RW节点同步的一致数据视图。大型OLAP查询被路由到RO节点上以实现有效的资源隔离，RO节点可以快速扩展以处理激增的OLAP查询，这符合设计目标G＃3（对OLTP的最小干扰）和G＃5（资源弹性）。 RO节点内的混合执行和存储引擎。从OLAP社区的经验中得出，列式数据布局和矢量化的批处理执行对于OLAP查询来说是显著的优化。然而，对我们而言，直接使用现有的列式系统（例如ClickHouse）作为RO节点是不明智的决定。有两个原因支持这个论点。首先，在创建表方面，实现RW节点和RO节点之间的全兼容是耗时的。在云服务环境中，即使存在微小的不兼容性，也会在巨大的客户量下被显著放大并压垮开发人员。其次，纯基于列的RO节点对于被归类为OLTP工作量的点查找查询仍然效率低下。因此，我们开始设计一个扩展PolarDB原始执行引擎的新基于列的执行引擎，以满足目标G＃1（透明度）。列式执行引擎的设计旨在满足G＃2（先进的OLAP性能）。而基于行的执行引擎处理不兼容和点查询，前者无法处理。RO节点具有基于行和基于列的执行和存储引擎。双格式RO节点通过物理REDO日志进行同步。在共享存储架构上，新RO节点可以快速启动以处理激增的只读查询，以满足设计目标G＃5，并可以保持数据新鲜度（即G＃4）通过不断应用RW节点的REDO日志。然而，将异构存储与原始物理日志（即REDO日志）同步是具有挑战性的，因为日志与底层数据结构（例如页面）密切相关。因此，稻草人方法是使RW节点记录用于列存储的附加逻辑日志（例如Binlog）。缺点是，当提交事务时触发额外的fsyncs，从而对OLTP造成非常大的性能干扰。因此，我们专门设计了一种新的同步方法，通过重用REDO并使RO节点上的逻辑操作由物理日志组成。之所以可行是因为PolarDB-IMCI在RO节点上维护基于行的缓冲池和列索引。逻辑操作可以通过在行缓冲池上的应用进程中获得。我们的评估显示，重用REDO日志的开销明显低于使用Binlog。

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图文结合带你搞定MySQL日志之Undo log(回滚日志)

Undo Log:数据库事务开始之前，会将要修改的记录放到Undo日志里，当事务回滚时或者数据库崩溃时，可以利用UndoLog撤销未提交事务对数据库产生的影响。

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00 Confluent_Kafka权威指南-前言部分

对kafka来说，这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用，包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一，围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来？我们为什么要建造它？它到底是什么？ Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单：有很多数据库和系统能够存储数据，但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前，我们对各种现有的技术进行选择，从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等，但是没有一个能很好的满足我们的需求。我们最终决定从头开始。我们的想法是，与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据，我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理，你现在可以看到它是每个行业的架构核心，大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。那么kafka究竟是怎么回事呢，它与你已经知道和使用的系统相比如何？我们认为kafka是一个流式处理平台：允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理，这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同，但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较：企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题，但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样，支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处，kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别，使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别：首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列，需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次，kafka是一个真正的存储系统，可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势，它实现了真正的传输保证，其数据复制了多个副本、支持持久化，并且可以随时保存。最后，流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平，传统的消息队列中，消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系，简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。另外一个关于kafka的观点，也是我们设计和开发kafka的初衷之一，我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据，kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上，二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性，低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力，通常应用在数仓之上，不具有实时性，而kafka的低延迟特性，则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候，可以有能力对业务的各种情况进行反应，当业务的各种情况出现时，就可以构建直接支持操作的服务，对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟，这些工具移动数据，而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的，但是我认为，核心区别在于kafka反转了这个问题，kafka是一个面向数据实时处理的平台，而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统，还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面，这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容，与你在财报上看到的现金流同等重要。结合这三个领域的能力，在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起，这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。

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