这两个数据库操作的总和,构成一个完整的逻辑过程,不可拆分。这个过程被称为一个事务,具有ACID特性。
数据库恢复的策略,是使用最近的一次备份来实现数据库的还原,然后使用归档日志和联机日志将数据库恢复到最新或特定状态。
刚看见这个题目的时候还是有点懵逼的,后来才反应过来其实问的就是 redo log 的两阶段提交
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)
缓存雪崩是指在某一时刻,大量的缓存数据同时失效,导致大量的请求直接打到数据库上,从而引发数据库的压力激增,可能导致整个系统的崩溃,这种现象被称为缓存雪崩。
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事务处理几乎是每一个信息系统中都会涉及到的问题,它存在的意义就是保证系统中的数据是正确的,不同数据间不会产生矛盾,也就是保证数据状态的一致性(Consistency)。
在WordPress网站过程中,不少朋友遇到过WordPress网站崩溃的情况。下面简站wordpress小编就从自己多年的wordpress运营经验出发,来聊聊这个问题。WordPress网站崩溃可能由多种原因引起,以下是一些常见的原因及其解决方法:
有个水友提问: 沈老师,我们有一次MySQL崩溃,重启后发现有些已经提交的事务对数据的修改丢失了,不是说事务能保证ACID特性么,想问下什么情况下可能导致“事务已经提交,数据却丢失”呢? 这个问题有点复杂,得先从redo log说起。 为什么要有redo log? 事务提交后,必须将事务对数据页的修改刷(fsync)到磁盘上,才能保证事务的ACID特性。 这个刷盘,是一个随机写,随机写性能较低,如果每次事务提交都刷盘,会极大影响数据库的性能。 随机写性能差,有什么优化方法呢? 架构设计中有两个常见的优化方法
遇到的失败或错误分为两大类:物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误,而逻辑错误一般在终端用户级别(数据库用户和管理员)。
我们坑你遇到的失败或错误分为两大类:物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误,而逻辑错误一般在终端用户级别(数据库用户和管理员)。
参加过面试的同学们都应该知道,Redis常见面试题:Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一,搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩,接下来就这几个点进行详述。
数据库排名[1] https://db-engines.com/en/ranking
今天给大家推荐一款我用了多年,感觉非常好用的Mysql客户端——Sequel Pro,开源客户端,目前只有Mac版本。
异步提交是一个允许事务能更快完成的选项,代价是在数据库崩溃时最近的事务会丢失。在很多应用中这是一个可接受的交换。
数据复制是指将数据复制到一个或多个数据容器以确保可用性的过程。复制的数据通常存储在不同的数据库实例中,即使一个实例发生故障,我们也可以从其他实例获取数据。
1.请求数量较高,大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据,但是缓存中又没有,此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存,造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
Crash-safe,顾名思义,就是系统在突发的宕机或者崩溃情况发生时,对数据的安全性进行保护。在数据库中,我们把这个概念进一步细化,特指某种数据库特性或者机制,可以在系统宕机或者异常终止的情况下,保证数据的一致性和完整性。
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前文提要 承接前文《一次线上Mysql数据库崩溃事故的记录》,在文章中讲到了一次线上数据库崩溃的事件记录,建议两篇文章结合在一起看,不至于摸不着头脑。 由于时间原因,其中只讲了当时的一些经过以及我当时的一些心理活动,至于原因和后续处理步骤并没有在文章中很清晰的写出来,以致于很多朋友说看得不清不楚的,这里向他们道个歉,主要是上周真的没有足够的时间将两篇文章同时准备好,不然也不会草草结尾了,而且上篇文章中主观因素占了较大的比重,因为回忆起这件事的时候确实有很多想法,因此显得有些个人化、日记化了。 这篇文章就不再
ACID 原子性(Atomicity) 事务被分割为不可分割的最小单元, 事务的所有操作要么全部提交成功, 要么全部回滚失败. 一致性(Consistency) 数据库在事务执行前后都保持一致性状态. 在一致性状态下, 所有事务对一个数据的读取结果都是相同的. 隔离性(Isolation) 一个事务所做的修改在最终提交之前, 对其他事务不可见. 持久性(Durability) 一旦事务提交, 则其所做的修改将会永远修改到数据库中. 即使系统发生崩溃, 事务执行的结果也不能丢失.
Redo Log 是 MySQL InnoDB 存储引擎中的一种重要的日志工具。它主要用于记录数据库中所有的修改操作,包括但不限于插入、删除和更新等操作,以便在系统崩溃等异常情况下进行数据恢复。
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存,利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵,将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://medium.com/@interviewready/data-replication-in-distributed-system-87f7d265ff28
事务是数据库最为重要的机制之一,凡是使用过数据库的人,都了解数据库的事务机制,也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理,往往言之不详,不明所以。所以,今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制,希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。
innodb_flush_log_at_trx_commit 是 MySQL 的一个系统变量,运行环境是 InnoDB 引擎。该变量定义了 InnoDB 在每次事务提交时,如何处理未刷入(flush)的重做日志信息(redo log)。它是 InnoDB 确保 ACID 属性中的持久性(Durability)的关键因素。当数据库发生故障,如崩溃或者断电,这项设置可以保护您的数据不会丢失。
在现代软件架构中,缓存的应用已经非常普及。缓存的使用在面试和实践中都是避不开的硬技能、硬知识,如果你说还不太熟悉缓存的使用,可能都不好意思说自己是程序员。
转账是生活中常见的操作,比如从A账户转账100元到B账号。站在用户角度而言,这是一个逻辑上的单一操作,然而在数据库系统中,至少会分成两个步骤来完成:
国内大佬翻译的文章,因为文章较长,不适合碎片化阅读,因此分为几篇文章来转载,满满的干货,外链在微信上不能显示,建议从第一篇文章开始看起
最简单的可以把数据放入一个map(本地缓存),单体应用时没有什么问题,但是当系统为分布式系统时就会出现很多问题,每一个服务都有一个自己的缓存,就会出现数据不一致等等问题,为了解决这些问题,我们使用统一的一个缓存
假设当前 ID=2 的行,字段 c 的值是 0,再假设执行 update 语句过程中在写完第一个日志后,第二个日志还没有写完期间发生了 crash,会出现什么情况呢?
目前IT圈里最大的瓜就是西安一码通的崩溃这个事情,它实际上也是目前全国最大的瓜之一,说全国人民关注也一点不过分,连工信部总工程师多都到现场了。
我就纳了闷了,为啥大家知道这种消息总是比我快?我平时上网也不少啊,但为啥我就看不到这些信息呢?怎么大数据天天给我推荐的都是些娱乐八卦、唱歌跳舞的内容!
Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。实际上,Redo日志的存在是为两种场景准备的,一种称之为实例恢复(Instance Recovery),一种称之为介质恢复(Media Recovery)。
很多朋友在使用云数据库的时候呢,遇到过数据库不断自动重启,云数据库重启怎么解决,其实这很有可能是因为有程序在自动关闭数据库的进程而导致的,我们可以通过错误报告进行分析,它是由于哪种情况所导致的,数据库重启在了解基本情况之后,我们就可以针对情况进行处理。
定义 数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能。 常用的MySQL存储引擎 InnoDB InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎,只有在需要 InnoDB 不支持的特性时,才考虑使用其它存储引擎。 采用 MVCC 来支持高并发,并且实现了四个标准的隔离级别,默认级别是可重复读。 表是基于聚簇索引建立的,它对主键的查询性能有很高的提升
Redis作为最流行的内存数据库之一,几乎每个公司都对其有所依赖.而大家都会注意的问题是”mysql库的删库与跑路”,很容易忽略redis这个依赖性非常高的中间件,一旦出问题,势必对整个业务甚至整个公司有影响.
MySQL 是一种关系型数据库,是开源免费的,且方便扩展,任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。默认端口号是 3306。
相信很多人都已经发现了,数据上云进程越来越快了,很多企业都在加快把云下数据库搬到云上的速度,同时企业对于云上数据库的要求也变得越来越高,毕竟数据的完整可靠承载着一家企业业务持续发展的使命,这种重要性不用多说大家也都明白。那么云数据库怎么实现事务零丢失的呢?云数据库具备了哪些优点呢?接下来一起来了解一下。
了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿?redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 redis 的穿透?
数据库维护中,备份或恢复是重中之重的问题。尽管很多时候数据库系统运行缓慢,但对数据库数据的丢失而言,显然后者损失的代价是
作者简介: 董冰,混迹DBA圈子十余载的闲云野鹤,曾服务过政府行业、银行数据中心、互联网游戏上市公司,辗转蛰伏于中国铁塔,励志做一个社会主义的螺丝钉。 故障场景描述: 业务系统和监控同时反映11G的
多租户技术(Multi-TenancyTechnology)又称多重租赁技术,用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件,并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种,数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案,即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。 优点:为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;如果出现故障,则恢复数据比较简单。 缺点:增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置
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缓存穿透(查不到):查询一个数据时Redis内存数据库没有,缓存未命中,于是向持久层数据库查询发现也不存在,查询失败。当多次缓存未命中时,都去请求持久层数据库造成压力,若用此进行攻击可能压垮数据库。
我们都知道,当用户修改了数据,数据页在内存中修改后并不是每次都刷新到磁盘上。checkpoint之前的数据页保证一定落盘了,这也代表这这部分redolog可以被覆盖了,checkpoint之后的之后的数据有可能落盘,也有可能没有落盘,所以在进行崩溃恢复时,checkpoint之后的日志还是需要被使用的。innodb会依据脏页的刷新情况,定期推进checkpoint,从而减少数据库崩溃恢复的时间。
摘要: 高并发一直是然个人头疼的问题;然而,其解决方式则是一套组合策略,由整体入手,逐步分析,逐步解决部分问题,进而解决所有问题;就像一支庞大的输水管道,不断的做分支导流,每层的分支可以导出部分的流量,继而顺利导出所有的流量。 总体思路:优化代码,分离业务逻辑,数据库,最后加服务器等; 逐步解决方案,具体操作如下: (1).页面的动静分离: 页面生成了静态的缓存,页面中的图片、JS等静态资源推CDN; 动态数据,能做缓存的做缓存(redis,memache);不能做缓存的,开始从代码层面下着手; (2).
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