在Linux系统中，系统盘和数据盘是指存储设备的两种不同用途。系统盘通常用于安装操作系统和存储系统文件，而数据盘用于存储用户数据和应用程序等信息。本文将详细介绍系统盘和数据盘的定义、区别以及在Linux系统中的应用。
灾难备份是指为了减少灾难发生的概率，以及减少灾难发生时或发生后造成的损失而采取的各种防范措施。
系列文章索引: [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 一] 同步一个数据库要发多少个数据包？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 二] "开门待客"还是“送货上门”？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 三] “设计应对变化”--实例讲解一个数据同步系统 [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 四] 唯一不变的就是一直在变”--“数据”的华丽“变身术” 1，“唯一不变的就是一直在变” “唯一不变的就是一直
摘要：系统性能测试结果的可参考性与测试环境有着直接的关系，模拟环境与真实环境相比存在环境差异、数据量差异等问题，导致测试结果的可参考性差。
数据(data)是描述客观事物的符号记录，当然，它不只包括数字，字母，还包括图像，音乐等等。
“不懂得日志，你就不可能完全懂得数据库”Jay Kreps说道，Jay Kreps是LinkedIn公司首席工程师，本文介绍他本人对于日志的心得体会，包括日志是什么，如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。 ◆ ◆ ◆ 我们最后要讨论的是在线数据系统设计中日志的角色。 在分布式数据库数据流中日志的角色和在大型组织机构数据完整中日志的角色是相似的。在这两个应用场景中，日志是对于数据源是可靠的，一致的和可恢复的。组织如果不是一个复杂的分布式数据系统呢，它究竟是什么？ 如果换个角度，你可以看到把整个组织系
Linux是一种开放的、因Internet而产生的操作系统。Internet的发展、以网络为中心的计算模式如电子商务被迅速接受和普及，都为 Linux提供了更巨大的机会，使之成为企业和部门级的首选平台。同时，Linux也以其对新技术的巨大包容能力为自身发展提供了良好的生长和栖息环境。这表现在其内核技术的发展为Linux环境下管理数据、存储数据、分配数据、升级数据提供了高性能的系统技术支持。ext3文件系统就属这类技术中较突出的一种。 日志文件系统 通常在系统运行中写入文件内容的同时，并没有写入文件的元数据（如权限、所有者及创建和访问时间），如果在写入文件内容之后与写入文件元数据之前的时间差里，系统非正常关闭，处于写入过程中的文件系统会非正常卸载，那么文件系统就会处于不一致的状态。当重新启动时，Linux会运行fsck程序，扫描整个文件系统，保证所有的文件块都被正确地分配或使用，找到被损坏的目录项并试图修复它。但是，fsck不保证一定能够修复损坏。出现这种情况时，文件中不一致的元数据会填满已丢失文件的空间，目录项中的文件项可能会丢失，也就造成文件的丢失。 为了尽量减少文件系统的不一致性，缩短操作系统的启动时间，文件系统需追踪引起系统改变的记录，这些记录存放在与文件系统相分离的地方，通常我们叫“日志”。一旦这些日志记录被安全地写入，日志文件系统就可以应用它们清除引起系统改变的记录，并将它们组成一个引起文件系统改变的集，将它们放在数据库的事务处理中，保持在状态下有效数据的正常运行，不与整个系统的性能发生冲突。在任何系统发生崩溃或需要重新启动时，数据就遵从日志文件中的信息记录进行恢复。由于日志文件中有定期的检查点，通常非常整齐。文件系统的设计主要考虑效率和性能方面的问题。 Linux可以支持许多日志文件系统，包括FAT、VFAT、HPFS（OS/2）、NTFS（Windows NT）、UFS、XFS、JFS、ReiserFS、ext2、ext3等。 ext3支持多种日志模式 ext3 是ext2文件系统的高一级版本，完全兼容ext2，与ext2主要区别便是具有快速更新文件的存储功能。计算机自磁盘上读取或写入数据开始就必须保证文件系统中文件与目录的一致性，所有日志文件中的数据均以数据块的形式存放在存储设备中，当磁盘分区时文件系统即被创建，按照文件形式、目录形式支持存储数据和组织数据。Linux的文件和目录采用层次结构文件系统，文件系统一般是在安装系统时通过使用“mount”命令安装上的，用于使用的文件链表存储在文件/etc/fstab中，用于维护而安装的文件链表则存放在/etc/mtab中。 ext3提供多种日志模式，即无论改变文件系统的元数据，还是改变文件系统的数据（包括文件自身的改变），ext3 文件系统均可支持，以下是在/etc/fstab文件引导时激活的三种不同日志模式： ◆data=journal日志模式 日志中记录包括所有改变文件系统的数据和元数据。它是三种ext3日志模式中最慢的，但它将发生错误的可能性降至最小。使用“data= journal” 模式要求ext3将每个变化写入文件系统2次、写入日志1次，这将降低文件系统的总性能，但它的确是使用者最心爱的模式。由于记录了在ext3中元数据和数据更新情况，当一个系统重新启动的时候，这些日志将起作用。 ◆data=ordered日志模式 仅记录改变文件系统的元数据，且溢出文件数据要补充到磁盘中。这是缺省的ext3日志模式。这种模式降低了在写入文件系统和写入日志之间的冗余，因此速度较快，虽然文件数据的变化情况并不被记录在日志中，但它们必须做，而且由ext3的daemon程序在与之相关的文件系统元数据变化前执行，即在记录元数据前要修改文件系统数据，这将稍微降低系统的性能（速度），然而可确保文件系统中的文件数据与相应文件系统的元数据同步。 ◆data=writeback日志模式 仅记录改变文件系统的元数据，但根据标准文件系统，写程序仍要将文件数据的变化记录在磁盘上，以保持文件系统一致性。这是速度最快的ext3日志模式。因为它只记录元数据的变化，而不需等待与文件数据相关的更新如文件大小、目录信息等情况，对文件数据的更新与记录元数据变化可以不同步，即ext3是支持异步的日志。缺陷是当系统关闭时，更新的数据因不能被写入磁盘而出现矛盾，这一点目前尚不能很好解决。 不同日志模式间有差别，但设置的方法一样方便。可以使用ext3文件系统指定日志模式，由/etc/fstab启动时完成。例如，选择data=writeback日志模式，可以做如下设置： /dev/hda5 /opt ext3 data=writeback 1 0 在一般情况下，
阿朵负责测试系统 A，今天领导给她安排了一个新任务，系统 A 要新对接一个系统 B，系统 A 从系统 B 获取数据并对数据进行逻辑处理。
本文为百分点产品市场总监张涵诚原创，授权CDA数据分析师发布，转载请获得授权 背景 到2025年，保守估算，全球将拥有1000亿连接，65亿互联网用户使用超过100亿部智能手机，全球的数据总量达到百Z
说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL，可以说是项目中重要的一部分。
数据中心运行突发故障(如：天灾不可避免的灾难)是无法预测的，计算机里的数据就像扫雷游戏一样，十面埋伏充满雷区，随时都有可能Game Over，容灾备份就是数据安全的最后防线，但是你可以避免由数据中心发生故障而丢失数据引发的数据丢失的局面。
数据：描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。数据与其语义是不可分的。
说明书编制的目的是说明一个软件系统各个层次中的每个程序（每个模块或子程序）和数据库系统的设计考虑，为程序员编码提供依据。
公司业务系统的账户资金对接了第三方存管业务，第三方存管指的是银行与证券公司根据相关的法律法规，为投资者提供的客户交易结算资金管理服务。根据银行要求，在每个交易日闭市后业务系统都要将客户的资金变动情况生成清算文件发送给银行进行资金的清结算。
为解决应用系统间数据和信息的互通、互用，建立一个通用的、分布式的数据集成平台，用以解决异构数据平台数据交流和沟通的问题。
本文将介绍在业务持续发展环境中，复杂系统的改造过程以及实施的一些经验，希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
导读：解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。
主数据被普遍定义为组织/系统间共享的描述业务实体的数据， 属性相对稳定， 变化缓慢。
本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。
前言 欢迎接口测试的大拿来讨论。 目录 接口功能分类 接口类型分类 接口数据方向分类 接口数据读写方式分类 接口层级分类 一、接口功能分类 功能间接口 整套系统中，功能模块之间的接口。比如：erp 系统中采购模块和库存模块之间的接口，收付模块与总账模块之间的接口。 特点：一般系统的所有模块部署在同一服务器中，并且使用同一个数据库。 通常采用黑盒测试方法，注意接口数据在不同模块间的走向。尤其要注意接口间的逻辑控制关系。比如：销售发货时，要检查库存的可用量，如可用量不足，则不允许发货。 系统间接
网络信息的发展也使得数据的数量越来越庞大，想要除草如此庞大的数据，需要借助数据库的帮忙，目前数据库的种类非常多样，其中分布式数据库是一种较为新兴的数据库类型，下面为大家简单介绍分布式数据库系统是什么？以及分布式数据库系统主要有哪些优点？
如今，大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，是重要的生产因素。在数据驱动的信息化时代，企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中，才能从中萃取更大的业务价值，进而优化产品管理，拓展市场新渠道，打造企业核心竞争力，而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。对于企业而言，为什么要开展数据治理？何时启动数据治理项目？如何实施数据治理？在理清这些问题的前提下，借助端对端的数据治理，引领企业加快数字化转型，从而获取最大限度的价值。
这篇文章，咱们继续来聊聊之前的亿级流量架构的演进，之前对这个系列的文章已经更新到了可扩展架构的设计，如果有不太清楚的同学，建议一定先回看一下之前的文章：
作者 Jun Rao 为ODBMS撰写文章的转载。译者 Brian Ling，专注于三高（高性能，高稳定性，高可用性）的码农。 近几年， Apache Kafka的应用有了显著的增长。Kafka最新的
导读：数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常启动，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术，反正我是觉得它好像是挺牛逼的。
结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法，主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面，每个模型都从不同的角度描述系统需求。以下是对这三种模型的简要介绍：
曾几何时，我混迹于电商、珠宝行业4年多，为这两个行业开发过两套大型业务系统（ERP）。作为一个ERP系统，系统主要功能模块无非是订单管理、商品管理、生产采购、仓库管理、物流管理、财务管理等等。作为一个管理系统，大家的一般开发习惯就是使用.Net或Java技术，建立一个单块（单进程）架构的应用，只有一个SQLServer或MySql数据库。然后在项目文件中分一下各个模块，三层结构方式组织代码编写开发。最后测试，交付上线。
随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
在传统企业甚至互联网企业中往往存在大量的遗留系统，这些遗留系统大多都能够正常工作，有的可能还运行着关键业务或者持有核心数据。但是，大部分遗留系统通常经常存在技术陈旧、代码复杂、难以修改等特点。笔者曾经维护过一个Perl实现的网站，在2015年被解耦前，它已经工作了十几年，为公司占领市场立下了汗马功劳。奈何技术陈旧，维护困难，最后在微服务化过程中慢慢淡出。
今天我们来介绍一下ActiveMQ消息队列消息发送失败的处理方案。 在介绍今天的内容之前，首先我们来探讨一下为什么要用MQ。 企业中系统为什么要用消息队列那？其实要从消息中间件的常见使用场景来讲，然后结合自身系统对应的使用场景，说明系统中引入消息中间件解决了什么问题。 使用消息队列MQ,大致解决三类问题： （1）系统解耦 假设你有个系统 A，这个系统 A 会产出一个核心数据，现在下游有系统 B 和系统 C 需要这个数据。那简单，系统 A 就是直接调用系统 B 和系统 C 的接口发送数据给他们就好了。 整个过程，如下图所示：
软件工程中的系统设计是指在需求分析的基础上，对软件系统进行整体架构和各个模块的设计。系统设计的目标是将需求转化为具体的实现方案，明确软件的结构和功能，并考虑系统的可维护性、可扩展性、可重用性等方面的要求。
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长，所有功能统一部署难度加大，各个功能模块相互影响，使系统变的笨重且脆弱；因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级，来提升系统容量及健壮性。
2008年3月1日至12月20日，我参加了“数据安全访问平台”项目的开发，担任系统分析员的工作。该项目是某行业用户“数据中心二期”建设的主要内容，目标是：建立数据统一访问接口及其使用标准，规范、约束和审计数据应用访问数据库的行为，对数据应用提供强制审计的技术手段。 由于系统交付后，存在较长维护期，同时系统存在升级与扩展的情况，因此本项目对系统的可维护性设计要求较高。本文结合作者实践，讨论了从软件设计上提高可维护性的方法和措施：通过模块化设计方法和提高设计文档质重，改善软件的可理解性；通过提供测试接口和采用测试框架工具，改善软件的可测试性；通过动态库加载和针对接口编程的方法，提高软件的可扩展性。最后分析了采用方法的效果。
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同，它不显示有关流程时序的信息，也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
作者：冰河 星球：http://m6z.cn/6aeFbs 博客：https://binghe.gitcode.host 文章汇总：https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html 源码获取地址：https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR 备注：本文节选自 冰河技术 知识星球《Seckill秒杀系统》专栏，文末有福利！ 沉淀，成长，突破，帮助他人，成就自我。 本章难度：★★★☆☆ 本章重点：全面阐述建设秒杀系统挑战的应对之道，知己知彼，方案了然于胸，自然
故事从一次内部分享开始，我们每周组织组内分享，会分享一些技术，中间件，研发流程规范或者业务系统架构等内容，在进行了一系列中间件技术分享之后，会发现其中提及一系列通用的概念，这些是分布式系统所共有的，所以我们简单聊聊分布式概念。
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活，能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们无时无刻不在使用文件系统，进行开发时在使用文件系统，浏览网页时在使用文件系统，玩手机时也在使用文件系统。 对于非专业人士来说，可能根本不知道文件系统为何物。因为，通常来说，我们在使用文件系统时一般不会感知到文件系统的存在。即使是程序开发人员，很多人对文件系统也是一知半解。 虽然文件系统经常不被感知，但是文件系统是非常重要的。在 Linux 中，文件系统是其内核的四大子系统之一；微软的 DOS（Disk Operating System，磁盘管理系统
从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。
如果把现金流当作企业的血液，数据系统完全可以称得上是企业这个有机体的神经系统，每一个数据都是企业的神经元，这些数据记录的是资源以及资源活动的信息，通过将数据传输到企业的数据中心，由数据中心对数据进行存储、加工、处理和分析，然后形成企业的神经反应系统。
参与过ERP项目实施的人都应该知道，ERP项目实施能够成功，关键在于细节。有人这样说，ERP不难，只是很繁。这里所说的繁，指的就是整理ERP基础数据的过程。整理ERP基础数据的确很繁琐，这个过程并不比ERP上线轻松，但它并不难，只要坚持，就一定能够实现。ERP项目实施成功靠的是三分技术，七分管理，十二分数据。可见，ERP系统中基础数据整理的重要性。
随着产品复杂度的提升和微服务架构的流行，一个业务系统背后的数据存储系统也越来越复杂。
高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪，因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
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