最近在测试openGauss主从复制时发现一个问题:当备机落后主机很多时(比如停了一段时间后再启动),启动后会自动的追数,追数的过程状态是catchup,而在catchup的过程中,主库上的写入会全部阻塞,当然经过进一步验证,如果存在其他正常的备库(状态是normal),那么其中一个备库catchup不会阻塞主库。
MongoDB的副本集协议(内部称为pv1),是一种raft-like协议,即基于raft协议的理论思想实现,并且对之进行了一些扩展。
GPDB的高可用基于流复制,通过FTS进行自动故障切换。自动故障切换需要根据primary-mirror流复制的各种状态进行判断。本节就聊聊primary-mirror流复制的各种状态。同样适用于PgSQL
在生产环境中,从centos6.0以来,kvm虚拟机时钟配置这块,都使用的是localtime,工作很正常。
数据库作为信息系统重要的基础设施,一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重,这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”,稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案,而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的,有状态的应用更加难以运维,并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
openGauss在非极致rto特性下通过recovery_max_workers和recovery_parallelism参数控制并行回放的线程数。下面测试一下效果,可以通过停止备库来模拟主库xlog堆积,此处统一模拟堆积到1000个xlog后启动备库,来进行应用和回放,最终统计回放完成时间。可以通过比对receiver_replay_location和receiver_flush_location之间的差距来判断是否回放完成。
以上python文件就是Airflow python脚本,使用代码方式指定DAG的结构
作为GreenPlum高可用的核心功能,FTS(Fault Tolerance Server)进程负责故障检测。该进程是master上的一个子进程,可以快速检测到primary或者mirror是否宕机,并及时让primary/mirror进行故障切换。如果fts挂掉了,master还会再重新fork出一个。本文说说FTS的工作机制。
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
在不久前的 Apache DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人宋哲琦带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践。
2017年,我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台(DP)的调度系统,并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展,DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+:
前文Airflow的第一个DAG已经跑起来了我们的第一个任务. 本文就来丰富这个任务.
富士通的OSS团队和其他OSS社区成员合作,一直在贡献代码增强PG的逻辑复制功能。
本文源自阅读了 MongoDB 于 VLDB 19 上发表的 Tunable Consistency in MongoDB 论文之后,在内部所做的分享(分享 PPT 见文末)。现在把分享的内容整理成此文,并且补充了部分在之前的分享中略过的细节,以及在分享中没有提及的 MongoDB Causal Consistency(也出现在另外一篇 SIGMOD’19 Paper),希望能够帮助大家对 MongoDB 的一致性模型设计有一个清晰的认识。
去年下半年,我一直在搞模型工程化的问题,最终呢选择了airflow作为模型调度的工具,中间遇到了很多的问题。难免需要去网上搜点答案,可能是国内使用的airflow的人群比较少,搜到的答案不是过时了,就是驴唇不对马嘴,还有很久就是直接把国外的帖子使用翻译工具翻译后贴出来。
执行moveChunk有一些参数,比如在_moveChunks调用MigrationManager::executeMigrationsForAutoBalance()时,
qpnp-vm-bms.c使用来控制电池曲线的和BMS功能的,其compatible节点是"qcom,qpnp-vm-bms"
在日常的交付工作中,即便大家都更希望在一个氛围轻松、效率高、有成长空间的团队中工作,但实际上不管人数多少、合作的对象是谁,都多多少少会遇到一些问题。建立一支高度团结一致的团队非常难,但其实过程并不复杂,关键是要使事情化繁为简。 本文从“团队协作的五大障碍”出发,首先对团队协作过程中遇到的各种问题进行抽象归类,然后分享我们试过且效果很好的一些敏捷实践。每个团队情况不同,所列方法不一定适用所有人,不喜轻喷,欢迎来一起讨论分享。 本文会从以下几个方面来展开叙述: 团队挑战 团队协作的五大障碍 针对每一大障碍的具体
此文件挂载了磁盘、iso镜像文件、windows_virtio驱动iso文件,以做记录参考。 # cat windows_server_2019.xml
Tendermint的共识算法可以看成是POS+BFT,Tendermint在进行BFT共识算法确认区块前,首先使用POS算法从Validators中选举出Proposer。 然后由Proposer进行提案,最后使用BFT算法生成区块。Tendermint 的共识协议使用的gossip协议。
Airflow是Apache用python编写的,用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等(windows不兼容);、
第一就是获取当前时间,就像人想知道时间时看墙上挂的时钟一样,简称clock,如time()/ftime()/gettimeofday()/data()等这些系统调用,都是软件主动获取时间。
用一个具体的例子来解释一下这个核心差异,比如说你去便利店买一瓶水,只要你付钱商家就会把水给你,这个商家可能都不在乎这笔交易有没有记录。但是如果你去银行办理银行卡,我们都知道不是提供了申请材料就可以直接拿到卡的,这些申请材料必须要先保存好记录,然后还有人对这个记录审核确认无误后,并且这个审核都要记录后,柜员才敢把银行卡给你。
事务和复制对于很多数据库来说是共性,但每一种数据库在这两个问题的细节之处都会有各自的考量,带来了各自的特性;围绕着对共性和特性的讨论,我们将得以还原设计的权衡与思量。
WalSndCaughtUp -----> WALSNDSTATE_STREAMING
两周时间很快,两眨眼就过去了,两周时间也很长,要 14 次睡过去,14 次醒过来。又到了 thoughworks 的 EMPC中台解决方案团队 catchup 的时候了,这一次我给大家汇报一下昨天G同事特别有代表性的分享:线下零售行业的数字化转型应该注意哪些架构上的坑?。
KITT渗透测试框架是一种基于Python实现的轻量级命令行渗透测试工具集,本质上上来说,它就是一个针对渗透测试人员设计的开源解决方案。在KITT的帮助下,广大研究人员能够以另外,KITT还可以帮助用户轻松访问大量专业的渗透测试工具,并支持二进制等级的自定义配置。
来这里找志同道合的小伙伴! 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据,重复开发出多套数据同步工具,一方面难以管理,另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步,实时订阅,实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现? 离线同步:可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上; 实时订阅:通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列,供用户订阅消费; 实时同步:提供一些常见的订阅客户端料现,实时消费
北京时间5月31日,Space X首次载人火箭发射成功,而这只是Space X创始人Elon Musk庞大的商业航天计划中的一环。在经历19个小时的飞行后,Space X龙飞船与国际空间站成功对接,对接时间比原计划稍早,打开舱门后,迎接他们的是国际空间站上另外三名NASA宇航员。
结对编程可能算是比测试驱动开发更具有争议的敏捷实践了,事实上,仅有很少的团队可以很好的实施它并从中受益,对于更多的团队来说,即使在践行敏捷的团队中,也常常会分为旗帜鲜明的两个阵营。提倡者往往会强调结对编程在“传递领域知识”,“减少潜在缺陷”,“降低信息孤岛的形成”等方面的作用;而反对者则认为结对编程在很多时候都是在浪费时间:开发者在实践中很多时候都难以聚焦,容易产生分歧,另外个人的产出往往也难以度量。
参考资料:https://blog.csdn.net/kygoal/article/details/75041851
作者:jeryyzhang,腾讯 WXG 后台开发工程师 背景介绍 业务场景 作为以手机为主要平台的移动社交应用,微信内大部分业务生成的数据是有共性可言的:数据键值带有时间戳信息,并且单用户数据随着时间在不断的生成,我们将这类数据称为基于时间序的数据。例如朋友圈的发表,支付账单流水,公众号文章阅读记录等。这类基于时间序的数据通常不会删除,而是会随着时间流逝不断积累,相应需要的存储空间也与日俱增:key 量在万亿级别,数据量达到 PB 级别,每天新增 key 十亿级别。同时在十亿用户的加持下,每天的访问
MongoDB在Sharding模式下(对于Sharding不了解的可以参考shard介绍),通过Mongos向开启了shard分片的集合写入文档,这些文档会根据其shardKey分散到MongoDB的不同shard上。
本文作者腾讯WXG后台开发工程师jeryyzhang,收录时有改动,感谢原作者的分享。
在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。
原文链接:https://www.francetelevisions.fr/lab/projets/8K-Experiment-at-Roland-Garros-2019
最近在看一本书——《Team of Teams: New Rules of Engagement for a Complex World 》。作者之一是2003年就任美军驻伊拉克联合特种作战部司令官的Stanley McChrystal将军。书中有个例子看上去是那么的眼熟,相信不少同事,特别是销售和PM都会有同感。
Apache Airflow是一个编排平台,用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然,随着 Airflow 2.7 的推出,用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics!
raft是工程上使用较为广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议。在这里强调了是在工程上,因为在学术理论界,最耀眼的还是大名鼎鼎的Paxos。但Paxos是:少数真正理解的人觉得简单,尚未理解的人觉得很难,大多数人都是一知半解。本人也花了很多时间、看了很多材料也没有真正理解。直到看到raft的论文,两位研究者也提到,他们也花了很长的时间来理解Paxos,他们也觉得很难理解,于是研究出了raft算法。
犹他州(Utah)的雪鸟城(Snowbird)是一个不太可能发生软件革命的地方,它位于盐湖城外约25英里的地方,一点都不像硅谷:既不以阳光和温和的气候闻名,也不是什么科技创新中心,更没有那么多充满热情的企业家。但就在这里,一个滑雪胜地,一群具有反叛性的软件开发人员于2001年2月聚集在一起,经历了为期三天的讨论,他们制定并签署了行业历史上最重要的文件之一:敏捷宣言。
数据处理逻辑多,脚本相互依赖强,运维管理监测难,怎么办?!为了解决这些问题,最近比较深入研究Airflow的使用方法,重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow,特此笔记,跟大家分享共勉。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify,我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow,用于各种工作流,包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时,我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
问卷链接(https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2)
前面聊了Airflow基础架构🔗,以及又讲了如何在容器化内部署Airflow🔗,今天我们就再来看看如何通过Airflow和celery构建一个健壮的分布式调度集群。 1集群环境 同样是在Ubuntu 20.04.3 LTS机器上安装Airflow集群,这次我们准备三台同等配置服务器,进行测试,前篇文章🔗[1]中,我们已经在Bigdata1服务器上安装了airflow的所有组件,没看过的可以点击链接先看下之前的文章,现在只需要在其他两个节点安装worker组件即可。 Bigdata1(A) Bigdata2
2) OS 版本&架构: CentOS/7.9.2009/x86_64/ 官网下载地址
Kernel-based Virtual Machine的简称,是一个开源的系统虚拟化模块,自Linux 2.6.20之后集成在Linux的各个主要发行版本中。它使用Linux自身的调度器进行管理,所以相对于Xen,其核心源码很少。KVM已成为学术界的主流VMM之一。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云