PostgreSQL MongoDB Redis Etcd 上个小节我们使用Binlog恢复了删除的数据,虽然恢复过程很简单,但是从Binlog日志解析数据还是一个比较难的操作,尤其是数据复杂的情况下,今天我们通过延迟同步的方法来恢复数据 MySQL 延迟主从同步(Delayed Replication)允许从库故意滞后于主库一段时间,用于应对误操作、数据恢复等场景。以下为配置步骤。 1小时(单位:秒) 二.历史主从搭建 1.检查当前主从状态 在主库和从库执行,确保主从同步正常。 [mysqld] master-info-repository = TABLE relay-log-info-repository = TABLE master_delay = 3600 通过配置延迟同步 ,我们可以可以更好的防止误删除数据和更新,但是要注意,如果只有一个从节点是不建议设置延迟同步,因为设置了延迟同步无法将从节点提升为主节点。
// pt-heartbeat检测MySQL同步延迟 // 公司今年准备进行某一个机房的业务迁移,需要对新机房的网络做一个测试,为了测试机房的同步延迟,使用了下pt-heartbeat的工具,针对这个工具 01 工具简介 pt-heartbeat是用来检测主从延迟情况的,它比Seconds_behind_master的值更具有参考性,它的整体思路是: 1、在主库上创建一张心跳表heartbeat 2、 --daemonize:让脚本以后台进程的方式运行 --monitor:该参数是监测延迟并输出结果(持续输出) --check:该参数监测延迟,但是只输出一次对比结果 Master端: master端主要的做法是使用 ,第二列是1分钟延迟,第三列是5分钟延迟,第四列是15分钟延迟 还需要注意几点: 1、--update, --monitor和--check三者是互斥的, 2、--daemonize只适用于--update --table:指定心跳表的名字 --skew:指定check相对于update的延迟时间,也就是在主库进行update之后,多久再在从库上进行对比操作。
内容目录 一、表现二、主从同步原理三、同步延迟原因分析四、解决方案五、参考 一、表现 从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。 binlog文件的请求 主库IO线程推送binlog文件到从库中 从库IO线程把binlog内容写入本地的relaylog文件中 从库SQL线程读取relay文件内容 从库SQL线程重新执行一遍SQL语句 三、同步延迟原因分析 1.同步延迟可能原因 从库性能差 从库一般会用性能差于主库的机器,用来做数据备份和读写分离。 网络问题 主库binlog发送到从库时,如果经过公网或者网络不稳定的情况,可能出现网络延迟,导致从库同步跟不上。 主库大事务 主库有比较复杂的事务操作,或者执行ddl以及大面积删数据等操作,也会导致从库同步延迟。
JMeter定时器一般用来设置延迟与同步。它的作用域和优先级如下: 定时器的优先级高于Sampler。 在同一作用域(比如控制器下)有多个定时器存在,每个定时器都会执行。 Random Delay Maximum:随机延迟时间。 Constant Delay Offset:固定延迟时间。 示例: ? 会让线程延迟在2.0到2.1秒之间。 Calculate Throughput based on: this thread only:仅针对当前线程,每个线程互不干扰,分开计算需要延迟多少时间。 Constant Delay Offset:固定延迟时间。 Synchronizing Timer ? 同步定时器,用来模拟多用户并发同一时刻发起请求。 小结 本文首先介绍了JMeter定时器的作用域和优先级,然后分别介绍了各式各样的定时器,既能设置延迟,也能同步集合,可以固定可以随机,配置与编程并存,五花八门。
之前部署了mysql主从同步环境(Mysql主从同步(1)-主从/主主环境部署梳理),针对主从同步过程中slave延迟状态的监控梳理如下: 在mysql日常维护工作中,对于主从复制的监控主要体现在: 1 )检查数据是否一致;主从数据不同步时,参考下面两篇文档记录进行数据修复: mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具(数据一致性监测、延迟监控)使用梳理 利用mk-table-checksum 监测Mysql主从数据一致性操作记录 2)监控主从同步延迟,同步延迟的检查工作主要从下面两方面着手: 1.一般的做法就是根据Seconds_Behind_Master的值来判断slave的延迟状态。 : 0 Last_SQL_Error: Replicate_Ignore_Server_Ids: Master_Server_Id: 101 Master_UUID: b667a58f-d6e0-11e6 2)Seconds_Behind_Master的值,如果为0,则表示主从同步不延时,反之同步延时。
11gR2之前的版本中,当创建一张表时,会自动分配段空间,这样做有几个弊端: 1. 初始创建表时就需要分配空间,自然会占用一些时间,如果初始化多张表,这种影响就被放大。 2. 为此,从11gR2开始,有一种新特性,叫延迟段,即延迟分配段空间。简单讲,默认将表(以及索引、LOB)的物理空间分配推迟到第一条记录插入到表中时。即有实际的数据插入表中时,再为每个对象初始化空间分配。 禁用延迟段: 可以禁用延迟段,是否使用延迟段是由DEFERRED_SEGMENT_CREATION参数定义的,该参数可以在会话级别修改,如果想彻底删除延迟段,可以在spfile中修改,本次以及下次启动后就会一直生效了 使用SEGMENT CREATION子句: 即使禁用了延迟段,还是可以使用SEGMENT CREATION在创建表时指定是否使用延迟段,例如: SQL> create table tbl_seg( 总结: 这种延迟段的新特性的好处是显而易见的,弊端也很明显,至于是否应该使用,则需要根据实际业务来决定,这也是Oracle提供了禁用延迟段选项的目的。
游戏同步模式 常见的游戏同步方式分为帧同步和状态同步. 帧同步 帧同步是在关键帧的时候同步操作到服务器, 服务器转发操作给客户端. 客户端只有接收到关键帧后才会进行操作. 状态同步 状态同步是客户端上传操作到服务器, 服务器收到游戏行为后进行验算, 然后以广播的形式发放游戏状态, 客户端再根据这个进行显示. 区别 核心交互逻辑写在哪 状态同步和帧同步最大区别在于, 核心交互逻辑写在哪里. 帧同步的核心逻辑是写在客户端, 服务器做的仅仅是分发操作. 状态同步下客户端仅仅是用来进行表现的, 逻辑运算是在服务器上的. 流量 状态同步的流量消耗要大过帧同步. 而状态同步则需要将全局的状态变化都进行保存. 安全性 帧同步在安全性上要弱于状态同步. 尤其是RTS中的战略迷雾和FPS中的透视, 是很难加以限制的.
一、MySQL数据库主从同步延迟产生的原因 MySQL的主从复制都是单线程的操作,主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog,由于binlog是顺序写,所以效率很高。 常见原因:Master负载过高、Slave负载过高、网络延迟、机器性能太低、MySQL配置不合理。 相对于异步复制,半同步复制提高了数据的安全性,同时它也造成了一个TCP/IP往返耗时的延迟。 总结,硬件强劲,延迟自然会变小。一句话,缩小延迟的解决方案就是花钱和花时间。 mysql主从复制存在的问题: 主库宕机后,数据可能丢失 从库只有一个sql Thread,主库写压力大,复制很可能延时 解决方法: 半同步复制—解决数据丢失的问题 并行复制----解决从库复制延迟的问题
问题表现 腾讯云的灾备实例,备库,只读实例等均出现巨大的同步延迟,表现如下: binlog 落后的 size 可能是 0 或者比较小 [y1pgifs78q.png] 按照如下方式找到主从延迟时间的监控 ,会看到主从延迟的时间不为 0,且表现为稳定上升的趋势。 [主从延迟时间的监控] 而只读从库上又没有什么查询的话,有可能就是无主键、索引的表引起的主从延迟。 如果在某张大表上 update 或者 delete 一些数据,而这张表没有索引,那么定位数据的时候就会变成全表扫描,且 update 或者 delete 的每一行数据都会触发一次全表扫描,从库会产生非常大的延迟 通过修改参数可能会加速追同步的速度,但是最好的办法还是加上主键或者唯一索引,索引搜索数据的效率还是远高于 HASH 算法的。
【健康度判断】 replicated table副本延迟大于5*60秒为非健康值。 网络/硬件瓶颈:副本间网络延迟高,或磁盘 I/O、CPU 资源不足。 ZooKeeper 性能问题:ZooKeeper 集群响应慢,导致元数据同步阻塞。
logstash数据同步 简介 集中, 转换和存储数据, logstach是免费且开放的服务器端数据处理管道, 能够从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的"存储库"中 官网 https www.elastic.co/cn/logstash/ 下载地址 https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash 功能 数据采集 以id或update_time作为同步边界 mkdir sync # 进入sync cd sync/ # 将驱动包拷贝到当前目录 cp /home/software/mysql-connector-java-5.1.41.jar ./ # 创建同步配置文件 false } } output { elasticsearch { # es 地址 hosts => ["192.168.247.142:9200"] # 同步的索引名 /logstash -f /usr/local/logstash-6.4.3/sync/logstash-db-sync.conf 记录时间 Logstash 多表同步到ES https://www.jianshu.com
比如说数据同步延迟,我曾经天真地认为“实时同步”是不会出现问题的,但是经过了一堆事件之后,深刻地认识到了实时同步的延迟问题。 我下意识里认为数据库的主从同步延迟问题,最多就是延迟几分钟而已,近期遇到的问题算是刷新了我的认知。 数仓2.0执行同步拉取得是数仓1.0从库的数据,由于同步的逻辑是增量刷新,因此任务执行得异常快——没有增量,扫描一遍就完事了。 最终,从库数据同步延迟约4小时左右。 是我目前遇到的主从同步延迟最长的一次。这一点确实触及了我知识的盲区,因此我去学习了一下相关的知识,总结在这里。 这就导致了主从不一致, 也就是主从延迟。 除此之外,还有一个点,当出现主从同步延迟的问题的时候,人工干预比较费劲。
一般情况下,我们是通过"show slave status \G;"提供的Seconds_Behind_Master值来衡量mysql主从同步的延迟情况。 具体说明见:mysql主从同步(4)-Slave延迟状态监控,这种方法在大多数情况下确实是可行的。 但是经验告诉我,仅仅依靠Seconds_Behind_Master的值来监测主从同步数据是否延迟是绝对不可靠的!!! 曾经遇到过的一个坑: Mysql主从环境部署后,刚开始主从数据同步是没问题的,也是通过监控Seconds_Behind_Master的值来判断同步是否延迟。 发生这种情况时,通过一般的正常监控方式是不会发现从库有数据延迟。由此可见,仅仅通过Seconds_Behind_Master=0来判断同步是否延迟显然是不够滴.........
遭遇以下典型问题:大促期间用户支付成功后无法立即查看到订单状态库存扣减后从库查询出现超卖误判用户信息更新后存在5-10秒的显示延迟核心解决方案与代码实现一、动态数据源路由(强制读主库)java 代码解读复制代码 java 代码解读复制代码// 延迟监控组件@Componentpublic class ReplicationMonitor { @Autowired private JdbcTemplate } throw ex; } } throw new ServiceException("数据同步超时 ,配合MySQL参数调优,可有效将主从延迟控制在1秒以内。 实际压测显示,在10万QPS场景下,订单状态查询延迟从5.3秒降至0.8秒,超卖误判率下降98%。
事后排查原因,是ERP系统和电商平台的库存同步延迟了整整6个小时。这就是没有实时数据同步的代价。 我们从多个维度对比一下:方案支持数据库延迟吞吐量断点续传DDL同步Oracle LogMinerOracle秒级万条/秒支持需配置DebeziumMySQL/PG/Mongo毫秒级5万/秒支持支持CanalMySQL 同步延迟延迟是CDC最核心的指标。业务对延迟的要求从秒级到毫秒级不等。建议选择延迟在100毫秒以内的方案。3. 断点续传能力生产环境的稳定性至关重要。故障不可避免,但恢复要快。断点续传是必备能力。 使用CDC采集生产数据后:数据采集延迟:小于1秒异常告警响应:从30分钟→2分钟设备利用率:提升15%七、总结CDC是企业实现数据实时同步的必备技术。 选择CDC方案时,建议关注以下五点:支持数据库类型:至少10种以上,覆盖主流数据库同步延迟:毫秒级为佳,秒级可接受断点续传:必备能力,故障快速恢复DDL同步:自动同步表结构变更监控告警:第一时间感知异常数据实时性是数字化转型的基础设施
何为延迟队列? 延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列,消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。 业务场景 延迟队列能做什么? 重试 比如消费者从队列里消费消息时失败了,但是想要延迟一段时间后自动重试。 如果不使用延迟队列,那么我们只能通过一个轮询扫描程序去完成。这种方案既不优雅,也不方便做成统一的服务便于开发人员使用。 但是使用延迟队列的话,我们就可以轻而易举地完成。 实现流程 延迟消费 延迟消费是延迟队列最为常用的使用模式。如下图所示,生产者产生的消息首先会进入缓冲队列(图中红色队列)。 延迟重试 延迟重试本质上也是延迟消费的一种。 如下图所示,消费者发现该消息处理出现了异常,比如是因为网络波动引起的异常。
MySQL无主键大表执行删除操作时,主从同步延迟是数据库运维中常见的棘手问题。 这一现象的核心原因在于从库无法有效定位需删除的行,导致全表扫描,尤其在数据量极大时执行效率极低,直接拖慢SQL线程,引发同步延迟甚至从库"夯住"无法继续工作。 无主键表删除操作在从库的执行效率通常比有主键表低数倍甚至数十倍,这是主从同步延迟的主要技术原因。 2. 无主键大表删除导致延迟的具体原因 无主键大表执行删除操作引发主从同步延迟的直接原因可归纳为以下几点: 首先,全表扫描的资源消耗是延迟的核心因素。 总结与建议 MySQL无主键大表删除导致主从同步延迟是数据库运维中常见的问题,其根本原因在于从库无法有效定位需删除的行,导致全表扫描或普通索引扫描。
系统学习javaweb-11-SSH整合 链接:https://csxiaoyaojianxian.github.io/javaweb_study05 名称:SSH整合 版本说明: struts
目录 背景说明 实际效果 安装步骤 安装 x11vnc 配置 x11vnc 配置 x11vnc 作为系统服务 使用 VNC 客户端连接 背景说明 通常vnc-server是单独开一个桌面 ,并不会同步到屏幕。 安装步骤 安装 x11vnc 更新系统包列表: sudo apt-get update 安装 x11vnc 及其依赖包: 尝试安装 x11vnc,并处理可能的依赖问题: sudo apt-get install x11vnc 修复依赖问题:如果安装 x11vnc 时遇到依赖问题,可以尝试运行以下命令来修复依赖关系: sudo apt-get -f install 配置 x11vnc 设置 VNC 密码: 为了安全起见,可以设置一个 VNC 连接密码: x11vnc -storepasswd 创建启动脚本: 创建一个脚本来启动 x11vnc
从库同步时与查询线程发生锁抢占 从库在同步数据的同时,可能跟其他查询的线程发生锁抢占的情况,此时也会发生延时。 网络问题 主从在进行binlog日志传输的时候,如果网络带宽也不是很好,那么网络延迟也可能造成数据同步延迟。 复制延迟问题解决方案 从sync_binlog参数配置下手 ? TIP:如果你搭建的集群是级联的模式的话,那么此时的binlog也会发送到另外一台从库里方便进行数据同步,此时这个配置项也不会起到太大的作用。 --+-----------+--------------------------------------+ | 157 | | 3306 | 158 | c269d11a -2a61-11eb-bf0d-000c29599fb3 | | 159 | | 3306 | 158 | c2cba590-2a61-11eb-ac0e-000c2900ba99