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三年之久的 etcd3 数据不一致 bug 分析
“ etcd 作为 Kubernetes 集群的元数据存储，是被业界广泛使用的强一致性 KV 存储，但近日被挖掘出一个存在 3 年之久的数据不一致 bug——client 写入后无法在异常节点读取到数据 比如，endpoint 指定为 node1 进行写数据，3个节点都可以查到数据；endpoint 指定为 node2 进行写数据，node2 和 node3 可以查到；endpoint 指定为 node3 写数据，只有 node3 自己能够查到。 dbSize 和 revision 不一致则进一步说明了 3 个节点数据已经发生不一致了。 该问题从 2016 年引入，所有开启鉴权的 etcd3 集群都会受到影响，在特定场景下，会导致 etcd 集群多个节点之间的数据不一致，并且 etcd 对外表现还可以正常读写，日志无明显报错。
4.4K84发布于 2020-05-06 - 来自专栏MySQL技术
揭秘MySQL主从数据不一致
但是主从架构运行时间长久后容易出现数据不一致的情况，比如因从库可写造成的误操作或者复制bug等，本篇文章将会详细探究出现主从不一致及如何解决这种问题。 主从实例版本不一致，特别是高版本是主，低版本为从的情况下，主数据库上面支持的功能，从数据库上面可能不支持该功能。 MySQL自身bug导致。 比如我们在从库发现某几张表与主库数据不一致，而这几张表数据量也比较大，手工比对数据不现实，并且重做整个库也比较慢，这个时候可以只重做这几张表来修复主从不一致。 mysql>start slave; 这样我们就恢复了3张表，并且同步也修复了。这种方案缺点是在执行导入期间需要停止从库复制，不过也是可以接受的。 3.如何避免主从不一致 通过上面的介绍，可能你也大概知道了修复并不容易，所以我们要从源头上避免，那么我们该如何避免主从不一致的情况呢，下面给出几个建议，希望对你有用。
2.5K20发布于 2019-09-29 - 来自专栏小白鼠
ZooKeeper数据不一致的定位过程
现象 ZooKeeper读写过程中，重新选主，然后节点重启后，数据不一致了。例如原来有节点A，B，C。 创建临时节点znode1，节点A、B、C上均可见，此时节点B是leader。 此时A、B、C的日志看起来是这样的： A日志：txn1,txn2,txn3,txn8,txn9,txn10 B日志：txn1,txn2,txn3,txn4,txn5,txn6,txn7,txn8,txn9 ,txn10 C日志：txn1,txn2,txn3,txn8,txn9,txn10 也就是说B的txn4,txn5,txn6,txn7这几条日志，A、C都没有。 继续看代码，原来在关闭ZooKeeper Server的时候，有一个哥们，为了提高性能（我猜测），并没有把server相关的db（对应硬盘和内存里的数据）也关闭。 也正是因为这样，db里内存部分的数据，跟硬盘里的数据，没有匹配上。我一看更新的时间，2017年2月，哥们啊，ZooKeeper源代码真的不敢乱改。
1.6K20发布于 2021-09-07 - 来自专栏老铁丁D
数据库主从不一致
主从不一致 在没缓存的情况下 1.当服务写完主库 2.有一个请求读取从库数据 3.主从同步完成 这时出现主从不一致（写后立即读） 处理方案 1.业务允许的情况，直接忽略 2.强制读主节点 3.选择性读主节点 有没有可能实现，只有这一段时间，可能读到从库脏数据的读请求读主，平时读从呢？ 即在主从同步这段时间读取主节点，同步完成之后读取从节点 可以利用一个缓存记录必须读主的数据。 ，说明最近没有发生过写请求，此时就可以去从库查询以此，保证读到的一定不是不一致的脏数据。 __biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=2651961330&idx=1&sn=4bdbada3b26d4fc2fc505f7a0f2ad7c4&chksm=bd2d022e8a5a8b38e59f0dfffba7ca407fe8711644b3794832572dd822c665205bb820cdddf7&
64110编辑于 2022-08-12 - 来自专栏执行上下文
Vue3 Ref获取节点返回顺序不一致。
项目中使用 vue3的 ref 功能来获取当前组件暴露的api。但是在控制台打印的dom数组的时候却和实际页面中的节点顺序不一致。这就导致可怜我在页面点了获取排在第一个的数据。 点击下载打印出来的数据是和dom节点里面的数据一致的。只有在我切换不同数据源之后。比如当前初始化的是三条数据，切换到两条数据。在切换回来的时候打印的时候顺序就颠倒了。 十分的奇怪。 而且只要切换后。 3、使用js的原生方法。 首先给ref替换成 class。然后通过原生 js来获取相同的 class并指定获取第几个 class的 dom 来实现。 其实在 Vue3 中，当你使用 ref 来引用 DOM 元素并遍历节点数组时，返回的节点顺序可能与在浏览器中渲染的顺序相反。 这可能是因为 Vue3 在渲染和更新 DOM 时使用了虚拟 DOM 和响应式系统的机制。 而虚拟 DOM 和响应式系统通常会在渲染期间对节点进行优化和重新排序，以提高性能并确保 DOM 的一致性。
68910编辑于 2024-04-19 - 来自专栏积累沉淀
多线程带来的数据不一致
两种方法 1同步快 import java.util.Random; public class Test13 { /** * @param args * 多线程带来的数据不一致 counter1=new Thread(sto,"张三 "); Thread counter2=new Thread(sto,"李四"); Thread counter3= new Thread(sto,"王五"); counter1.start(); counter2.start(); counter3.start();
1K50发布于 2018-01-11 - 来自专栏架构师之路
缓存与数据库不一致，咋办？
一、数据库主从不一致 先回顾下，无缓存时，数据库主从不一致问题。 ? 如上图，发生的场景是，写后立刻读： （1）主库一个写请求（主从没同步完成） （2）从库接着一个读请求，读到了旧数据 （3）最后，主从同步完成 导致的结果是：主动同步完成之前，会读取到旧数据。 可以看到，主从不一致的影响时间很短，在主从同步完成后，就会读到新数据。 二、缓存与数据库不一致 再看，引入缓存后，缓存和数据库不一致问题。 ? 如上图，发生的场景也是，写后立刻读： （1+2）先一个写请求，淘汰缓存，写数据库 （3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit 可以看到，加入缓存后，导致的不一致影响时间会很长，并且最终也不会达到一致。 三、问题分析 可以看到，这里提到的缓存与数据库数据不一致，根本上是由数据库主从不一致引起的。
1.7K50发布于 2018-07-27 主数据不一致如何影响业务决策？
本文将从一线实施视角，剖析主数据不一致如何具体干扰业务决策，并分享我们如何通过平台化方案解决这一顽疾。 现场常见的三种“数据打架”场景在实际项目中，主数据不一致并非抽象概念，而是具体表现为以下三种高频故障场景：实体识别冲突：这是最常见的问题。 主数据不一致对业务决策的真实冲击作为实施工程师，我亲眼见证过因数据问题导致的决策失误。主数据不一致的影响是全方位、深层次的：1.战略层：市场洞察失真，资源错配高层决策依赖宏观数据分析。 审计时，由于数据源头分散，追溯变更历史极其困难，企业面临巨大的合规压力。3.执行层：自动化受阻，人工干预频繁基层执行依赖系统自动化。数据不一致是自动化的最大敌人。 集中存储模式：对于新建系统，直接集中存储主数据，分发给下游。无论哪种模式，核心都是确保每个实体只有一个经过验证的最新版本，杜绝“多头维护”。3.事件驱动，实现实时同步决策的时效性要求数据必须实时一致。
14020编辑于 2026-03-17- 来自专栏云原生可观测性
解决 Elasticsearch type 不一致导致写入数据失败
type 与你创建索引时指定type不一致。 因此，有两种办法，要么修改写入数据时的 type ，要么修改当前索引的 type 。 不过在最新的 7.x 没有该问题了，因为 官方已经把 type 功能移除了。 随后将备份数据导出到文件，修改文件中 type 为 default。再写入原来新的 journal_test_2 索引。 将 journal_test_2 索引数据备份至 journal_test_2_bak索引： curl -X POST "localhost:9200/_reindex? 注意，为了不影响原来的备份数据，我将修改后的数据写入到新的文件(my_index_mapping_default.json)中： cat my_index_mapping.json| sed s/\"_
1.9K30发布于 2020-06-19 - 来自专栏铭毅天下
数据库同步 Elasticsearch 后数据不一致，怎么办？
1、实战线上问题 Q1：Logstash 同步 postgreSQL 到 Elasticsearch 数据不一致。 Q2：mq 异步双写数据库、es 的方案中，如何保证数据库数据和 es 数据的一致性？ 2、推荐解决方案之一——ID 比较法 如下示例，仅拿问题1举例验证，问题2原理一致。 数据库中提取所有数据。 如果 Logstash 输出文件中的记录数与 PostgreSQL 数据库中的记录数一致，但 Elasticsearch 中的记录数不一致，请检查 Elasticsearch 集群的健康状况和日志。 3、推荐方案二——Redis 加速对比 在这种情况下，可以使用 Redis 的集合数据类型来存储 PostgreSQL 数据库和 Logstash 输出文件中的 ID。
2.2K10编辑于 2023-08-18 - 来自专栏架构师之路
多库多事务降低数据不一致概率
回答：第一个事务成功提交之后，最后一个事务成功提交之前，如果出现问题（例如服务器重启，数据库异常等），都可能导致数据不一致。 ? 方案一总执行时间是303ms，最后202ms内出现异常都可能导致不一致； 方案二总执行时间也是303ms，但最后2ms内出现异常才会导致不一致； 虽然没有彻底解决数据的一致性问题，但不一致出现的概率大大降低了 事务提交后置降低了数据不一致的出现概率，会带来什么副作用呢？ (); trx2.exec(); trx3.exec(); trx1.commit(); trx2.commit(); trx3.commit(); 这个小小的改动（改动成本极低），不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题 ，但能大大降低数据不一致的概率，带来的副作用是数据库连接占用时间会增长，吞吐量会降低。
80250发布于 2018-03-01 - 来自专栏腾讯云容器服务团队的专栏
重启导致etcd数据不一致的bug分析
问题描述 近日，腾讯云TKE团队的工程师在做混沌测试的过程中，定位并解决了一个存在3年之久的etcd3数据一致性bug。 在特定场景下，该bug会导致etcd集群多个节点之间的数据不一致，而且etcd日志无明显报错，并且继续向集群写入数据不会报错，但是会概率性读不出来，可能导致Kubernetes集群无法正常工作。 ，引发数据不一致。 而auth revision不一致的根本原因，是由于etcd3的权限模块本身未持久化consistentIndex导致。 ，从而和其他节点不一致。
3.1K00发布于 2020-03-16 - 来自专栏爱可生开源社区
故障解析 | 主从数据不一致竟然不报错？
1故障现象 主从数据不一致，但是看复制是正常状态（双 Yes）。此时主库执行，从库本该报错 1062 或者 1032 的 SQL，从库复制线程还是双 Yes，没有报错。 3问题处理 这种情况目前看只能重做从库。 因为案例中复制进程为双 Yes，无法被监控捕获，同时无法得知数据不一致出现的时间点，所以无法通过分析 binlog 恢复。 本案例中的实例还进行过主从切换，只能联系业务方做一次全量的数据对比，得到一个完整数据的实例，然后重新构建从库。 4总结 最后总结一下 Auto_Position 的作用。 避免一些未知操作导致从库复制线程没有预期的报错，进而导致从库未正确复制，数据丢失。 故障解析 | MySQL 主从复制遇到 1590 报错 故障解析 | 生产环境遇到 MySQL 数据页损坏问题如何解决？
42220编辑于 2023-09-09 - 来自专栏大大刺猬
mysqldump导出导入的数据checksum校验不一致, pt-table-checksum也校验不一致
=2然后使用checksum table 校验每张表的hash值, 发现有张表校验值主从不一致, 但行数是一样的, 只有这一张表不一致.再使用Mysqldump 导出主5.6 和 从5.7 的数据, 然后使用 分析mysql导出导入的, 行数一致, 基本上就确定是字符集方向的问题了.使用pt-table-checksum 校验得到 一个有问题的数据区间.然后再使用脚本逐行校验该区间的数据, 得到不一致的数据行 ID查找相关数据, 发现 一个varchar字段的数据有个4字节的字符... --single-transaction --master-data=2 --default-character-set=utf8mb4然后导入从库, 再次校验数据, 数据就一致了总结导出的时候注意加上字符集 .其实导入的时候 还遇到个小问题, 就是只导入那一行数据, 但那一行数据又有时间字段, 我又把TIME_ZONE之类的删除掉了.
48250编辑于 2023-08-04 - 来自专栏大数据-数据人生
从MySql 导数 到Hive数据不一致问题
从MySql 导数 到Hive数据不一致问题 作者:幽鸿 最近在使用Sqoop的时候，发现从MySql导入到Hive的数据莫名其妙会多少好多，并且没有任何规律可循。 而Hive在碰到\n\r等的时候，会被默认识别为换行，即一条数据可能被拆分成多条数据。 那么如何查看Sqoop导出的源数据呢？我们可以现将数据导入到HDFS，使用-z命令： sqoop import --connect "jdbc:mysql://$ip:$port/$DBName? ，我们可以将数据从/apps-data/hduser06/$tablename路径下download下来，这里使用了-z命令：该命令可以将数据压缩成gizp格式，而sqoop的默认压缩格式是deflate 压缩，这种格式我们必须转换才能看，所以加上-z命令后，就可以查看源数据库文件，进行查看数据的具体原因了。
1.8K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏架构师之路
数据库主从不一致，怎么解？
如上图： （1）一个主库提供写服务 （2）多个从库提供读服务，可以增加从库提升读性能 （3）主从之间同步数据 画外音：任何方案不要忘了本心，加从库的本心，是提升读性能。 问：为什么会出现不一致？ 答：主从同步有时延，这个时延期间读从库，可能读到不一致的数据。 ? 如上图： （1）服务发起了一个写请求 （2）服务又发起了一个读请求，此时同步未完成，读到一个不一致的脏数据 （3）数据库主从同步最后才完成 画外音：任何数据冗余，必将引发一致性问题。 如上图： （1）使用一个高可用主库提供数据库服务 （2）读和写都落到主库上 （3）采用缓存来提升系统读性能 这是很常见的微服务架构，可以避免数据库主从一致性问题。 总结 数据库主库和从库不一致，常见有这么几种优化方案： （1）业务可以接受，系统不优化 （2）强制读主，高可用主库，用缓存提高读性能 （3）在cache里记录哪些记录发生过写请求，来路由读主还是读从 文字很短
1.3K30发布于 2018-07-27 - 来自专栏iSharkFly
Discourse 访问统计数据的不一致
Discourse 如果使用网站跟踪程序，例如 Google Analytics 得到的网站访问数据和真实的网站访问数据是不一致的。 通常 Google Analytics 提供的数据更少，或者说是少很多。 这是因为 Discourse 的数据调用使用的是 API，在你的页面载入后，如果继续访问网站，那么网站使用的是 API 调用程序。 这个调用在 Google Analytics 中没有办法被跟踪到。 这个主要还是和 Discourse 的数据存储和调用机制有关，很难通过跟踪页面的实际载入情况来获得网站的真实页面载入数量。 至于具体的 API 和数据调用情况，也只能依赖内部的报表了。
26710编辑于 2024-01-12 - 来自专栏SAP HCM
SAP HCM 成本中心数据不一致问题
HCM 主数据不一致 !!! SAP HCM的复杂点就是集成，所以如果数据一旦不一致，想找问题就特别困难，所以本篇文章就是分析一个真实的错误案例，帮助大家了解HCM主数据之间的关联关系，遇到数据不一致的问题，知道如何定位原因，如何修复数据 为什么有一条这样的数据，虽然这条数据就是我们错误的数据，但是为什么会产生这样的数据，所以最大的可能就是原来0027维护过一条这样的数据，然后删除，但是为什么既然已经删除，工资核算的时候还是会读取到呢，所以问题可能就是组织数据与人事数据不一致导致的 可以通过一个标准报表检查:RHINTECHECK,报表检查也是因为从这个时间段开始，人与岗位关系PA与OM数据不一致。 3总结：以后遇到此类的问题，我们首先关注的就是PA与OM的主数据是否一致，特别是做中台项目，前端自己的开发工具弄成一个界面，后面调用SAP的函数，创建好PA0001的数据，要去检查下HRP1001的数据是否更新成功
57310编辑于 2024-05-04 - 来自专栏云技术+云运维
vc升级失败恢复快照后数据不一致问题
第一次处理过程： 经分析是恢复快照时，VC、DB和SSO之间时间戳有问题，数据不同步，建议回滚后立即重启VC和SSO，重新建立数据连接。第二天上午第二次回滚，重启Vcenter和SSO。 现注册的主机与做快照时的主机不一致。建议重新注册。经过用client逐台链接主机后，找到这几台虚机现在注册的主机。断开后重新链接，数据刷新后虚机正常显示可编辑访问。 时间越长越可能产生新的数据，导致恢复时间长，也容易发生故障。 2、 对VC和SSO做快照时选择不带内存的快照，恢复时直接从关机状态开启，与数据库建立连接。按之前的经验不会导致第一次故障现象产生。
80010发布于 2019-10-29 - 来自专栏玩转JavaEE
MySQL 主从复制数据不一致，怎么办？
今天来说说 MySQL 主从复制数据不一致的问题，通过几个具体的案例，来向小伙伴们展示 binlog 不同 format 之间的区别。 1. 准备工作 以下配置基于 Docker。 配置完成后重启 MySQL 服务端： docker restart mysql33061 3. 数据不一致问题 接下来我们创建一个 javaboy_db 的数据库，并在里边创建一个 user 表，user 表的定义如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned 3. 原因分析 我们知道，MySQL 主从同步最主要的依据就是 binlog，master 将自己的 binlog 发给 slave，slave 重放之后获取和 master 一致的数据。 接下来我们看下面记录的 SQL，如下： 这就是日志中记录的内容，可以看到，每个字段上具体的值是啥，都写下来了，这样当然就不会发生数据不一致的情况了。 5.
87530编辑于 2022-03-17
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