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- 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。 那么这个脚本的所有数据变更将无法应用到从库，这个时候主从数据就不一致了，解决的方法是先停掉主从复制，然后手动在从库执行下这个脚本，最后开启主从复制即可。 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。 找出记录的binlog和POS点 # more a1_b1_c1.sql 例如MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.002974', MASTER_LOG_POS=55056952; 4、
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。 ,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。 同步的时候，会把日志的范围打印出来，我看了一下，发现A只把txn4之前的日志同步过去了。 这不科学啊！ 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
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。 ? 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。 但是，有没有办法做到，即使引入缓存，不一致不会比“不引入缓存”更糟呢？这是更为实际的优化目标。 思路转化为：在从库同步完成之后，如果有旧数据入缓存，应该及时把这个旧数据淘汰掉。 四、不一致优化 ?
1.7K50发布于 2018-07-27 - 来自专栏vsdfa
日期和时间选择器 Android 4 和5 不一致
http://blog.csdn.net/wwj_748/article/details/38778631 使用该方法后，增加xml文件中DatePicker 添加 android:datePickerMode="spinner"，TimePicker 添加 android:timePickerMode="spinner"
75020发布于 2020-03-04 主数据不一致如何影响业务决策？
很多客户在项目启动会上会问：“为什么我们的报表数据对不上？”“为什么系统自动跑批经常失败？”作为实施工程师，我的回答通常很直接：“因为你们的主数据不一致。” 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。 结语在主数据治理的一线工作中，我深知：数据一致性不是单纯的技术问题，而是关乎企业运营效率的战略命题。主数据不一致会导致战略误判、运营低效和执行阻滞。
14020编辑于 2026-03-17- 来自专栏计算机视觉life
Facebook Surround360 学习笔记--（4）色彩视差不一致问题
surround360的开源资料地址： 下载好代码和测试数据集，配置好环境，关于环境配置可以参考这篇博客，写的挺详细： 运行代码的说明可以参考这篇博客： 跑一下程序看看效果。 如果使用自己的设备，产生色彩/视差不一致问题，如何改进呢？下面给出几种可能的解决方案。 色彩不一致也会影响光流计算，所以需要使能 enable_render_coloradjust。
1K50发布于 2018-01-08 - 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
0] .g.c.c.AbstractElasticsearchReportClient : item: 2634ef87-ec48-4d38-899f-508ba8b69b9c, errorReason 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。 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。 使用 Redis 的优点是它能在内存中快速处理大量数据，而不需要在磁盘上读取和写入临时文件。 4、小结 方案一：使用 Shell 脚本和 grep 命令 优点： （1）简单，易于实现。
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。 ? 问题的答案与之前相同：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。 ? 这个变化的意义是什么呢？ 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？ ，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
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。 正常情况下etcd每个节点之间的auth revision都是一致的，但如果触发了该bug，则会导致不同节点之间的auth revision出现不一致，从而导致在实际写入数据到后端时，部分节点认为鉴权过期写入失败 ，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。 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... (emjo), 但是在从库(5.7)上发现是乱码...故推断为导出时的字符集问题, 重新导出数据, 导出时加上参数: --default-character-set=utf8mb4mysqldump --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
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。 ，此时就应该去主库查询 （2）cache里没有这个key，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。 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。 我们说的就是在后台上使用的这个数据。 有没有解决办法 上午考古了不少内容，貌似这个问题从 Discourse 的最早期版本就已经存在了。 有人说就这个问题已经存在了超过 4 年多了都没有办法解决。 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 通过下图中可以发现，PA0001表中是没有0068的成本中心，所以0027的成本中心肯定不是0001信息类型过来的，那数据肯定是HRP1001组织那边过来的，而且发现PA与OM的主数据是不一致的，PA这边的 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。
57310编辑于 2024-05-04 - 来自专栏GA小站
GA4「活跃用户数」在不同报告中的不一致
问题 GA4中不同报告的活跃用户数不一致，如在网页和屏幕报告中：/shop/family-day和/shop/new的活跃用户数分别是8242、7299： 在自由形式中：/shop/family-day
8710编辑于 2026-03-12 - 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
腾讯云开发者
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