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MySQL 的 crash-safe 原理解析

MySQL作为当下最流行的开源关系型数据库,有一个很关键和基本的能力,就是必须能够保证数据不会丢。那么在这个能力背后,MySQL是如何设计才能保证不管在什么时间奔溃,恢复后都能保证数据不会丢呢?有哪些关键技术支撑了这个能力?本文将为我们一一揭晓。

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一文讲透 Git 底层数据结构和原理

对象生命周期变化,底层数据结构,数据包文件结构,数据包文件索引,以及详细分析对象查询流程和算法。

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Kafka SparkStreaming 保证数据不丢失问题 >0.10版本

sparkstreaming 处理kafka数据,几种数据丢失的情况, 1、雪崩效应导致的异常 kill掉进程 ,导致数据丢失 2、程序bug 导致进程挂了,导致数据丢失 以上是使用自动提交offset会存在的问题,若要保证数据0丢失,需要使用offset commit api 手动提交offset,自己保存offset,自己提交处理完的offset。

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关于PG逻辑订阅判断数据是否同步的方法

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请规范使用Git

> 文章收录在 GitHub [JavaKeeper](https://github.com/Jstarfish/JavaKeeper) ,N线互联网开发必备技能兵器谱 # Git 使用规范 团队开发中,遵循一个合理、清晰的 Git 使用流程,是非常重要的。

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共识算法-PBFT

简介 PBFT简介 BFT(Byzantine Fault Tolerance)是区块链共识算法中需要解决的一个核心问题。例如,公有链网络中,比特币和以太访中用的是POW,EOS用的是DPOS。PBFT一般用于联盟链场景中,它是共识节点较少的情况下BFT的一种解决方案。

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【从入门到放弃-MySQL】mysql中要避免使用大事务

## 前言 在日常工作中经常会使用一些比较“大”的数据库查询和操作,这里的“大”主要是指 - 执行时间长:含有较多的逻辑处理、存在较耗时操作等 - 操作数据多:需要查询或更新操作的数量记录较多,会锁定大量数据造成阻塞和锁超时等。

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如何保证redis和数据库一致

删除缓存-》修改DB-》旧数据更新缓存-》DB更新成功(Commit)-》更新缓存,删除缓存感觉没有必要,后期会更新缓存。

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Apache Hudi 设计与架构最强解读

Apache Hudi 设计与架构最强解读 感谢 Apache Hudi contributor:王祥虎 翻译&供稿。 欢迎关注微信公众号:ApacheHudi 本文将介绍Apache Hudi的基本概念、设计以及总体基础架构。

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Docker基础修炼2--Docker镜像原理及常用命令

Docker基础修炼2--Docker镜像原理及常用命令 通过前文的讲解对Docker有了基本认识之后,我们开始进入实战操作,本文先演示Docker三要素之镜像原理和相关命令。 本文的演示环境仍然沿用上一篇文章在本地Centos7中安装的环境,如果你本地没有搭建Docker环境,也可以直接使用前文提到的Docker练习场(play-with-docker)在线进行练习。

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git 总结

1.定义: Git不仅是一款开源的分布式版本控制系统 2.特点: Git则是关注于文件数据整体的变化,直接会将文件提交时的数据保存成快照,而非仅记录差异内容,并且使用SHA-1加密算法保证数据的完整性。

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面试总结:关于MySQL事务的10个问题常见面试问答(FQA)

面试总结:关于MySQL事务的10个问题常见面试问答(FQA) 学习关系型数据库MySQL是很好的切入点,大部分人工作中用惯了CRUD,对面试官刨根问底的灵魂拷问你还能对答如流吗?我们有必要了解一些更深层次的数据库基础原理。

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看完这一篇,再也不用担心 Git 的“黑魔法”

本文分享 Git 使用上的一些基础知识,通俗易懂,非常有用。

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Flink kafka source & sink 源码解析

本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本,对 Flink Kafka source 和 sink 端的源码进行解析,主要分为 Flink-kafka-source 源码解析、Flink-kafka-sink 源码解析两部分。

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Timon 覆盖率工具在知乎测试实践中的应用

结合代码设计测试用例能够有效提高测试精准度,为此我们研发了一种可以实时收集代码覆盖率的工具 Timon。Timon 与公司容器化构建系统 ZAE 打通;支持 Java、 Python 和 Golang 三种语言的覆盖率统计

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五分钟学后端技术:分布式系统理论 - 从放弃到入门

转载声明 本系列文章转自某技术大佬的博客https://www.cnblogs.com/bangerlee/ 该系列文章是我在网上能够找到的最全面的分布式理论介绍文章了,一直没看到有人整理这个系列文章,所以这次我就来做技术好文的搬运工,给整合了一把,觉得写得好的朋友不妨去这位大佬的博客上打赏一把。

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通过Job Committer保证Mapreduce/Spark任务数据一致性

通过对象存储系统普遍提供的Multipart Upload功能,实现的No-Rename Committer在数据一致性和性能方面相对于FileOutputCommitter V1/V2版本均有较大提升,在使用MapRedcue和Spark写入数据到S3/Oss的场景中更加推荐使用。

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