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应用中心最佳实践之 -- Git数据源发布实战

适用场景 • 希望使用应用中心 • 有自己git仓库(包括github,bitbucket,自己搭建的gitlab) • 部署模板托管在git

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ZooKeeper核心原理及应用场景

为什么会有ZooKeeper 我们知道要写一个分布式应用是非常困难的,主要原因就是局部故障。一个消息通过网络在两个节点之间传递时,网络如果发生故障,发送方并不知道接收方是否接收到了这个消息。有可能是收到消息以后发生了网络故障,也有可能是没有收到消息,又或者可能接收方的进程死了。

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如何从 0 到 1 参与 Flink 社区?

本文首先介绍为何要参与开源社区以及在参与开源社区的过程中需要注意什么,然后重点介绍如何参与 Flink 社区以及在社区里面提交 PR 的整个流程。

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【大厂面试04期】讲讲一条MySQL更新语句是怎么执行的?

【大厂面试04期】讲讲一条MySQL更新语句是怎么执行的? 流程图这是在网上找到的一张流程图,写的比较好,大家可以先看图,然后看详细阅读下面的各个步骤。 执行流程:1.连接验证及解析客户端与MySQL Server建立连接,发送语句给MySQL Server,接收到后会针对这条语句创建一个解析树,然后进行优化,(解析器知道语句是要执行什么,会评估使用各种索引的代价,然后去使用索引,以及调节表的连接顺序)然后调用innodb引擎的接口来执行语句。

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分布式架构,刚性事务-2PC必须注意的问题及3PC详细解

2PC必须注意的问题 咱们上文介绍了分布式事务的常见方案、类型划分、2PC的起源和流程。但是不幸的是2PC还是存在几个问题: 1、全流程的同步阻塞:不管是第一阶段还是第二阶段,所有参与节点都是事务阻塞型。

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你还精通MySQL,竟然连bin log、redo log都不知道!

mysql不是每次数据更改都立刻写到磁盘,而是会先将修改后的结果暂存在内存中,当一段时间后,再一次性将多个修改写到磁盘上,减少磁盘io成本,同时提高操作速度。

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mysql-innodb-事务

mysql-innodb-事务 写在最前这是读书笔记,Mysql,innodb系列一共3篇。   Mysql-innodb-B+索引  Mysql-innodb-锁  Mysql-innodb-事务ACIDA:原子性,要么成功,要么失败C:一致性,事务将数据库从一种状态转换为另一种稳定状态,不违反...

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模拟面试官:Git 如何进行撤销操作?

> 云栖号资讯:【[点击查看更多行业资讯](https://yqh.aliyun.com/?cate=%E8%B5%84%E8%AE%AF)】 > 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! ---- 在 Git 中,有三个命令可以用来撤销操作,分别是 git reset、git revert、git checkout。

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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

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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