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mysql数据库丢失

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mysql数据库丢失相关知识

  • 防止服务器宕机时MySQL数据丢失的几种方案
    对于多数应用来说,MySQL都是作为最关键的数据存储中心的,所以,如何让MySQL提供HA服务,是我们不得不面对的一个问题。当master当机的时候,我们如何保证数据尽可能的不丢失,如何保证快速的获知master当机并进行相应的故障转移处理,都是需要我们好好思考的。这里,笔者将结合这段时间做的MySQL proxy以及toolsets相关工作,说说我们现阶段以及后续会在项目中采用的MySQL HA方案。Replication要保证MySQL数据不丢失,replication是一个很好的解决方案,而MySQL也提供了一套强大的replication机制。只是我们需要知道,为了性能考量,replication是采用的asynchronous模式,也就是写入的数据并不会同步更新到slave上面,如果这时候master当机,我们仍然可能会面临数据丢失的风险。为了解决这个问题,我们可以使用semi-synchronous replication,semi-synchronous replication的原理很简单,当
  • redis数据丢失你怎么处理?
    1. 两种数据丢失的情况 主备切换的过程,可能导致数据丢失; 1.1. 异步复制导致的数据丢 因为master -> slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时这些部分数据就丢失了 1.2 脑裂导致的数据丢失 脑裂就是说,某个maser 所在机器突然脱离了正常的网络,跟其他slave机器不能连接,但是实际上master还运行着,此时哨兵可能就会认为master 宕机了,然后开启选举,将其他slave切换成了master,这个时候,集群里面就会有2个master,也就是所谓的脑裂
  • Spark Streaming kafka 实现数据零丢失的几种方式
    在使用spark streaming消费kafka数据时,程序异常中断下发现会有数据丢失的情况。下文将说明如何避免这种情况。Definitions问题开始之前先解释下流处理中的一些概念:At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次)At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多)Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理)1.High Level API如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭),缓存在其中的数据就会丢失。因为这个问题,Spark1.2开始加入了WAL(Write ahead log)开启 WAL,将receiver获取数据的存储级别修改为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SERval conf = new&
  • 再也不怕数据丢失!阿里云RDS MySQL 8.0上线回收站功能
    RDS MySQL 8.0 Recycle Bin背景MySQL 在生产环境使用过程中,会伴随着开发和运维人员的误操作,比如 DROP TABLE / DATABASE,这类 DDL 语句不具有可操作的回滚特性,而导致数据丢失,AliSQL 8.0 新特性支持回收站功能(Recycle Bin),临时把删除清理的表转移到回收站,并保留可设置的时间,方便用户找回数据。为了方便,提供了 DBMS_RECYCLE package 作为管理接口。Recycle Bin 管理接口Recycle Bin 提供了两个管理接口,分别是:DBMS_RECYCLE.show_tables()展示回收站中所有临时保存的表:mysql> call dbms_recycle.show_tables(); +-----------------+---------------+---------------+--------------+---------------------+---------------

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