1 # SET PASSWORD FOR ’some_user’@’some_host’ = OLD_PASSWORD(‘newpwd’);
2 # FLUSH PRIVILEGES;
3,Mysql数据库修复!
在 redis 主从复制模式下可能会出现 slave 延迟导致读写不一致的问题。 解决办法有2种
从节点的 slave-serve-stale-data 参数也与此有关,它控制这种情况下从节点的表现 当从库同主机失去连接或者复制正在进行,从机库有两种运行方式:
对于无法容忍大量延迟场景,可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量,当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点。
编写监控程序,然后定时执行
在从节点种模拟网络延迟步骤
运行结果:
定时查询数据库用定时任务好。根据查询相关公开信息,截止2022年12月23日,在定时查询数据库时使用定时任务能解决定期删除数据,定期调用某个存储过程进行报表的统计信息处理等等 *** 作的需求,比延时消息更方便。
可以通过以下几种方式来模拟高并发连接不够用:
1 使用压力测试工具来模拟高并发:比如JMeter、ApacheBench等工具,通过模拟多个用户同时访问数据库来测试数据库的并发处理能力。
2 减少连接池大小:可以在MySQL的配置文件中设置连接池大小,将其设置得非常小,例如只有10个连接,然后通过多个客户端同时连接数据库,可以模拟连接不够用的情况。
3 使用外部工具模拟高并发:可以使用类似ab或者wrk这样的工具来模拟高并发,这些工具会向服务器发送大量的请求,让服务器来处理请求,从而模拟高并发的情况。
4 增加并发请求数:可以通过编写程序来同时向数据库发起大量的并发请求,从而模拟高并发的情况。可以使用Python的multiprocessing库或者Java的多线程技术来编写程序。
MySQL数据库主从延时如何去判断呢?本文我们介绍了两种判断方法:1 Seconds_Behind_Master vs 2 mk-heartbeat,接下来我们就分别介绍这些内容。 日常工作中,对于MySQL主从复制检查,一方面我们要保证复制的整体结构是否正常,另一方面需要检查主从数据是否保持一致。对于前者我们可以通过监控复制线程是否工作正常以及主从延时是否在容忍范围内,对于后者则可以通过分别校验主从表中数据的md5码是否一致,来保证数据一致,可以使用Maatkit工具包中的mk-table- checksum工具去检查。 方法1: 通过监控show slave status\G命令输出的Seconds_Behind_Master参数的值来判断,是否有发生主从延时。其值有这么几种: NULL — 表示io_thread或是sql_thread有任何一个发生故障,也就是该线程的Running状态是No,而非Yes。 0 — 该值为零,是我们极为渴望看到的情况,表示主从复制良好,可以认为lag不存在。 正值— 表示主从已经出现延时,数字越大表示从库落后主库越多。 负值— 几乎很少见,我只是听一些资深的DBA说见过,其实,这是一个BUG值,该参数是不支持负值的,也就是不应该出现。 show slave status\G,该命令的输出结果非常丰厚,给我们的监控提供了很多有意义的参数,比如:Slave_IO_Running该参数可作为 io_thread的监控项,Yes表示io_thread的和主库连接正常并能实施复制工作,No则说明与主库通讯异常,多数情况是由主从间网络引起的问题;Slave_SQL_Running该参数代表sql_thread是否正常,具体就是语句是否执行通过,常会遇到主键重复或是某个表不存在。下面就说到今天的重点Seconds_Behind_Master,该值作为判断主从延时的指标,那么它又是怎么得到这个值的呢,同时,它为什么又受到很多人的质疑? Seconds_Behind_Master是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和 io_thread复制好的event的timestamp(简写为ts)进行比较,而得到的这么一个差值。我们都知道的relay-log和主库的 bin-log里面的内容完全一样,在记录sql语句的同时会被记录上当时的ts,所以比较参考的值来自于binlog,其实主从没有必要与NTP进行同步,也就是说无需保证主从时钟的一致。 你也会发现,其实比较真正是发生在io_thread与sql_thread之间,而io_thread才真正与主库有关联,于是,问题就出来了,当主库I/O负载很大或是网络阻塞,io_thread不能及时复制binlog(没有中断,也在复制),而 sql_thread一直都能跟上io_thread的脚本,这时Seconds_Behind_Master的值是0,也就是我们认为的无延时,但是,实际上不是,你懂得。这也就是为什么大家要批判用这个参数来监控数据库是否发生延时不准的原因,但是这个值并不是总是不准,如果当io_thread与 master网络很好的情况下,那么该值也是很有价值的。 之前,提到Seconds_Behind_Master这个参数会有负值出现,我们已经知道该值是io_thread的最近跟新的ts与sql_thread执行到的ts差值,前者始终是大于后者的,唯一的肯能就是某个event的ts发生了错误,比之前的小了,那么当这种情况发生时,负值出现就成为可能。 方法2: mk-heartbeat,Maatkit万能工具包中的一个工具,被认为可以准确判断复制延时的方法。 mk-heartbeat的实现也是借助timestmp的比较实现的,它首先需要保证主从服务器必须要保持一致,通过与相同的一个NTP server同步时钟。它需要在主库上创建一个heartbeat的表,里面至少有id与ts两个字段,id为server_id,ts就是当前的时间戳 now(),该结构也会被复制到从库上。 表建好以后,会在主库上以后台进程的模式去执行一行更新 *** 作的命令,定期去向表中的插入数据,这个周期默认为1 秒,同时从库也会在后台执行一个监控命令,与主库保持一致的周期去比较,复制过来记录的ts值与主库上的同一条ts值,差值为0表示无延时,差值越大表示延时的秒数越多。 我们都知道复制是异步的ts不肯完全一致,所以该工具允许半秒的差距,在这之内的差异都可忽略认为无延时。这个工具就是通过实打实的复制,巧妙的借用timestamp来检查延时,非常好用! 关于检查MySQL数据库的主从延时的两种方法就介绍到这里了,希望本次的介绍能够对您有所收获!
预测分析:预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
NoSQL数据库:非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。
搜索和认知商业:当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单的数据分析与展示,它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。
流式分析:目前流式计算是业界研究的一个热点,最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等,加上Yahoo!之前开源的S4,流式计算研究在互联网领域持续升温,流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark,以及ibm的 streams 。
内存数据结构:通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;
如果只是学习 SQL Server 的话, 去下载个 SQL Server Express 版的, 不大的。
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