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如何实现数据持久化,确保在发生意外情况时不丢失已完成的内容?

在编写程序时,可以使用事务来保证数据的完整性。如果在执行过程中出现异常,可以回滚事务,将之前修改的数据还原到原始状态。另外,也可以使用日志来记录操作记录,以便在程序崩溃或者出现其他异常情况时,可以通过读取日志文件来恢复数据。此外,还可以采用定时备份的方式,将数据备份到另一个存储介质上,以便在主存储设备出现故障时可以使用备份数据恢复程序状态。

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数据一致性离不开的checkpoint机制 |社区征文

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字节跳动有状态应用云原生实践

数据持久化等特点。有状态应用又分为数据有状态和网络有状态。- 数据有状态应用有如下一些特点: - 数据依赖:运行过程中依赖本地数据; - 数据持久:升级前后数据不能丢失; - 依赖关系:服务实... 有状态应用对外部的数据比较敏感,在实例副本不变的情况下,数据依然有可能发生更新。比如这个 KV 服务需要每小时加载最新的数据版本,对外提供这个版本的数据 serving。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.c...

RocketMQ 存储机制浅析

Broker 是真实存储数据的节点,由多个水平部署但不一定完全对等的副本组构成,单个副本组的不同节点的数据会达到最终一致。RocketMQ 优异的性能表现,绕不开其优秀的存储模型 。下文将从 RocketMQ 存储机制设计展开介... 通过简单的 xml 配置信息即可实现 JDBC 消息存储。使用文件系统做持久化的情况下,可获得更高效的 I/O 读写。* Broker Store 目录结构``` storePathRootDir=/cache1/rocketmq/broker/data ...

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如何实现数据持久化,确保在发生意外情况时不丢失已完成的内容?-优选内容

配置数据持久化
在开关插件等可能造成实例重启的场景下,或在小概率的服务异常场景中,如果未配置数据持久化,则可能有数据丢失的风险。本文档演示如何配置数据持久化。 应用场景数据持久化指将保存在内存中的数据写入到磁盘上进行长期存储。在消息队列 RabbitMQ版中,持久化或非持久化的消息都会被写入到实例磁盘中,但是在实例重启、更配、服务异常等场景下,未持久化的消息有一定几率被意外删除。配置数据持久化可以提高消息队列 RabbitMQ版实例的可...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
随着云计算等技术发展以及海量数据应用场景等出现,对数据仓库提出全新要求,高性能、实时性、云原生等成为数据仓库发展关键词,也因此演变出不同的数仓发展路径。> > > > > **在字节跳动十年发展历程中,各类业务... 实现了在各类型查询中都达到极致性能。 新一代MPP架构,存算分离使用新式架构,Shared-nothing的计算层和Shared-everything的存储层,可以性能损耗很小的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立按需...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
从而实现了云原生湖仓一体服务能力。LAS Spark 采用了 Spark Operator 在 Kubernetes 上管理每个 Spark 作业的执行。Operator 是 Kubernetes 的一种扩展机制,它利用自定义资源(custom resource)来管理应用程序及其组件。Operator 遵循 Kubernetes 控制器的设计理念。Operator 模式的概念允许在不修改 Kubernetes 核心代码的情况下,通过为自定义资源关联控制器来扩展集群的功能。Operator 充当了 Kubernetes API 的客户端,同时...
由浅入深,揭秘企业级 OLAP 数据引擎 ByteHouse
推出了云原生数据仓库 ByteHouse。我们可以从下面几个方面认识 ByteHouse:**极致性能:**在延续了 ClickHouse 单表查询强大性能的同时,新增了自研的查询优化器,在多表关联查询和复杂查询场景下性能提升若干倍,实现了在各类型查询中都达到极致性能。**新一代 MPP 架构,存算分离:**使用新式架构,Shared-nothing 的计算层和 Shared-everything 的存储层,可以性能损耗很小的情况下,实现存储层与计算层的分离,独立按需扩缩容...

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火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)

云原生数据仓库 ByteHouse 总体架构图如上图所示,设计目标是实现高扩展性、高性能、高可靠性、高易用性。从下往上,总体上分服务层、计算层和存储层。## 服务层服务层包括了所有与用户交互的内容,包括用户管理、... Part 的元数据信息记录表所对应的所有 data file 的元数据,主要包括文件名,文件路径,partition, schema,statistics,数据的索引等信息。元数据信息会持久化保存在状态存储池里面,为了降低对元数据库的访问压力,对...

Flink 替换 Logstash 解决日志收集丢失问题

如将处理后的日志数据写入 ES 中。# Logstash 使用痛点## 数据丢失Logstash 默认使用内存作为写入数据的缓存,一旦发生重启或者异常退出的时候,这部分数据就会发生丢失。虽然 Logstash 也提供了持久化队列来... 来保证状态不丢失。需要说明的是,Flink 本身基于状态是能够做到严格意义上的“exactly-once”语义的,即消费和处理的不丢不重。如果 ES 支持了主键的配置,也就是相同主键写入是幂等的情况下,则能在全链路做到“ex...

Flink 替换 Logstash 解决日志收集丢失问题

**数据丢失**Logstash 默认使用内存作为写入数据的缓存,一旦发生重启或者异常退出的时候,这部分数据就会发生丢失。虽然 Logstash 也提供了持久化队列来解决这个问题,但是由于数据仍然是写入机器磁盘中,当发生单机故障的时候,数据同样也会丢失。同时,数据周期性的落盘也会对数据的处理性能带来巨大的影响。**排查成本高**当日志数据格式不符合规范(如非标准 Json)造成丢失数据较多的情况时,需要在数据收集、数据解析...

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ES 数据写入方式:直连 VS Flink 集成系统

Segment 是 ES 最小的数据处理单位,每个 Segment 都是一个独立的倒排索引。ES 写入其实是不断将数据写入到同一个 Segment(内存),然后触发 Refresh 刷新,将 Segment 刷新到 OS Cache(默认 1s),此时数据就可以查询到了,OS Cache 会由操作系统触发 Flush 操作持久化到磁盘。引发思考:ES 是如何保证数据不丢失的呢?追加式写入的优劣点是什么?追加式写入是如何处理数据更新问题的?MySQL 是属于哪种写入方式呢?本文重点不在...

Redis String 实现 ID 生成器,底层为啥用 SDS 存储数据?| 社区征文

数据类型。接下来我要介绍的是,String 类型的使用技巧和使用场景,以及数据类型底层数据结构原理。**数据类型的使用技法和以及每种数据类型底层实现原理是你核心筑基必经之路,好好修炼。**筑基稳固,修炼心法... 无法存储 `\0`这种特殊字符是因为 `\0` 在 C 语言字符串中表示结尾。3. 字符串的扩容和缩容:char 数组的长度在创建字符串的时候就确定下来,如果想要追加数据,**要重新申请一块空间**,把追加后的字符串内容**拷贝*...

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配置数据保护策略

数据保护策略可以帮助您预防同步任务中的数据丢失,确保组织数据的安全性和业务连续性。 功能简介 数据保护策略旨在确保同步任务中的数据安全,防止意外删除或更新导致的信息丢失,从而维护组织数据的完整性并保障业务的持续运行。此策略特别适用于 Wi-Fi 和 VPN 等业务应用,您可在手动同步和自动同步的数据源中启用数据保护策略。 应用场景 为了应对网络不稳定或人为误操作等情况,可能导致大量成员在同步到飞连时被错误标记为离职状...

容器 coredump 持久化

持久化方法。 背景信息coredump 又叫核心转储,当程序运行过程中发生异常,程序异常退出时,由操作系统把程序当前的内存状况存储在一个 core 文件中,该步骤叫 coredump。在 VCI 容器异常终止情况下,如果业务日志中没有... 因此设置 coredump 文件的保存路径时采用外挂存储,而不是内置存储(容器本地路径),从而避免容器退出而丢失 coredump 文件的问题。 下文以文件存储(NAS)作为外挂存储,创建 VCI Deployment 启用 coredump 能力为例,通...

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