起因 在GreatSQL社区上有一位用户提出了“手工构建MGR碰到的次节点一直处于recovering状态”，经过排查后，发现了是因为新密码验证插件caching_sha2_password导致的从节点一直无法连接主节点，帖子地址：➥https://greatsql.cn/thread-420-2-1.html 复现 环境介绍 本文验证环境，以及本文所采用数据库为GreatSQL 8.0.32-2

主机准备 本次部署使用的系统为Rocky9.2，7个节点 [root@node1 ~]# uname -a Linux node1 5.14.0-284.11.1.el9_2.x86_64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Tue May 9 17:09:15 UTC 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 节点分配如下 序号 主机名 IP地址 说明 1

介绍 当我们涉及到多进程或多节点的分布式系统时，传统的单机锁机制不再足够应对并发控制的需求。这是因为在分布式环境中，多个进程或节点同时访问共享资源，传统锁无法有效地协调这种复杂的并发情况，这就引入了分布式锁，本文将一步一步引导大家使用lua脚本和redis实现分布式锁。 理解分布式锁 1、什么是分布式锁？ 分布式锁的是确保在多个进程或多个节点之间对共享资源的访问是有序、互斥和原子的，以避免竞态条件

mysql索引 聚簇索引 也叫聚集索引，第一索引。 聚簇索引一般是主键索引，如果没有主键索引，那么就使用唯一索引，如果没有唯一索引，那么就使用唯一的row_id,这个是一个隐藏值，如果没有前面说的那些索引，每一行会自动生成row_id。 聚集索引的结构 聚集索引内部是使用B+树结构来进行构建的， 而B+树的结构为内部节点与叶子节点: Mysql中B+树的特性 我们使用的mysql存储引擎是Inno

链表是一种常用的数据结构，它在C++程序中的应用非常广泛。本文将介绍如何在C++程序中创建链表，并提供了一些基本的链表操作示例。通过本文的学习，读者将了解链表的概念、创建链表的方法和常见的链表操作技巧。 一、链表简介 链表是一种常用的数据结构,它通过一系列节点在内存中实现存储和访问。每个节点由两部分组成:数据域和指针域。数据域存储节点的数据,指针域存储下一个节点的地址。链表没有固定大小,可以动态地

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这篇文章我们来看下 RocketMQ 的高可用机制之一的主从复制模式，所谓的主从复制就是一主多从模式，生产者向 Master 节点写入数据，然后将数据同步给 Slave 节点做数据备份，消费者可以从 master 或 slave 节点消费数据。RocketMQ 默认配置下是开启主从复制，核心组件为 HAService，功能就是将 master 数据复制到 slave 节点。但其不支持主从自动切换，

可获得性 本特性自openGauss 3.1.0版本开始引入。 特性简介 在灰度升级下支持升级指定的部分节点，再升级剩余节点。 客户价值 在灰度升级下，提供一种升级指定部分节点的功能。保证在不中断业务的情况下，先升级部分节点再升级剩余节点。 特性描述 滚动升级是一种支持升级部分节点的在线升级方式。目前滚动升级是在灰度升级基础上添加升级指定节点的功能，同灰度升级一样，再升级部分节点过程中，涉及数据库

Java仓库管理系统的分布式仓库管理和区域配送中心策略，需要具体代码示例 随着电子商务的迅速发展，仓储和配送成为了电商行业中非常重要的一环。为了提高仓库管理和物流配送的效率，许多企业开始引入分布式仓库管理系统。本文将介绍如何使用Java开发一个分布式仓库管理系统，并且结合区域配送中心策略，以提高仓储和配送的效率。 1. 系统架构 分布式仓库管理系统通常由多个仓库节点和一个中心节点组成。每个仓库节点

可获得性 本特性自openGauss 3.1.0版本开始引入。 特性简介 使用RDMA进行节点间的数据和消息传输，提高备机一致性读的性能。 客户价值 随着数据规模和数据节点的增加，节点之间的网络数据传输需要消耗很多的时间，影响到客户端到端的数据库体验，利用RDMA特性，可显著降低网络时延，大幅度提升备机一致性读的性能。 特性描述 OCK加速数据传输是OCK基于高性能RDMA网络实现的轻量级RPC框

上一篇openGauss数据库源码解析系列文章——执行器解析（一）介绍了“ 执行器整体架构及代码概览”、“执行流程”及“执行算子”的相关内容，本篇将介绍“表达式计算”及“编译执行”的精彩内容。 四、表达式计算 表达式计算对应的代码源文件是“execQual.cpp”，openGauss处理SQL语句中的函数调用、计算式和条件表达式时需要用到表达式计算。 表达式的表示方式和查询计划树的计划节点类似，

本文将详细描述如何安装部署openGauss DBMind自治运维平台。 1 安装准备 1.1 环境信息 假设在主控节点192.168.100.4上部署DBMind，有一套端口号为19999的集群环境，环境信息如下： node node_ip state 主节点 192.168.100.1 Primary 备节点1 192.168.100.2 Standby 备节点2 192.168.100.3

要在Java中实现高效的B+树和跳表的存储，可以采用以下方法： 1、B+树的高效存储： 1）、定义B+树的节点类：创建一个节点类作为B+树的基本单元。节点应包含关键字、指向子节点的指针以及其他必要的字段（如叶节点中的值等）。 2）、实现节点的插入和删除操作：为节点类添加方法，以实现插入和删除操作。这些方法应遵循B+树的规则，并保持树的平衡状态（如分裂节点、合并节点等）。 3）、实现查询操作：为B+

一、Zookeeper内部的数据模型 1.zk如何保存数据？ 在zookeeper安装启动，通过命令ls -R /查看/的根节点和其子节点。每个节点就是znode,许多znode共同，其结构就像一棵树，通过路径可以找到具体的znode。 graph TD / --> test / --> zookeeper zookeeper --> conf zookeeper -->

题目描述 这是 LeetCode 上的 834. 树中距离之和 ，难度为 困难。 Tag : 「树形 DP」、「DFS」、「动态规划」、「树」 给定一个无向、连通的树。 树中有 n 个标记为 0...n-1 的节点以及 n-1 条边 。 给定整数 n 和数组 edges， edges[i]=[ai,bi]edges[i] = [a_{i}, b_{i}]edges[i]=[ai​,bi​]表示树中

1. 引言 大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。 在计算机科学领域，分布式系统是一门极具挑战性的研究方向，也是互联网应用中必不可少的优化实践，而 CAP 理论和 BASE 理论则是分布式系统中的两个关键的概念。 今天，小❤将带大家深入浅出地探讨这些概念，帮助大家更好地理解分布式系统的奥秘。 2. 什么是分布式系统 首先，让

如果移除大部分节点，InnoDB集群会停止吗？ 受控方式 如果节点被设置为以受控方式停止，将重新计算组大小，并且考虑新的组大小来应用容错规则。 受控方式是指一个预期的场景无错误条件和MySQL实例化没有失败的停止。 如：从手动停止group _ replicaion或停止MySQL节点，这将允许InnoDB集群提供服务，但不提供HA，即使只有一个工作节点。 详细见：  https://dev.my

如何使用Java实现AVL树算法 引言：AVL树是一种自平衡的二叉搜索树，它能够在进行插入和删除操作时进行自动平衡，从而保证树的高度始终保持在较小的范围内。在本文中，我们将学习如何使用Java实现AVL树算法，并提供具体的代码示例。 一、AVL树的基本描述和特性：AVL树是由G. M. Adelson-Velsky和Evgenii Landis在1962年提出的，在AVL树中，对于每个节点，它的左

最近，ceph subreddit上的一位用户提了一个问题：在一个由 6 个节点组成，每个节点有 2 个 4GB FireCuda NVMe 磁盘的集群中，Ceph是否可以为单个客户端提供10K IOPs的组合随机读/写能力。该用户也想知道是否有人对类似的场景进行过测试并希望能够共享一下测试结果。在 Clyso 项目组中，我们一直在积极努力改进 Ceph 代码以实现更高的性能。我们有自己的测试和配

我们必须以相反的顺序打印链表的 k 个节点。我们必须应用迭代方法来解决这个问题。 迭代方法通常使用循环执行，直到条件值为 1 或 true。 比方说， list 包含节点 29, 34, 43, 56 和 88，k 的值为 2，输出将是直到 k 的备用节点，例如 56 和 88。 示例 Linked List: 29->34->43->56->88 Input: 2 Out