在做数据的分库分表时，选择合适分片规则是一件很重要的事情，如果分片规则选择不合理，可能会导致以下两种情况： 数据分布不均衡，系统产生单点故障 后期数据扩容难 因此本文对常用数据分片规则进行优缺点以及适应场景的介绍，希望对读者朋友们有所帮助！ 时间范围分片 时间范围分片要求分片键为时间类型字段，可以支持按年、按月、按日、按小时等范围进行数据分片 优点： 此分片规则在扩容时只需要添加节点，指定日期范围

链表是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。与数组不同，链表不是连续的内存空间，而是通过指针链接在一起。下面我们将深入探讨如何使用C++实现链表，包括创建、插入、删除和遍历等操作。 一、链表的基本原理 链表由多个节点（Node）组成，每个节点至少包含两部分：存储的数据和指向下一个节点的指针。链表的起始节点称为头节点（Head），终止节点称为尾节点（Tail

Oracle数据库中脑裂与心跳的博弈 在Oracle数据库中，脑裂（Split Brn）是指集群节点间失去联系或连接故障导致出现数据不一致等问题的现象。为了避免脑裂现象的出现，一种通用的方法是通过心跳（Heartbeat）机制来检测节点是否处于正常运行状态。 心跳机制基于两个原则：节点间相互检测、检测时间内互相确认。现在我们来研究一下Oracle数据库中的心跳机制。 Oracle高可用性技术中的心

1. 重心 什么是树的重心？ 物理学而言，重心是指地球对物体中每一微小部分引力的合力作用点，物体受力最集中的那一个点。数学上的重心是指三角形的三条中线的交点。 树的重心也称为质点，有一个很官方的定义：如果在树中选择某个节点并删除，这棵树将分为若干棵子树，统计子树节点数并记录最大值。取遍树上所有节点，使此最大值取到最小的节点被称为整个树的重心。 现根据一个具体树结构解释重心的获取过程。 删除节点1，

测试环境 操作系统版本：openEuler-22.03-LTS-SP2-x86_64 硬件配置：          4c/8G/40GB          节点信息：    [主节点]  172.20.XX.101                     [备节点]  172.20.XX.102                     [级联备]  172.20.XX.103 操作步骤 1.   

测试环境 操作系统版本：openEuler-22.03-LTS-SP2-x86_64 硬件配置：          4c/8G/40GB          节点信息：    [主节点]  172.20.XX.101                 [备节点]                  [级联备]  操作步骤 1.    从openGauss开源社区下载对应平台的安装包。 a.通过https

MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。 主节点会记录写有关的操作，读操作不记录。这些操作记录在local数据库中的oplog. admin和slave两个集合。slave记录从节点信息。 从节点会定时去连接主节点，获取主节点的操作日志从而执行主节点一样的操作，从而达到数据同步。从节点的local数据库会有 source、me两个集合。sour

一、引言 链表是一种常见的数据结构，用于存储一系列有序或无序的元素。在实际应用中，我们经常需要对链表进行排序。合并排序（Merge Sort）是一种高效的排序算法，具有稳定的排序性能和O(nlogn)的时间复杂度。本文将介绍如何在C++中将合并排序算法与链表一起使用，以便轻松实现链表的排序。 二、链表基础 链表是一种通过指针链接在一起的数据结构。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。在C++中，

实现链表的方法：1、定义了一个Node结构体来表示链表的节点，每个节点包含一个数据项和一个指向下一个节点的指钁；2、定义了一个LinkedList结构体来表示链表本身，其中包含一个指向链表头节点的指针；3、实现了两个方法，append用于在链表末尾插入节点，printList用于打印链表的元素；4、通过这种方式，可以使用Go语言的结构体和指针来实现链表的基本功能。 本教程操作系统：windows1

背景信息 节点故障或者节点替换(主机名和ip与原主机保持一致)的情况下，尝试使用拷贝正常节点的app二进制文件和om文件来恢复故障或替换节点，并通过gs_ctl build[从备机进行build]来将节点重新加入到现有集群中。 本次验证是在测试环境下，数据库无压力，生产环境请谨慎测试。 集群信息 2023-08-04 07:43:24 [line:905] INFO 94105 [ Cluster

在分布式系统中，一致性哈希（Consistent Hashing）是一项关键算法，为解决数据分片和负载均衡难题提供了强大的支持。本文将深入研究一致性哈希的核心原理，解析其如何超越传统哈希算法，同时详细探讨一个关键问题：当节点发生问题时，数据是如何被处理的。 一、探秘基本原理 一致性哈希巧妙地将节点和数据映射到一个环状的哈希空间上。节点的哈希值确定了其在环上的位置，而数据的哈希值则找到了对应的环上位

点击上方“IT那活儿”公众号--专注于企业全栈运维技术分享，不管IT什么活儿，干就完了！！！   故障介绍 由于业务量增长，生产环境的数据库服务器需要扩容，需要把原本512GB 的内存扩大到了1024GB, 在此基础上需要 调整SGA 的大小和连接数，以便分配更多的缓存。计划调整SGA为400g,PGA调整为250g，连接数调整为40000。 首先是按照要求把SGA 从调整到400g, ,PGA调

原作者：赵安琪 前言 问题现象 问题分析及思路 问题处理 备注：MTU 前言 本文旨在记录一次由于官网文档中参数最佳指导设置MTU参数，导致数据库无法正常安装的故障 问题现象 Panweidb（openGauss内核）标准安装，预安装步骤中，安装程序无法将软件包分发到备1节点及备2节点，具体表现为长时间卡顿，同时备库节点收到的PanWei缓存包大小为0。 问题分析及思路 OpenGauss标准安装

一、MySQL Innodb Cluster介绍与安装版本 MySQL InnoDB Cluster是MySQL的一种高可用性和灾难恢复解决方案，为MySQL提供了自动化的高可用性解决方案。区别于MySQL原生的主从复制，InnoDB Cluster能够实现集群中的节点进行自动故障切换，提供了更高的高可用性。 InnoDB Cluster 支持两种不同的部署模式，即单主模式（Single Prim

在分布式计算领域，共识问题是最重要而基础的问题。从表面上看含义很直接：可以粗略的理解为多个节点就某件事达成共识。乍看起来，你会觉得，这有什么难的？但不幸的是，很多系统都因为低估了共识算法的实现难度而问题百出。 尽管共识问题非常之重要，但在本书中直到现在才才被提及，似乎有点晚了。这是因为这个主题实在是太艰深了，而欣赏其精妙需要非常多的前置知识。即使在学术界，对共识问题的研究也是历经数十年坎坷才逐渐有

开源项目推荐 Orphaned ConfigMaps 该版本库包含一个脚本，用于识别 Kubernetes 命名空间中的孤立的配置映射。孤立的配置映射是指那些未被命名空间中的任何活动 Pod 或容器引用的配置映射。 Kubernetes Multi Cooker 该项目包含一个小型 Kubernetes 控制器，用于监视每个节点的 CPU 压力；当超过某个阈值时，节点将被污染（这样就不会在已经超载

近期事情比较多，所以停更了半个月，非常抱歉，这半个月也在梳理一下自己的知识体系，寻找明年的一些规划。 今天还是继续《Kubernetes实践》，为了方便我和大家对一些知识点的理解，后续还是会在文章开始提出一些问题，然后在文章后面进行解答。 问题 （1）Kubernetes Replica Set 和 Replication Controller 之间有什么区别？ （2）kube-proxy ipt

思考:了解过索引吗？（什么是索引） 索引（index）: 帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构（B+树），这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引 思考:Mysql索引的底层数据结构了解过嘛? MySQL默认使用的索引底层数据结构是B+树 再介绍B+树之前，我们先知

关于PowerJob PowerJob（原OhMyScheduler）是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下： 使用简单：提供前端Web界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。 定时策略完善：支持 CRON 表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。 执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce 四种

一、措施 当向Redis主节点添加从节点时，可以采取以下措施以最大程度地减少对主节点的阻塞和影响： 使用初始同步：在添加从节点之前，可以先使用初始同步功能将主节点的数据复制到从节点。这样，在将从节点添加到主节点之前，从节点已经具有与主节点相同的数据集。通过这种方式，可以避免在添加从节点时对主节点进行复制，减少对主节点的阻塞。 使用复制积压缓冲区：Redis提供了复制积压缓冲区（repl-backl