一个事务复制的bug--更新丢失 描述 === 环境:事务复制的订阅是通过快照进行的初始化 条件: Logreader 没有运行。 操作:我们向 publicaiton 添加了一个新的 Article . 此时在log reader停止期间到完成添加article之前, publication 的 article 出现了更新
一个事务复制的bug--更新丢失
描述
===
环境:事务复制的订阅是通过快照进行的初始化
条件:Logreader没有运行。
操作:我们向publicaiton添加了一个新的Article.
此时在log reader停止期间到完成添加article之前,publication的article出现了更新/删除/插入,那么这些变更都不会传递到订阅。 假设 Logreader在11:00停止,我们在12:00添加了一个新的artilce(假设瞬间完成),13:00重新启动Logreader 。那么11:00~12:00之间的更新将全部丢失。
原因
===
当publicationdatabase的article发生更新时, 会产生相应的日志,Log reader会读取这些日志信息,将他们写入到Distribution 数据库的msrepl_transactions和msrepl_commands中。具体的技术细节我会在以后的文章里介绍。
Msrepl_transactions中的每一条记录都有一个唯一标识xact_seqno,xact_seqno对应日志中的LSN。 所以可以通过xact_seqno推断出他们在publicationdatabase中的生成顺序,编号大的生成时间就晚,编号小的生成时间就早。
Distributionagent包含两个进程,reader和writer。 Reader负责从Distribution 数据库中读取数据,Writer负责将reader读取的数据写入到订阅数据库.
reader是通过sp_MSget_repl_commands来读取Distribution数据库中(读取Msrepl_transactions表和Msrepl_Commands表)的数据
下面是sp_MSget_repl_commands的参数定义
CREATE PROCEDURE sys.sp_MSget_repl_commands
(
@agent_id int,
@last_xact_seqno varbinary(16),
@get_count tinyint = 0, -- 0 = no count, 1 = cmd and tran (legacy), 2 = cmd only
@compatibility_level int = 7000000,
@subdb_version int = 0,
@read_query_size int = -1
)
这个存储过程有6个参数,在Transactionalreplication 中,只会使用前4个(并且第三个参数和第四个参数的值是固定不变的.分别为0和10000000)。下面是一个例子:
@agent_id表示Distributionagentid,每个订阅都会有一个单独的Distributionagent来处理数据。 带入@agent_id后,就可以找到订阅对应的publication 和所有的article。
@last_xact_seqno 表示上一次传递到订阅的LSN。
大致逻辑是:Reader读取分发数据库中LSN大于@last_xact_seqno的数据。 Writer将读取到的数据写入订阅,并更新相应的LSN.(subscription数据库的 MSreplication_subscriptions表的 transaction_timestamp列和Distribution数据库的msDistribution_history表的xact_seqno列)。然后Reader会继续用新的LSN来读取后续的数据,再传递给Writer,如此往复。
Distributionagent是不会读取这些新加入的数据的,因为他们"太旧了"(他们的xact_seqno小于订阅的xact_senqo).
当Log reader停止时, 我们是可以添加article的。 并且相应的操作也会向msrepl_transactions和msrepl_commands插入数据,这些数据并不是由Log reader传递的,而是通过linkedserver直接向Distributor直接写入数据。 Distributionagent会读取这些数据,香港虚拟主机,并更新相应的xact_seqno。 而"Log reader停止"到"添加新article"这段期间发布产生的数据的xact_seqno是小于"添加新article"的xact_seqno,所以这些跟新会丢失。 说起来比较抽象,下面举个例子。
10:00到11:00期间publication database共生成了三条事务,对应的xact_seqno分别为
0x0010630F000006B9001E
0x0010630F000006F10004
0x0010630F000006F20004
11:01将log reader停止
11:01~12:00期间publication database共生成了4条事务
0x0010630F000006F30004
0x0010630F000007080005
0x0010630F000007D40205
0x0010630F0000098C005C
但由于log reader没有启动,所以msrepl_transactions表内依然是三条数据. 12:01完成添加article的操作,msrepl_transactions内生成相应的记录0x00106310000000100100。
此时msrepl_transations内共有四条记录

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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