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Apache Solr
...中,每个文档都有一个唯一的标识符——唯一键(uniqueKey),当多个请求尝试同时更新或插入同一唯一键的文档时,就可能出现并发写入冲突。Solr默认采用了像乐天派一样的乐观锁机制,也就是版本号控制这一招儿,来巧妙地应对这个问题。具体来说呢,就像每一份文档都有自己的身份证号码一样,它们各自拥有一个版本号字段,这个字段就叫做 _version_。每次我们对文档进行更新的时候,这个版本号就会往上加一,就像咱们小时候玩游戏升级打怪一样,每次升级都会经验值往上涨。要是有两个请求,它们各自带的版本号对不上茬儿,那么后到的那个请求就会被我们无情地拒之门外。这么做是为了避免数据被不小心覆盖或者丢失掉,就像你不会同时用两支笔在同一份作业上写字,以防搞乱一样。 java // 示例:尝试更新一个文档,包含版本号控制 SolrInputDocument doc = new SolrInputDocument(); doc.addField("id", "1"); // 唯一键 doc.addField("_version_", 2); // 当前版本号 doc.addField("content", "new content"); UpdateRequest req = new UpdateRequest(); req.add(doc); req.setCommitWithin(1000); // 设置自动提交时间 solrClient.request(req); 3. 并发写入冲突引发的问题实例 设想这样一个场景:有两个并发请求A和B,它们试图更新同一个文档。假设请求A先到达,成功更新了文档并增加了版本号。这时,请求B才到达,但由于它携带的是旧的版本号信息,因此更新操作会失败。 java // 请求B的示例代码,假设携带的是旧版本号 SolrInputDocument conflictingDoc = new SolrInputDocument(); conflictingDoc.addField("id", "1"); // 同一唯一键 conflictingDoc.addField("_version_", 1); // 这是过期的版本号 conflictingDoc.addField("content", "conflicting content"); UpdateRequest conflictReq = new UpdateRequest(); conflictReq.add(conflictingDoc); solrClient.request(conflictReq); // 此请求将因为版本号不匹配而失败 4. 解决策略与优化方案 面对这种并发写入冲突导致的数据插入失败问题,我们可以从以下几个方面入手: - 重试策略:当出现版本冲突时,可以设计一种重试机制,让客户端获取最新的版本号后重新发起更新请求。但需要注意避免无限循环和性能开销。 - 分布式事务:对于复杂业务场景,可能需要引入分布式事务管理,如使用Solr的TransactionLog功能实现ACID特性,确保在高并发环境下的数据一致性。 - 应用层控制:在应用层设计合理的并发控制策略,例如使用队列、锁等机制,确保在同一时刻只有一个请求在处理特定文档的更新。 - 合理设置Solr配置:比如调整autoCommit和softCommit的参数,以减少因频繁提交而导致的并发冲突。 5. 总结与思考 在实际开发过程中,我们不仅要了解Apache Solr提供的并发控制机制,更要结合具体业务场景灵活运用,适时采取合适的并发控制策略。当碰上并发写入冲突,导致数据插不进去的尴尬情况时,咱们得主动出击,找寻并实实在在地执行那些能解决问题的好法子,这样才能确保咱们系统的平稳运行,保证数据的准确无误、前后一致。在摸爬滚打的探索旅程中,我们不断吸收新知识,理解奥秘,改进不足,这正是技术所散发出的独特魅力,也是咱们这群开发者能够持续进步、永不止步的原动力。
2023-12-03 12:39:15
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岁月静好
Oracle
...为容易重复的字段添加唯一约束。例如,对于上面例子中的Email字段: sql ALTER TABLE Employees ADD CONSTRAINT Unique_Email UNIQUE (Email); 这样,在尝试插入新的具有已存在Email值的记录时,Oracle将自动阻止该操作。 总结 处理Oracle数据库中的重复记录问题是一个需要细心和策略的过程。在这个过程中,咱们得把数据结构摸得门儿清,像老朋友一样灵活运用SQL查询和DML语句。同时呢,咱们也得提前打个“预防针”,确保以后不再犯同样的错误。在这一整个寻觅答案和解决问题的旅程中,我们不停地琢磨、动手实践、灵活变通,这恰恰就是人与科技亲密接触所带来的那种无法抗拒的魅力。希望本文中给出的实例和小窍门,能真正帮到您,让管理维护您的Oracle数据库变得轻轻松松,确保数据稳稳妥妥、整整齐齐的。
2023-02-04 13:46:08
48
百转千回
Datax
...到一个头疼的问题——唯一键约束冲突。这就像是你拿着一堆数据卡片想放进一个已经塞得满满当当、每个格子都有编号的柜子里,结果发现有几张卡片上的编号跟柜子里已有卡片重复了,放不进去,这时候就尴尬啦!这个问题可能看似简单,但实则涉及到多个方面,包括数据预处理、数据库设计等。本文将针对这个问题进行详细的分析和解答。 二、问题描述 当我们使用Datax Writer插件向数据库中插入数据时,如果某个字段设置了唯一键约束,那么在插入重复数据时就会触发唯一键约束冲突。比如,我们弄了一个用户表,其中特意设了个独一无二的邮箱字段。不过,假如我们心血来潮,试图往这个表格里插两条一模一样的邮箱记录,那么系统就会毫不客气地告诉我们:哎呀,违反了唯一键约束,有冲突啦! 三、问题原因分析 首先,我们需要明白为什么会出现唯一键约束冲突。这是因为我们在插数据的时候,没对它们进行严格的“查重”工序,就直接一股脑儿地全塞进去了,结果就有了重复的数据跑进去啦。 其次,我们需要从数据库设计的角度来考虑这个问题。如果我们在设置数据库的时候,没把唯一键约束整对了,那么很可能就会出现唯一键冲突的情况。比如说,我们在用户表里给每位用户设了个独一无二的邮箱地址栏,然后在用户信息表里也整了个同样的邮箱地址栏,还把它设成了关键的主键。这样一来,当我们往里边输入数据的时候,就特别容易踩到“唯一键约束冲突”这个坑。 四、解决方案 对于上述问题,我们可以采取以下几种解决方案: 1. 数据预处理 在插入数据之前,我们需要对数据进行有效的去重处理。例如,我们可以使用Python的pandas库来进行数据去重。具体的代码如下: python import pandas as pd 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') 去重 df.drop_duplicates(inplace=True) 写入数据 df.to_sql('users', engine, if_exists='append', index=False) 这段代码会先读取数据,然后对数据进行去重处理,最后再将处理后的数据写入到数据库中。 2. 调整数据库设计 如果我们发现是由于数据库设计不当导致的唯一键约束冲突,那么我们就需要调整数据库的设计。比如说,我们能够把那些重复的字段挪到另一个表格里头,然后在往里填充数据的时候,就像牵线搭桥一样,通过外键让这两个表格建立起亲密的关系。 sql CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, email VARCHAR(50) UNIQUE ); CREATE TABLE user_info ( id INT PRIMARY KEY, user_id INT, info VARCHAR(50), FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ); 在这段SQL语句中,我们将用户表中的email字段设置为唯一键,并将其移到了user_info表中,然后通过user_id字段将两个表关联起来。 五、总结 以上就是解决Datax Writer插件写入数据时触发唯一键约束冲突的方法。需要注意的是,这只是其中的一种方法,具体的操作方式还需要根据实际情况来确定。另外,为了让这种问题离我们远远的,咱们最好养成棒棒的数据处理习惯,别让数据重复“撞车”。
2023-10-27 08:40:37
721
初心未变-t
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...,自增的字段为id,唯一字段为abc,还有其它字段若干。 自增:AUTO_INCREMENT A、使用insert into插入数据时,若abc的值已存在,因其为唯一键,故不会插入成功。但此时,那个AUTO_INCREMENT已然+1了。 eg : insert into table set abc = '123' B、使用replace插入数据时,若abc的值已存在,则会先删除表中的那条记录,尔后插入新数据。 eg : replace into table set abc = '123' (注:上一行中的into可省略;这只是一种写法。) 这两种方法,效果都不好:A会造成id不连续,B会使得原来abc对应的id值发生改变,而这个id值会和其它表进行关联,这是更不允许的。 那么,有没有解决方案呢? 笨办法当然是有:每次插入前先查询,若表中不存在要插入的abc的值,才插入。 但这样,每次入库之前都会多一个操作,麻烦至极。 向同学请教,说用触发器。可在网上找了半天,总是有问题。可能是语法不对,或者是某些东西有限制。 其实,最终要做的,就是在每次插入数据之后,修正那个AUTO_INCREMENT值。 于是就想到,把这个最实质的SQL语句↓,合并在插入的SQL中。 PS: ALTER TABLE table AUTO_INCREMENT =1 执行之后,不一定再插入的id就是1;而是表中id最大值+1。 这是MySQL中的执行结果。其它数据库不清楚。。。。 到这里,问题就变的异常简单了:在每次插入之后都重置AUTO_INCREMENT的值。 如果插入的自定义函数或类的名称被定义成insert的话,那么就在此基础上扩展一个函数insert_continuous_id好了,其意为:保证自增主键连续的插入。 为什么不直接修改原函数呢? 这是因为,并不是所有的insert都需要修正AUTO_INCREMENT。只有在设置唯一键、且有自增主键时才有可能需要。 虽然重置不会有任何的副作用(经试验,对各种情况都无影响),但没有必要就不要额外增加这一步。 一个优秀的程序员,就是要尽量保证写出的每一个字符都有意义而不多余。 啰啰嗦嗦的说了这么多,其实只有一句话:解决MySQL中自增主键不连续的方法,就是上面PS下的那一行代码。 附: 我写的不成功的触发器的代码。 -- 触发器 CREATE TRIGGER trigger_table after insert ON table FOR EACH ROW ALTER TABLE table AUTO_INCREMENT =1; 大家有想说的,请踊跃发言。期待更好更完美的解决方案。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39554172/article/details/113210084。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-26 08:19:54
92
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MySQL
...自动备份、性能监控、一键扩展等功能,极大地简化了MySQL的运维工作。 此外,对于表结构设计及索引优化的理解至关重要。一篇来自DBA Stack Exchange社区的热门讨论帖(发布日期:2022年5月)深入剖析了如何根据业务场景合理设计表关系,以及何时应创建唯一索引、复合索引以提高查询性能。而一篇发表于InfoQ的技术文章《MySQL性能调优实战》则从实战角度出发,详细解读了如何通过EXPLAIN分析查询执行计划、利用慢查询日志定位瓶颈,并结合实例探讨了分区表、分库分表策略在高并发场景下的应用。 综上所述,无论是紧跟MySQL最新技术动态,还是深化对数据库内部机制和性能优化的理解,都将为您的数据库管理工作带来显著提升。持续学习并实践这些进阶知识,能够帮助您更好地应对日益增长的数据管理和分析挑战。
2023-08-18 09:15:20
63
算法侠
MySQL
...MySQL服务提供了一键备份恢复、读写分离、自动扩展等功能,为系统数据的高效管理和高可用性提供了有力支持。 再者,深入探讨MySQL在大数据处理领域的应用也不容忽视。虽然MySQL传统上主要用于OLTP在线交易处理场景,但在结合Hadoop、Spark等大数据框架后,也能够实现大规模数据分析和处理。比如使用Apache Sqoop工具将MySQL数据导入HDFS,或通过JDBC连接Spark SQL对MySQL数据进行复杂分析。 此外,对于系统安全性的考虑,如何有效防止SQL注入、实施权限管理以及加密敏感数据也是MySQL使用者需要关注的重点。MySQL自带的多层访问控制机制及密码加密策略可确保数据安全性,同时,业界还推荐遵循OWASP SQL注入防护指南来编写安全的SQL查询语句。 总之,在实际工作中,熟练掌握MySQL并结合最新的技术趋势与最佳实践,将有助于构建更为稳定、高效且安全的系统数据存储解决方案。
2023-01-17 16:44:32
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程序媛
Kafka
...中,每条消息都有一个唯一的生产时间戳和序列号。消费者从Kafka集群中读取消息时,会记录下当前正在处理的消息的位置,这个位置就是消费偏移量。想象一下,如果我们把一个消费者进程比作是一个正在享用大餐的吃货,突然有事暂停了进食。不过别担心,只要我们再次启动这个吃货,他可聪明着呢,会直接从上次停嘴的地方接着吃起来。这就相当于消费偏移量在背后发挥的作用,记录并确保每次都能接上茬儿继续“消费”。 然而,在某些情况下,我们可能无法设置Kafka客户端的消费偏移量。比如,当我们新建一个消费者实例的时候,如果没有特意告诉它消费的起始位置,那么这个新家伙就会默认从最开始的消息开始“狂吃”,而不是接着上次停下的地方继续“开动”。 三、解决方法 那么,如何解决这个问题呢?我们可以采取以下几种方法: 3.1 使用自动重置策略 Apache Kafka提供了一种名为"earliest"的自动重置策略。当你在建立一个新的消费者实例时,假如你把"earliest"设置为auto.offset.reset参数的值,那么这个新来的消费者就会像个怀旧的小书虫,从消息队列的最开始,也就是最早的消息开始,逐条“啃食”消费起来。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); props.put("auto.offset.reset", "earliest"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); 3.2 手动设置消费偏移量 除了使用自动重置策略外,我们还可以手动设置消费偏移量。当你用consumer.assign()这个方法给消费者分配好分区之后,你就可以玩点小花样了。想让消费者的读取位置回到最开始?那就请出consumer.seekToBeginning()这个大招,一键直达分区的起始位置;如果想让它直接蹦到末尾瞧瞧,那就使出consumer.seekToEnd()这招绝技,瞬间就能跳转到分区的终点位置。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); // 分配分区并移动到起始位置 Map assignment = new HashMap<>(); assignment.put(new TopicPartition("test-topic", 0), null); consumer.assign(assignment.keySet()); consumer.seekToBeginning(assignment.keySet()); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } 3.3 使用已存在的消费者组 如果我们有一个已存在的消费者组,我们可以加入该组并使用它的消费偏移量。这样,即使我们创建了一个新的消费者实例,它也会从已有的消费偏移量开始消费。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "myGroup"); Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic")); 四、结论 总的来说,无法设置Kafka客户端的消费偏移量通常是因为我们没有正确地配置auto.offset.reset参数或者我们正在创建一个新的消费者实例而没有手动指定消费偏移量。通过以上的方法,我们可以有效地解决这一问题。不过,在实际操作的时候,咱们也得留心一些隐藏的风险。比如说,手动调整消费偏移量这事儿要是搞不好,可能会让数据莫名其妙地消失不见。所以,咱们得根据实际情况,精明地选择最合适的消费偏移量策略,可不能马虎大意!
2023-02-10 16:51:36
452
落叶归根-t
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...组里的每个id必须是唯一值。推荐用ip位数log-bin= mysql-bin 二进制日志,后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 不区分大小写binlog-format=ROW 二进制日志文件格式log-slave-updates=True slave更新是否记入日志sync-master-info=1 值为1确保信息不会丢失slave-parallel-threads=3 同时启动多少个复制线程,最多与要复制的数据库数量相等即可binlog-checksum=CRC32 效验码master-verify-checksum=1 启动主服务器效验slave-sql-verify-checksum=1 启动从服务器效验[galera][embedded][mariadb][mariadb-10.6][root@mster-k8s mysql] 11.2 修改从库配置 [mysqld]character-set-server=utf8collation-server=utf8_general_ciserver_id=14log-bin= mysql-bin log-bin是二进制文件relay_log = relay-bin 中继日志, 后面指定存放位置。如果只是指定名字,默认存放在/var/lib/mysql下lower_case_table_names=1 11.3 重启主库和从库服务 systemctl restart mariad 11.4 master节点配置 MariaDB [huawei]> grant replication slave, replication client on . to 'liu'@'%' identified by '123456';Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)MariaDB [huawei]> show master status;+------------------+----------+--------------+------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB |+------------------+----------+--------------+------------------+| mysql-bin.000001 | 4990 | | |+------------------+----------+--------------+------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> select binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990 );+-------------------------------------------+| binlog_gtid_pos('mysql-bin.000001', 4990) |+-------------------------------------------+| 0-13-80 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.000 sec)MariaDB [huawei]> flush privileges; 11.5 slave节点配置 MariaDB [(none)]> set global gtid_slave_pos='0-13-80';Query OK, 0 rows affected (0.004 sec)MariaDB [(none)]> change master to master_host='101.34.141.216',master_user='liu',master_password='123456',master_use_gtid=slave_pos;Query OK, 0 rows affected (0.008 sec)MariaDB [(none)]> start slave;Query OK, 0 rows affected (0.005 sec)MariaDB [(none)]> 11.6 验证salve状态 MariaDB [(none)]> show slave status\G 1. row Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 101.34.141.216Master_User: liuMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_File: relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 10246Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno: 0Last_Error: Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 13260Relay_Log_Space: 10549Until_Condition: NoneUntil_Log_File: Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/l363130002/article/details/126121255。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"