精华内容
下载资源
问答
  • 在本篇文章中小编通过诙谐幽默的语言图文给大家讲述了MySQL复制机制的原理及相关知识点,需要的朋友们参考下。
  • 用于在torchtext中启用指针/复制机制的扩展 代码改编自源代码。 扩展类包括(在)Field,Batch,BucketIterator等。 Torchtext之前0.8.0仅词汇字符串转换为索引,而外的词汇(OOV)的词被视为'<unk>' 。 为了在不...
  • 针对中文自动摘要准确率不高的问题,在含有注意力机制的序列到序列(sequence-to-sequence,seq2seq)基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法,提出了准确率更高的中文自动摘要模型。首先,该模型使用...
  • 在对徐州矿区生态修复实例分析的基础上,提出了"矿区生态修复徐州模式",并对该模式的内涵与特征进行解析,从技术转移视角对"矿区生态修复徐州模式"的复制机制进行探究,提出了相关政策建议,对该模式在其他资源枯竭型...
  • 主要介绍了PHP中copy on write写时复制机制介绍,需要的朋友可以参考下
  • 提出了一种保证多 volume数据一致性的远程复制机制。其借鉴数据库系统中事务处理的基本思想 ,将多个 volume中相关联的更新作为一个原子事件向远程端复制,分析实现中如数据打包、故障恢复策略、I/O合并等关键问题 ,并...
  • 提出了一种新的复制机制:温和一致性代理复制机制(MCARM)。MCARM采用了主节点的复制管理器与辅助节点的MSS-Agent协调工作的架构,吸取严格一致性协议和弱一致性协议的优势,又避开其局限性和复杂性,更好地适应...
  • 原文地址:http://mysql.taobao.org/monthly/2015/10/04/PostgreSQL在9.0之后引入了主备流复制机制,通过流复制,备库不断的从主库同步相应的数据,并在备库apply每个WAL record,这里的流复制每次传输单位是WAL日志...

                原文地址:http://mysql.taobao.org/monthly/2015/10/04/

    PostgreSQL在9.0之后引入了主备流复制机制,通过流复制,备库不断的从主库同步相应的数据,并在备库apply每个WAL record,这里的流复制每次传输单位是WAL日志的record。而PostgreSQL9.0之前提供的方法是主库写完一个WAL日志文件后,才把WAL日志文件传送到备库,这样的方式导致主备延迟特别大。同时PostgreSQL9.0之后提供了Hot Standby,备库在应用WAL record的同时也能够提供只读服务,大大提升了用户体验。

    主备总体结构

    PG主备流复制的核心部分由walsender,walreceiver和startup三个进程组成。 walsender进程是用来发送WAL日志记录的,执行顺序如下:

    PostgresMain()->exec_replication_command()->StartReplication()->WalSndLoop()->XLogSendPhysical()
    

    walreceiver进程是用来接收WAL日志记录的,执行顺序如下:

    sigusr1_handler()->StartWalReceiver()->AuxiliaryProcessMain()->WalReceiverMain()->walrcv_receive()
    

    startup进程是用来apply日志的,执行顺序如下:

    PostmasterMain()->StartupDataBase()->AuxiliaryProcessMain()->StartupProcessMain()->StartupXLOG()
    

    下图是PG主备总体框架图:

    PG主备总体框架图

    图1. PG主备总体框架图

    walsender和walreceiver进程流复制过程

    walsender和walreceiver交互主要分为以下几个步骤:

    1. walreceiver启动后通过recovery.conf文件中的primary_conninfo参数信息连向主库,主库通过连接参数replication=true启动walsender进程;
    2. walreceiver执行identify_system命令,获取主库systemid/timeline/xlogpos等信息,执行TIMELINE_HISTORY命令拉取history文件;
    3. 执行wal_startstreaming开始启动流复制,通过walrcv_receive获取WAL日志,期间也会回应主库发过来的心跳信息(接收位点、flush位点、apply位点),向主库发送feedback信息(最老的事务id),避免vacuum删掉备库正在使用的记录;
    4. 执行walrcv_endstreaming结束流复制,等待startup进程更新receiveStart和receiveStartTLI,一旦更新,进入步骤2。
    PG流复制过程

    图2. PG流复制过程

    walreceiver和startup进程

    startup进程进入standby模式和apply日志主要过程:

    1. 读取pg_control文件,找到redo位点;读取recovery.conf,如果配置standby_mode=on则进入standby模式。
    2. 如果是Hot Standby需要初始化clog、subtrans、事务环境等。初始化redo资源管理器,比如Heap、Heap2、Database、XLOG等。
    3. 读取WAL record,如果record不存在需要调用XLogPageRead->WaitForWALToBecomeAvailable->RequestXLogStreaming唤醒walreceiver从walsender获取WAL record。
    4. 对读取的WAL record进行redo,通过record->xl_rmid信息,调用相应的redo资源管理器进行redo操作。比如heap_redo的XLOG_HEAP_INSERT操作,就是通过record的信息在buffer page中增加一个record:

       MemSet((char *) htup, 0, sizeof(HeapTupleHeaderData));
       /* PG73FORMAT: get bitmap [+ padding] [+ oid] + data */
       memcpy((char *) htup + offsetof(HeapTupleHeaderData, t_bits),
       	   (char *) xlrec + SizeOfHeapInsert + SizeOfHeapHeader,
       	   newlen);
       newlen += offsetof(HeapTupleHeaderData, t_bits);
       htup->t_infomask2 = xlhdr.t_infomask2;
       htup->t_infomask = xlhdr.t_infomask;
       htup->t_hoff = xlhdr.t_hoff;
       HeapTupleHeaderSetXmin(htup, record->xl_xid);
       HeapTupleHeaderSetCmin(htup, FirstCommandId);
       htup->t_ctid = xlrec->target.tid;
      
       offnum = PageAddItem(page, (Item) htup, newlen, offnum, true, true);
       if (offnum == InvalidOffsetNumber)
       	elog(PANIC, "heap_insert_redo: failed to add tuple");
      
       freespace = PageGetHeapFreeSpace(page);		/* needed to update FSM below */
      
       PageSetLSN(page, lsn);
      
       if (xlrec->flags & XLOG_HEAP_ALL_VISIBLE_CLEARED)
       	PageClearAllVisible(page);
      
       MarkBufferDirty(buffer);
      

      还有部分redo操作(vacuum产生的record)需要检查在Hot Standby模式下的查询冲突,比如某些tuples需要remove,而存在正在执行的query可能读到这些tuples,这样就会破坏事务隔离级别。通过函数ResolveRecoveryConflictWithSnapshot检测冲突,如果发生冲突,那么就把这个query所在的进程kill掉。

    5. 检查一致性,如果一致了,Hot Standby模式可以接受用户只读查询;更新共享内存中XLogCtlData的apply位点和时间线;如果恢复到时间点,时间线或者事务id需要检查是否恢复到当前目标;
    6. 回到步骤3,读取next WAL record。
    PG rstandby模式和apply日志过程

    图3. PG standby模式和apply日志过程


    展开全文
  • Kafka的复制机制。。。。

    千次阅读 2019-01-24 15:56:58
    复制功能是kafka架构的核心,kafka自己描述的“一个分布式的、可分区的、可复制的日志提交服务”。复制保证了在集群的个别节点失效时仍然能保证kafka的可用性和持久。 kafka使用topic来组织数据的,每个topic包含...

    复制功能是kafka架构的核心,kafka自己描述的“一个分布式的、可分区的、可复制的日志提交服务”。复制保证了在集群的个别节点失效时仍然能保证kafka的可用性和持久。

    kafka使用topic来组织数据的,每个topic包含若干个partition,每个partition的有多个副本,这些副本都是保持在broker上面的。

    副本类型:

       leader副本:每个分区都有一个leader, 为了保证数据的一致性,所有的生产者请求和消费者请求都是经过leader来处理的。

       follower副本:follower副本不处理来自客户端的请求,它们唯一的事情就是从leader哪里复制消息,保持与leader一直的状态。如果leader挂了,其中一个follower会被提升为新的leader的。

    leader的另外一个任务是搞清楚那个follower的状态跟自己是一样的。为了follower与leader的状态一致,在有消息到达时尝试从leader那里进行复制,可能会由于一些原因造成同步失败。例如:网络拥堵导致复制变慢,broker发生崩溃导致复制失败,直到broker重启之后再继续。

    为了与leader保持同步的,follower向leader发送获取数据的请求,这种请求是和消费者获取数据的请求是一样的,leader把响应的数据发送给follower,在消费者发送的请求里面是包含了消息的偏移量的,而且这些偏移量总是有序的。

    在follower在发送获取同步数据的请求的过程:

    一个follower先发送request1,接着request2, request3,在follower接受到这三个响应之前,是不会再接着发送第四个请求了。如果说leader已经接受到了follwer的第四个请求的话,则前面三个请求的响应数据follower已经接受到了。leader都会定期去查看每一个follower的最新的偏移量的,就会知道每个follower的最新的进度。此时,如果follower在10s内没有发起获取数据的请求,或者是芮虽然在请求消息,但是10s内没有请求最新的数据,那么就会被认为是不同步的。如果一个follower无法与leader保持一致的话,那么在leader失效的情况下,它是不会成为新的leader的候选者的。-- 因为它没有包括最新的消息的。

    相反,在持续获得最新的数据的follower才会被称为同步的副本。在leader失效的时候,才有可能被选为leader的。

    另外,每一个分区都有一个首选leader的,所谓的首选leader,就是在创建分区的时候选定的leader就是分区的首选leader。在创建分区时,需要在broker之间均衡首选。因此,在首选leader成为真正的leader时,broker之间的负载均衡得到最终的平衡,默认情况下,kafka的  auto.leader.rebalance.enable 设置为true, 它会去检查首选leader是不是当前的leader,如果不是,并且该副本是同步的,那么就会触发首选leader的选举行为,让首选leader成为当前的leader。

    分区leader是同步副本,那么follower的副本需要满足一下的条件才能算是同步副本

    条件一:与Zookeeper之间有一个活跃的会话,也就是说,它必须在过去的6s(可配置的)时间之内向zookeeper发送过心跳。

    条件二:在过去10s(可配置)内从leader那边获取过消息。

    条件三:在过去10s(可配置)时间内从leader那边获取过最新的消息的。而且时间上几乎是同步的(延时为0)。

    展开全文
  • 还是先提出几个疑问,看本篇文章前最好看过Eureka高可用之Client重试机制:RetryableEurekaHttpClient,要知道...当然正是由于这种机制,才会有Eureka Server的复制行为,个人认为,Eureka Client向每个Eureka Serve...

    还是先提出几个疑问,看本篇文章前最好看过Eureka高可用之Client重试机制:RetryableEurekaHttpClient,要知道Eureka Client只会向一个Server节点进行注册(心跳、状态改变等类似),注册失败时才会尝试下一个server节点。当然正是由于这种机制,才会有Eureka Server的复制行为,个人认为,Eureka Client向每个Eureka Server都发送注册、心跳等事件,会更好的保证一致性

    1、如果有4个Eureka Server集群节点,一个Client向其中一个Server进行注册(或者心跳、状态改变事件等),那么这个server是怎样通知剩余3个server集群节点的?

    2、一个Eureka Server在收到其他server节点发送的复制信息时,它是怎么样处理的,它会把收到的复制信息继续向其它节点复制吗?

    先看一下PeerAwareInstanceRegistryImpl的继承类图,它继承了抽象的实例注册,实现了复制实例注册(能意识到临节点的实例注册),那么它就具备注册实例信息,还能复制给临节点的功能

    直接去PeerAwareInstanceRegistryImpl里面看代码,看看是如何将实例信息复制给临节点的(只列出register方法,heartBeat等类似),在收到client的注册信息时,isReplication为false,而当收到其他Eureka Server节点的复制信息时,isReplication为true

    @Override
    public void register(final InstanceInfo info, final boolean isReplication) {
        int leaseDuration = Lease.DEFAULT_DURATION_IN_SECS;
        if (info.getLeaseInfo() != null && info.getLeaseInfo().getDurationInSecs() > 0) {
            //默认租约90s,如果用户更改了心跳周期等,使用用户自定义的租约
            leaseDuration = info.getLeaseInfo().getDurationInSecs();
        }
        //调用父类的注册,注册到本地双层Map中
        super.register(info, leaseDuration, isReplication);
        //本地注册完成后,向其他节点复制,注意isReplication这个属性
        //用来判断是client发来的注册,还是其他Eureka Server临节点复制过来的注册
        //如果是复制过来的注册信息,那么就不再向其他Eureka Server节点进行传播复制
        replicateToPeers(Action.Register, info.getAppName(), info.getId(), info, null, isReplication);
    }

    super.register(info, leaseDuration, isReplication)先不介绍,这个方法是把实例信息保存到自己的内存中,重点看replicateToPeers方法,在这个方法中,有个for循环遍历了所有的Eureka Server临节点,然后向他们复制这些信息

    private void replicateToPeers(Action action, String appName, String id,
                                  InstanceInfo info /* optional */,
                                  InstanceStatus newStatus /* optional */, boolean isReplication) {
        Stopwatch tracer = action.getTimer().start();
        try {
            if (isReplication) {
                //记录每分钟收到的复制次数
                numberOfReplicationsLastMin.increment();
            }
            // If it is a replication already, do not replicate again as this will create a poison replication
            if (peerEurekaNodes == Collections.EMPTY_LIST || isReplication) {
                //如果没有Eureka Server临节点,或者是别的Eureka Server复制过来的信息
                //那么就不再向其他临节点进行复制,
                //也就是说既然收到了复制过来的信息,那么其他eureka server节点也会收到
                //所以就没必要再去发送一遍复制了,return。
                return;
            }
    
            //遍历所有的Eureka Server邻节点,向它们复制register、cancel等信息
            for (final PeerEurekaNode node : peerEurekaNodes.getPeerEurekaNodes()) {
                // If the url represents this host, do not replicate to yourself.
                //如果这个节点url是自己的,那么不向自身复制
                if (peerEurekaNodes.isThisMyUrl(node.getServiceUrl())) {
                    continue;
                }
                replicateInstanceActionsToPeers(action, appName, id, info, newStatus, node);
            }
        } finally {
            tracer.stop();
        }
    }

    一个Eureka Server在收到了Client的注册等信息时,会挨个通知其他Eureka Server临节点,复制的流程图也就是下面这个样子

    那么再来看看for循环里面的replicateInstanceActionsToPeers方法,在循环里面,根据请求类型action的不同,调用不同PeerEurekaNode的方法,重点还是这个异常处理。

    private void replicateInstanceActionsToPeers(Action action, String appName,
                                                 String id, InstanceInfo info, InstanceStatus newStatus,
                                                 PeerEurekaNode node) {
        try {
            InstanceInfo infoFromRegistry = null;
            CurrentRequestVersion.set(Version.V2);
            switch (action) {
                case Cancel:
                    node.cancel(appName, id);
                    break;
                case Heartbeat:
                    InstanceStatus overriddenStatus = overriddenInstanceStatusMap.get(id);
                    infoFromRegistry = getInstanceByAppAndId(appName, id, false);
                    node.heartbeat(appName, id, infoFromRegistry, overriddenStatus, false);
                    break;
                case Register:
                    node.register(info);
                    break;
                case StatusUpdate:
                    infoFromRegistry = getInstanceByAppAndId(appName, id, false);
                    node.statusUpdate(appName, id, newStatus, infoFromRegistry);
                    break;
                case DeleteStatusOverride:
                    infoFromRegistry = getInstanceByAppAndId(appName, id, false);
                    node.deleteStatusOverride(appName, id, infoFromRegistry);
                    break;
            }
        } catch (Throwable t) {
            //由于此方法是循环复制操作,如果发生异常不进行处理,直接抛出,那么就不会向后面的节点复制了
            //比如有10个Eureka Server节点,再向第2个复制的时候抛出异常,后面8个节点就收不到复制信息
            //这个地方,只是做log,并没有抛出异常
            logger.error("Cannot replicate information to {} for action {}", node.getServiceUrl(), action.name(), t);
        }
    }

     

     

     

     

    展开全文
  • 基于Oracle9 i分布式数据库系统复制机制的研究.pdf
  • 基于作业分类和动态复制机制的作业调度策略
  • PostgreSQL主备流复制机制详解

    千次阅读 2016-01-21 19:42:04
    PostgreSQL在9.0之后引入了主备流复制机制,通过流复制,备库不断的从主库同步相应的数据,并在备库apply每个WAL record,这里的流复制每次传输单位是WAL日志的record。而PostgreSQL9.0之前提供的方法是主库写完一个...

    首先,附上原文链接:http://mysql.taobao.org/monthly/2015/10/04/


    PostgreSQL在9.0之后引入了主备流复制机制,通过流复制,备库不断的从主库同步相应的数据,并在备库apply每个WAL record,这里的流复制每次传输单位是WAL日志的record。而PostgreSQL9.0之前提供的方法是主库写完一个WAL日志文件后,才把WAL日志文件传送到备库,这样的方式导致主备延迟特别大。同时PostgreSQL9.0之后提供了Hot Standby,备库在应用WAL record的同时也能够提供只读服务,大大提升了用户体验。

    主备总体结构

    PG主备流复制的核心部分由walsender,walreceiver和startup三个进程组成。
    walsender进程是用来发送WAL日志记录的,执行顺序如下:

    PostgresMain()->exec_replication_command()->StartReplication()->WalSndLoop()->XLogSendPhysical()

    walreceiver进程是用来接收WAL日志记录的,执行顺序如下:

    sigusr1_handler()->StartWalReceiver()->AuxiliaryProcessMain()->WalReceiverMain()->walrcv_receive()

    startup进程是用来apply日志的,执行顺序如下:

    PostmasterMain()->StartupDataBase()->AuxiliaryProcessMain()->StartupProcessMain()->StartupXLOG()


    下图是PG主备总体框架图:


    walsender和walreceiver进程流复制过程

    walsender和walreceiver交互主要分为以下几个步骤:
    (1)walreceiver启动后通过recovery.conf文件中的primary_conninfo参数信息连向主库,主库通过连接参数replication=true启动walsender进程;
    (2)walreceiver执行identify_system命令,获取主库systemid/timeline/xlogpos等信息,执行TIMELINE_HISTORY命令拉取history文件;
    (3)执行wal_startstreaming开始启动流复制,通过walrcv_receive获取WAL日志,期间也会回应主库发过来的心跳信息(接收位点、flush位点、apply位点),向主库发送 feedback信息(最老的事务id),避免vacuum删掉备库正在使用的记录;
    (4)执行walrcv_endstreaming结束流复制,等待startup进程更新receiveStart和receiveStartTLI,一旦更新,进入步骤2。

    下图是PG流复制过程:


    walreceiver和startup进程

    startup进程进入standby模式和apply日志主要过程:
    (1)读取pg_control文件,找到redo位点;读取recovery.conf,如果配置standby_mode=on则进入standby模式。
    (2)如果是Hot Standby需要初始化clog、subtrans、事务环境等。初始化redo资源管理器,比如Heap、Heap2、Database、XLOG等。
    (3)读取WAL record,如果record不存在需要调用XLogPageRead->WaitForWALToBecomeAvailable->RequestXLogStreaming唤醒walreceiver从walsender获取WAL record。
    (4)对读取的WAL record进行redo,通过record->xl_rmid信息,调用相应的redo资源管理器进行redo操作。比如heap_redo的XLOG_HEAP_INSERT操作,就是通过record 的信息在buffer page中增加一个record:

    MemSet((char *) htup, 0, sizeof(HeapTupleHeaderData));
     /* PG73FORMAT: get bitmap [+ padding] [+ oid] + data */
     memcpy((char *) htup + offsetof(HeapTupleHeaderData, t_bits),
     	   (char *) xlrec + SizeOfHeapInsert + SizeOfHeapHeader,
     	   newlen);
     newlen += offsetof(HeapTupleHeaderData, t_bits);
     htup->t_infomask2 = xlhdr.t_infomask2;
     htup->t_infomask = xlhdr.t_infomask;
     htup->t_hoff = xlhdr.t_hoff;
     HeapTupleHeaderSetXmin(htup, record->xl_xid);
     HeapTupleHeaderSetCmin(htup, FirstCommandId);
     htup->t_ctid = xlrec->target.tid;
    
     offnum = PageAddItem(page, (Item) htup, newlen, offnum, true, true);
     if (offnum == InvalidOffsetNumber)
     	elog(PANIC, "heap_insert_redo: failed to add tuple");
    
     freespace = PageGetHeapFreeSpace(page);		/* needed to update FSM below */
    
     PageSetLSN(page, lsn);
    
     if (xlrec->flags & XLOG_HEAP_ALL_VISIBLE_CLEARED)
     	PageClearAllVisible(page);
    
     MarkBufferDirty(buffer);
    还有部分redo操作(vacuum产生的record)需要检查在Hot Standby模式下的查询冲突,比如某些tuples需要remove,而存在正在执行的query可能读到这些tuples,这样就 会破坏事务隔离级别。通过函数ResolveRecoveryConflictWithSnapshot检测冲突,如果发生冲突,那么就把这个query所在的进程kill掉。
    (5)检查一致性,如果一致了,Hot Standby模式可以接受用户只读查询;更新共享内存中XLogCtlData的apply位点和时间线;如果恢复到时间点,时间线或者事务id需要检查 是否恢复到当前目标;

    (6)回到步骤3,读取next WAL record。

    下图是PG standby模式和apply日志过程:


    展开全文
  • 普通程序I/O需要把Disk中的信息复制到系统环境内存(步骤1),再复制到kafka应用环境内存(步骤2),然后步骤3,步骤4到Socket通过网络发出,重复复制文本,I/O消耗大。 kafka则不一样: 3、kafka和...
  • redis的主从复制机制

    千次阅读 2013-10-24 20:32:40
    这边介绍一下Redis的主从复制,关于主从的概念这边就不介绍了的。 1、redis主从复制的特点 Master可以拥有多个Slave;多个Slave还可以连接其他的Master;同步数据时,Master可以继续处理Client请求;数据写入文件...
  • mysql半同步复制&组复制&全同步机制

    千次阅读 2018-08-13 17:02:57
    在高并发业务场景下,这样的机制会影响数据库整体的TPS 。 5.7版本的半同步复制中,独立出一个 ack collector thread ,专门用于接收slave 的反馈信息。这样master 上有两个线程独立工作,可以同时发送binlog 到...
  • Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本...Kafka从0.8.x版本开始提供partition级别的复制, replication的数量可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置(default.replication.refactor)。 1、...
  • SET msg "hello world
  • HDFS副本存放机制和流水线复制

    千次阅读 2019-09-05 18:44:34
    1.HDFS副本存放机制 在HDFS中,一个文件会被拆分为一个或多个数据块。默认情况下,每个数据块都会有3个副本。每个副本都会被存放在不同的机器上,而且每一个副本都有自己唯一的编号。 NameNode节点选择一个DataNode...
  • 一、MySQL复制技术 1. 主从复制 2. 组复制 二、组复制使用场景 三、组复制相关服务 1. 故障检测 2. 组成员服务 3. 容错 四、组复制技术细节 1. 组复制插件体系结构 2. 复制组 3. 数据操作语言(Data ...
  • sqlserver 事务复制的工作机制

    千次阅读 2017-02-21 13:49:01
    ...事务复制由 SQL Server 快照代理、日志读取器代理和分发代理实现。...日志读取器代理监视为事务复制配置的每个数据库的事务日志,并将标记为要复制的事务从事务日志复制到分发数据库中,分发数据库的
  • mmm 主从复制机制排错过程

    千次阅读 2016-07-19 14:49:12
    主机器发出一个sql,导致所有的从机同步出错的问题解决流程a.)进入从机的mysql控制台b.) 查看复制进程的信息mysql> show slave status\Gc.) 关注以下3个key及其内容Master_Host:192.168.1.212Relay_Master_Log_...
  • redis主从复制原理

    千次阅读 2018-05-06 17:16:13
    Redis持久化保证了即使redis服务重启也不会丢失数据,因为redis服务重启后会将硬盘上持久化的数据恢复到内存中,但是当redis服务器的硬盘损坏了可能会导致数据丢失,如果通过redis的主从复制机制就可以避免这种单点...
  • 写入时复制(Copy-on-write)机制

    千次阅读 2019-03-13 11:18:00
    写入时复制(英语:Copy-on-write,简称COW)是一种计算机程序设计领域的优化策略。其核心思想是,如果有多个调用者(callers)同时要求相同资源(如内存或磁盘上的数据存储),他们会共同获取相同的指针指向相同的...
  • 50-写时复制COW机制

    千次阅读 2016-04-26 12:30:07
    50-写时复制COW机制写时复制(Copy-on-Write,也缩写为COW),顾名思义,就是在写入时才真正复制一份内存进行修改。 COW最早应用在*nix系统中对线程与内存使用的优化,后面广泛的被使用在各种编程语言中,如C++的STL...
  • 主要介绍了利用Java反射机制实现对象相同字段的复制操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • RocketMQ高可用机制----同步刷盘、异步刷盘和同步复制、异步复制 同步刷盘、异步刷盘  RocketMQ的消息是存储到磁盘上的,这样既能保证断电后恢复,又可以让存储的消息量超出内存的限制。 RocketMQ为了提高...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 539,067
精华内容 215,626
关键字:

复制机制