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  • 分辨率与行场同步信号的关系

    千次阅读 2013-01-29 11:01:10
    当CRT显示器显示一幅图像时,电子枪是从左到右、从上到下来扫描屏幕的。由电子枪打出的电子经由偏转线圈的偏转得以打到屏幕的不同点上。电子束在从左到右扫描完一行后,需要回到起始方向进行下一... 1, 水平同步信号
    当CRT显示器显示一幅图像时,电子枪是从左到右、从上到下来扫描屏幕的。由电子枪打出的电子经由偏转线圈的偏转得以打到屏幕的不同点上。电子束在从左到右扫描完一行后,需要回到起始方向进行下一行的扫描,这个返回的工作由回程转换器来完成。  
       
      这一系列动作要想很精确,就得使电子枪、偏转线圈、回程转换器协同(同步)工作。为了达到这个目标,我们需要两个信号:  
      1, 水平同步信号,显示设备(显示器)接收到这个信号后,就开始画下一行。  
      2, 垂直同步信号,显示设备(显示器)接收到这个信号后,就开始画下一帧。  
      这样,通过传递这两个信号,电子枪、偏转线圈、回程转换器就能精确协作了。  
       
      这两个信号由谁传递呢?答案是显卡,显卡每隔一段时间就会给显示设备(显示器)发送这样的信号。  
       
      显卡隔多长时间发送一次信号呢?这和屏幕的刷新率有关。假设我们的屏幕刷新率是60HZ,也就是一秒内我们要发送60个垂直同步信号给显示设备(显示器)。再假设我们的分辨率是800*600,就是说屏幕一共有600行,一秒内我们会发送这么多个水平同步信号:60*600=36000。画每一条线所用的时间也可以容易的算出来。
      VGA需要行场同步信号 ,而且液晶显示器对同步信号要求很苛刻。跟CRT显示器不一样。  这两天调VGA视频输出,CRT上已经没问题了,但是VGA输出总是闪屏。真不好搞。。

    展开全文
  • 不足之处(待完善的地方): 1、仍处理开发、相对不稳定阶段; 2、没有日志,不便于排查问题及查看同步结果。 本文深入详解了插件的安装、使用、增删改查同步测试。1. go-mysql-elasticsearch 插件安装步骤1:...

    引言:

    go-mysql-elasticsearch 是国内作者开发的一款插件。测试表明:该插件优点:能实现同步增、删、改、查操作。不足之处(待完善的地方): 
    1、仍处理开发、相对不稳定阶段; 
    2、没有日志,不便于排查问题及查看同步结果。 
    本文深入详解了插件的安装、使用、增删改查同步测试。

    1. go-mysql-elasticsearch 插件安装

    步骤1:安装go

    yum install go

    步骤2:安装godep

    go get github.com/tools/godep

    步骤3:获取go-mysql-elastisearch插件

    go get github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch

    步骤4:安装go-mysql-elastisearch插件

    cd $GOPATH/src/github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 
    make

    2.go-mysql-elasticsearch 插件使用

    2.1修改配置文件

    [root@5b9dbaaa148a etc]# cat river.toml
    # MySQL address, user and password
    # user must have replication privilege in MySQL.
    my_addr = "192.168.1.1:3306"
    my_user = "root"
    my_pass = "password@!"
    
    # Elasticsearch address
    es_addr = "192.168.1.1:9200"
    
    # Path to store data, like master.info, and dump MySQL data 
    data_dir = "./var"
    
    # Inner Http status address
    stat_addr = "192.168.1.1:12800"
    
    # pseudo server id like a slave 
    server_id = 1
    
    # mysql or mariadb
    flavor = "mysql"
    
    # mysqldump execution path
    mysqldump = "mysqldump"
    
    # MySQL data source
    [[source]]
    schema = "test"
    
    # Only below tables will be synced into Elasticsearch.
    # "test_river_[0-9]{4}" is a wildcard table format, you can use it if you have many sub tables, like table_0000 - table_1023
    # I don't think it is necessary to sync all tables in a database.
    tables = ["cc"]
    
    # Below is for special rule mapping
    #[[rule]]
    #schema = "test"
    #table = "cc"
    #index = "go_river"
    #type = "go_rivert"
    
        # title is MySQL test_river field name, es_title is the customized name in Elasticsearch
     #   [rule.field]
        # This will map column title to elastic search my_title
      #  title="es_title"
        # This will map column tags to elastic search my_tags and use array type
       # tags="my_tags,list"
        # This will map column keywords to elastic search keywords and use array type
        #keywords=",list"
    
    # wildcard table rule, the wildcard table must be in source tables 
    [[rule]]
    schema = "test"
    table = "cc"
    index = "gocc"
    type = "gocc_t"
    
        # title is MySQL test_river field name, es_title is the customized name in Elasticsearch
        [[rule.fields]]
        mysql = "mysql101"
        elastic = "es_mysql101"
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    2.2执行同步操作

    cd $GOPATH/src/github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 
    ./bin/go-mysql-elasticsearch -config=./etc/river.toml

    3. go-mysql-elasticsearch 插件同步测试结果

    3.1插入Insert操作实时同步验证(验证ok)

    3.1.1Mysql端插入操作

    mysql> insert into cc(id,name) values(12, ‘test12’); 
    Query OK, 1 row affected (0.06 sec)

    3.1.2Mysql执行insert后查询结果

    mysql> select * from cc where id =12; 
    +—-+——–+——–+———————+ 
    | id | name | status | modified_at | 
    +—-+——–+——–+———————+ 
    | 12 | test12 | ok | 2016-06-24 02:27:29 | 
    +—-+——–+——–+———————+ 
    1 row in set (0.02 sec)

    3.1.3ES端能查询到新增的value字段。

    [root@5b9dbaaa148a bin]# curl -XGET http://192.168.1.1:9200/gocc/_search?pretty -d '
    > {"query":
    > {"term":
    > {"id":12}}}'
    {
      "took" : 402,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 8,
        "successful" : 8,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : 1,
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [ {
          "_index" : "gocc",
          "_type" : "gocc_t",
          "_id" : "12",
          "_score" : 1.0,
          "_source" : {
            "id" : 12,
            "modified_at" : "2016-06-24T02:27:29+01:00",
            "name" : "test12",
            "status" : "ok"
          }
        } ]
      }
    }
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    3.2修改Update操作实时同步验证(验证ok)

    3.2.1mysql执行更新操作

    mysql> update cc set name = 'test12_001' where id = 12;
    Query OK, 1 row affected (0.05 sec)
    Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
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    3.2.2mysql执行修改后查询

    Mysql查询修改后结果:

    mysql> select * from cc where id = 12;
    +----+------------+--------+---------------------+
    | id | name       | status | modified_at         |
    +----+------------+--------+---------------------+
    | 12 | test12_001 | ok     | 2016-06-24 02:27:29 |
    +----+------------+--------+---------------------+
    1 row in set (0.00 sec)
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    3.2.3 ES查询修改结果

    [root@5b9dbaaa148a bin]# curl -XGET http://192.168.1.1:9200/gocc/_search?pretty -d '
    {"query":
    {"term":
    {"id":12}}}'
    {
      "took" : 59,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 8,
        "successful" : 8,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : 1,
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [ {
          "_index" : "gocc",
          "_type" : "gocc_t",
          "_id" : "12",
          "_score" : 1.0,
          "_source" : {
            "id" : 12,
            "modified_at" : "2016-06-24T02:27:29+01:00",
            "name" : "test12_001",
            "status" : "ok"
          }
        } ]
      }
    }
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    3.3删除操作实时同步验证

    3.3.1Mysql执行删除操作

    mysql> delete from cc where id = 12;
    Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
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    3.3.2删除后查询表

    mysql> select * from cc;
    +----+--------------------+--------+---------------------+
    | id | name               | status | modified_at         |
    +----+--------------------+--------+---------------------+
    |  1 | laoyang360         | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    |  2 | test002            | ok     | 2016-06-23 06:16:42 |
    |  3 | dlllaoyang360      | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    | 11 | test11             | ok     | 2016-06-24 02:09:15 |
    |  5 | jdbc_test_update08 | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    |  7 | test7              | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    |  8 | test008            | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    |  9 | test009            | ok     | 0000-00-00 00:00:00 |
    | 10 | test10             | ok     | 2016-06-24 02:08:14 |
    +----+--------------------+--------+---------------------+
    9 rows in set (0.02 sec)
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    3.3.3ES查询删除后结果

    [root@5b9dbaaa148a bin]# curl -XGET http://192.168.1.1:9200/gocc/_search?pretty -d '
    {"query":
    {"term":
    {"id":12}}}'
    {
      "took" : 40,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 8,
        "successful" : 8,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : 0,
        "max_score" : null,
        "hits" : [ ]
      }
    }
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    4小结

    验证发现: 
    (1)go-mysql-elasticsearch插件可以实现同步insert、update、delete操作。 
    (2)可视化做的不好,没有打印日志。 
    (3)go-mysql-elasticsearch尚不大稳定,出现过无法同步成功的情况,但没有报错。不便于排查。

    展开全文
  • 1.如何实现mysql与elasticsearch的数据同步?逐条转换为json显然不合适,需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点:同步增、删、改、查同步。2、mysql与elasticsearch同步的方法有哪些?优缺点对比?目前该领域...

    1.如何实现mysql与elasticsearch的数据同步?

    逐条转换为json显然不合适,需要借助第三方工具或者自己实现。核心功能点:同步增、删、改、查同步。

    2、mysql与elasticsearch同步的方法有哪些?优缺点对比?

    目前该领域比较牛的插件有:

    1)、elasticsearch-jdbc,严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc 
    2)、elasticsearch-river-mysql插件 https://github.com/scharron/elasticsearch-river-mysql 
    3)、go-mysql-elasticsearch(国内作者siddontang) https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch

    1-3同步工具/插件对比:

    go-mysql-elasticsearch仍处理开发不稳定阶段。 
    为什么选择elasticsearch-jdbc而不是elasticsearch-river-mysql插件的原因?(参考:http://stackoverflow.com/questions/23658534/using-elasticsearch-river-mysql-to-stream-data-from-mysql-database-to-elasticsea) 
    1)通用性角度:elasticsearch-jdbc更通用, 
    2)版本更新角度:elasticsearch-jdbc GitHub活跃度很高,最新的版本2.3.3.02016年5月28日兼容Elasticsearch2.3.3版本。 
    而elasticsearch-river-mysql 2012年12月13日后便不再更新。 
    综上,选择elasticsearch-jdbc作为mysql同步Elasticsearch的工具理所当然。

    elasticsearch-jdbc的缺点与不足(他山之石):

    1)、go-mysql-elasticsearch作者siddontang在博客提到的: 
    elasticsearch-river-jdbc的功能是很强大,但并没有很好的支持增量数据更新的问题,它需要对应的表只增不减,而这个几乎在项目中是不可能办到的。 
    http://www.jianshu.com/p/05cff717563c 
    2)、 
    博主leotse90在博文中提到elasticsearch-jdbc的缺点:那就是删除操作不能同步(物理删除)! 
    http://leotse90.com/2015/11/11/ElasticSearch与MySQL数据同步以及修改表结构/

    我截止2016年6月16日没有测试到,不妄加评论。

    这里写图片描述

    3、elasticsearch-jdbc如何使用?要不要安装?

    3.1 和早期版本不同点

    elasticsearch-jdbcV2.3.2.0版本不需要安装。以下笔者使用的elasticsearch也是2.3.2测试。 
    操作系统:CentOS release 6.6 (Final) 
    看到这里,你可能会问早期的版本有什么不同呢?很大不同。从我搜集资料来看,不同点如下: 
    1)早期1.x版本,作为插件,需要安装。 
    2)配置也会有不同。

    3.2 elasticsearch-jdbc使用(同步方法一)

    前提: 
    1)elasticsearch 2.3.2 安装成功,测试ok。 
    2)mysql安装成功,能实现增、删、改、查。 
    可供测试的数据库为test,表为cc,具体信息如下:

    mysql> select * from cc;
    +----+------------+
    | id | name |
    +----+------------+
    | 1 | laoyang |
    | 2 | dluzhang |
    | 3 | dlulaoyang |
    +----+------------+
    3 rows in set (0.00 sec)
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    第一步:下载工具。 
    址:http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc/2.3.2.0/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip 
    第二步:导入Centos。路径自己定,笔者放到根目录下,解压。unzip elasticsearch-jdbc-2.3.2.0-dist.zip 
    第三步:设置环境变量。

    [root@5b9dbaaa148a /]# vi /etc/profile 
    export JDBC_IMPORTER_HOME=/elasticsearch-jdbc-2.3.2.0

    使环境变量生效: 
    [root@5b9dbaaa148a /]# source /etc/profile 
    第四步:配置使用。详细参考:https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc 
    1)、根目录下新建文件夹odbc_es 如下: 

    [root@5b9dbaaa148a /]# ll /odbc_es/ 
    drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jun 16 03:11 logs 
    -rwxrwxrwx 1 root root 542 Jun 16 04:03 mysql_import_es.sh 

    2)、新建脚本mysql_import_es.sh,内容如下;

    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# cat mysql_import_es.sh#!/bin/sh
    bin=$JDBC_IMPORTER_HOME/bin
    lib=$JDBC_IMPORTER_HOME/lib
    echo '{
    "type" : "jdbc",
    "jdbc": {
    "elasticsearch.autodiscover":true,
    "elasticsearch.cluster":"my-application", #簇名,详见:/usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
    "url":"jdbc:mysql://10.8.5.101:3306/test", #mysql数据库地址
    "user":"root", #mysql用户名
    "password":"123456", #mysql密码
    "sql":"select * from cc",
    "elasticsearch" : {
      "host" : "10.8.5.101",
      "port" : 9300
    },
    "index" : "myindex", #新的index
    "type" : "mytype" #新的type
    }
    }'| java \
      -cp "${lib}/*" \
      -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
      org.xbib.tools.Runner \
      org.xbib.tools.JDBCImporter

    3)、为 mysql_import_es.sh 添加可执行权限。 
    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# chmod a+x mysql_import_es.sh 
    4)执行脚本mysql_import_es.sh 
    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# ./mysql_import_es.sh

    第五步:测试数据同步是否成功。 
    使用elasticsearch检索查询:

    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# curl -XGET 'http://10.8.5.101:9200/myindex/mytype/_search?pretty'
    {
      "took" : 4,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
      "total" : 8,
      "successful" : 8,
      "failed" : 0
      },
      "hits" : {
      "total" : 3,
      "max_score" : 1.0,
      "hits" : [ {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "AVVXKgeEun6ksbtikOWH",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
      "id" : 1,
      "name" : "laoyang"
      }
      }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "AVVXKgeEun6ksbtikOWI",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
      "id" : 2,
      "name" : "dluzhang"
      }
      }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "AVVXKgeEun6ksbtikOWJ",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
      "id" : 3,
      "name" : "dlulaoyang"
      }
      } ]
      }
    }

    出现以上包含mysql数据字段的信息则为同步成功。

    4、 elasticsearch-jdbc 同步方法二

    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# cat mysql_import_es_simple.sh
    #!/bin/sh
    bin=$JDBC_IMPORTER_HOME/bin
    lib=$JDBC_IMPORTER_HOME/lib
      java \
      -cp "${lib}/*" \
      -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
      org.xbib.tools.Runner \
      org.xbib.tools.JDBCImporter statefile.json
    
    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# cat statefile.json
    {
    "type" : "jdbc",
    "jdbc": {
    "elasticsearch.autodiscover":true,
    "elasticsearch.cluster":"my-application",
    "url":"jdbc:mysql://10.8.5.101:3306/test",
    "user":"root",
    "password":"123456",
    "sql":"select * from cc",
    "elasticsearch" : {
      "host" : "10.8.5.101",
      "port" : 9300
    },
    "index" : "myindex_2",
    "type" : "mytype_2"
    }
    }

    脚本和json文件分开,脚本执行前先加载json文件。 
    执行方式:直接运行脚本 ./mysql_import_es_simple.sh 即可。

    5、Mysql与elasticsearch等价查询

    目标:实现从表cc中查询id=3的name信息。 
    1)MySQL中sql语句查询:

    mysql> select * from cc where id=3;
    +----+------------+
    | id | name |
    +----+------------+
    | 3 | dlulaoyang |
    +----+------------+
    1 row in set (0.00 sec)

    2)elasticsearch检索:

    [root@5b9dbaaa148a odbc_es]# curl http://10.8.5.101:9200/myindex/mytype/_search?pretty -d '
    {
    "filter" : { "term" : { "id" : "3" } }
    }'
    {
      "took" : 3,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
      "total" : 8,
      "successful" : 8,
      "failed" : 0
      },
      "hits" : {
      "total" : 1,
      "max_score" : 1.0,
      "hits" : [ {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "AVVXKgeEun6ksbtikOWJ",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
      "id" : 3,
      "name" : "dlulaoyang"
      }
      } ]
      }
    }

    常见错误:

    错误日志位置:/odbc_es/logs 
    日志内容: 
    [root@5b9dbaaa148a logs]# tail -f jdbc.log 
    [04:03:39,570][INFO ][org.xbib.elasticsearch.helper.client.BaseTransportClient][pool-3-thread-1] after auto-discovery connected to [{5b9dbaaa148a}{aksn2ErNRlWjUECnp_8JmA}{10.8.5.101}{10.8.5.101:9300}{master=true}]

    Bug1、[02:46:23,894][ERROR][importer.jdbc ][pool-3-thread-1] error while processing request: cluster state is RED and not YELLOW, from here on, everything will fail! 
    原因: 
    you created an index with replicas but you had only one node in the cluster. One way to solve this problem is by allocating them on a second node. Another way is by turning replicas off. 
    你创建了带副本 replicas 的索引,但是在你的簇中只有一个节点。

    解决方案: 
    方案一:允许分配‘它们’到第二个节点。 
    方案二:关闭副本replicas(非常可行)。如下:

    curl -XPUT 'localhost:9200/_settings' -d '
    {
      "index" : {
      "number_of_replicas" : 0
      }
    }

    Bug2、[13:00:37,137][ERROR][importer.jdbc ][pool-3-thread-1] error while processing request: no cluster nodes available, check settings {autodiscover=false, client.transport.ignore_cluster_name=false, client.transport.nodes_sampler_interval=5s, client.transport.ping_timeout=5s, cluster.name=elasticsearch, 
    org.elasticsearch.client.transport.NoNodeAvailableException: no cluster nodes available, check 
    解决方案: 
    见上脚本中新增: 
    “elasticsearch.cluster”:”my-application”, #簇名,和/usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 簇名保持一致。

    参考: 
    http://stackoverflow.com/questions/11944915/getting-an-elasticsearch-cluster-to-green-cluster-setup-on-os-x

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     同步逻辑:整个设计中只有一个全局时钟成为同步逻辑。只有时钟脉冲同时到达各记忆元件的时钟端,才能发生预期改变。 

    同步逻辑是时钟之间有固定的因果关系。

    异步逻辑:多时钟系统逻辑设计成为异步逻辑。电路状态改变由输入信号引起。异步逻辑是各时钟之间没有固定的因果关系。

         同步时序逻辑电路的特点:各触发器的时钟端全部连接在一起,并接在系统时钟端,只有当时钟脉冲到来时,电路的状态才能改变。改变后的状态将一直保持到下一个时钟脉冲的到来,此时无论外部输入 x 有无变化,状态表中的每个状态都是稳定的。

         异步时序逻辑电路的特点:电路中除可以使用带时钟的触发器外,还可以使用不带时钟的触发器和延迟元件作为存储元件,电路中没有统一的时钟,电路状态的改变由外部输入的变化直接引起。

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空空如也

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同步和稳定的关系