flinkcdc同步延时非常高 flink延迟 Flink自称是一个低延迟、高吞吐、有状态、容错的流式计算矿建。其中容错机制在之前的两篇介绍Checkpoint机制的文章中已经说明过了,本文主要了解下Flink是如何实现低延迟与高吞吐的。 低延迟 VS 高吞吐: 低延迟和高吞吐其实是悖论。如果要求数据延迟低的话,那么数据肯定是来一条就处...
从而减轻主数据库的负载，提高同步速度。同时，读写分离也可以减少从数据库对主数据库的依赖，降低同步...
总的来说,通过使用Redis内置的命令、监控网络延迟、监控主从节点的信息、使用Redis的监控工具或者第三方工具,可以帮助我们确定主从同步的延时情况,从而及时发现并解决延迟问题,保证主从节点的数据一致性。 在主从复制的过程中,由于存在网络传输、数据处理等因素,导致从节点的复制延时。为了确定主从同步延时,Redis提供了一些...
步骤一:创建一个需要进行延时同步的方法 首先,我们需要创建一个方法,该方法需要进行延时同步。比如下面这个示例方法: publicvoiddelayedSyncMethod(){// 该方法需要进行延时同步的操作} 1. 2. 3. 步骤二:使用Thread.sleep()方法实现延时 在方法中使用Thread.sleep()方法来实现延时,这里以延时5秒为例: publicvoidd...
这其实是一个缓冲区大小为1的生产者-消费者(producer-consumer)问题。python的进程间同步api提供了多种方式来实现这个功能,如信号量(Semaphore)、条件变量(Condition)、互斥锁(Lock)等。为了比较不同实现方式的延时,我用python进程同步api对这个功能进行了多种实现。
数据同步有延时 可能原因 DTS 选择的传输链路规格较低。 目标库负载过大。 目标库规格较低。 源库有大事务或者慢 SQL 正在执行。 源端为只读,并且长时间没有数据写入。 网络问题,带宽限制或者网络抖动。 处理方法 DTS 选择的传输链路规格较低 请先查看监控数据中源库和目标库的 RPS,如果用户选择的传输链路规格...
写请求时缓存记录一个key,这个key的失效时间设置为主从同步的延时,读请求的时候先去缓存中确认是否存在key,如果key存在说明发生了写请求,数据未同步到从库,这时走主库即可,若不存在这个key,直接走从库的查询即可。 中间件应该也是可以判断是否同步完成,与使用缓存记录类似。
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方法/步骤 1 Select：数据接入，Extract：数据抽取，并行化调度可解决Extract/Transform阶段的IO瓶颈，实现数据同步的低延时。2 将处理过程分为 SETL 4个Stage，利用queue连接起来形成一个pipeline的处理链，并且在Stage中利用控制器进行资源的调控，提升资源利用率。3 为了保证有序性，一份instance（对应于一个server上...
由于用户希望设备能够同步远端NTP服务器的时钟,因此可以修改本地NTP时钟优先级(即NTP层数),保证其优先级比远端NTP服务器优先级低即可。 <HUAWEI>system-view[~HUAWEI]ntp refclock-master 11 按照上述步骤修改之后,继续观察一段时间,发现设备的时钟与远程NTP服务器仍然存在一定的延时。执行debugging ntp packet命令,打开...