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#p#分页标题#e#对应到Failover中，可以认为上图中，S状态是正常运行时的处理模式，当P（分区）的出现，也即是故障发生点，在DB目前的部署下已经无法完成对备库数据的依赖，原来的处理逻辑S（故障时S1）已经无法走通，则必须想出在异常状态下的处理逻辑S2（也即是网关模式failover），当分区结束，也即是故障恢复，完成S2与S1的合并后恢复正常模式S。金融型数据库Failover架构由于做了幂等控制，而且打标位明显标识了些交易纪录是产生在主库还是Failover库中。这样，我们的交易是仍然可以继续进行的，而且我们的交易单号是不会重复的，且知道其生成所在数据库。这样，交易是不会下跌的，用户仍然会源源不断地给公司送钱（--#）。我们一般会对交易库进行拆库，比如拆100个。这样如果一个数据库实例宕了，只会影响1%的用户对原交易的查询与更新。影响面控制到了最小化。数据库往往是IT体系结构中的最终章节，也是最重要的一节。由于路由器、程序、中间件等组件的无状态性，决定了它们最主要的容灾能力即是：重启大法好。而数据库作为最终的信息载体，它的重启往往即意味着整个系统的不可用。这当然是用户和我们所不能接受的。我们必然把绞尽脑汁来保证数据库的稳健性。第2-4个字节：主分区的第一个扇区的CHS地址，里面有程序代码的。我的磁盘分了三个主分区，分别为系统保留、C盘、D盘，我们以C盘为例，看看主分区所占用的扇区，可以分为几部分。磁盘分区表的四个分区表项内容格式一致，我们拿出一个分区表项（16字节）看看都包含了什么。如果直接说MBR可能不知道它从何而来，我们从开机来看看，它到底在什么时候起作用的。我们按下电脑的开机按键，就给主板通上了电，上面的bios程序开始运行，对电脑硬件进行检测，然后就需要我们去选择Firstbootdevice，我们可以从U盘启动、从光盘启动，当然也可以从硬盘启动，而且很多时候默认的是从硬盘启动。如果我们选择了从硬盘启动，那么bios程序就会读取该设备的第一个扇区的数据，也就是前面512个字节，如果最后两个字节不是以0x55AA结束，那么表示这个设备不可以用来启动；如果是0x55AA，那么表示该设备可以用来启动，bios程序就会有一个jump的操作，跳转到硬盘这一个扇区的代码，把操作交给硬盘，那么跳转的是哪儿呢？就是我们要说的MBR，主引导记录。我们知道，数据库是一个比较稳定的载体，一般不轻易挂，而如果挂了，则不会轻易就能起来。所以我们的出发点就是根本不能指望它能再起来。因此，我们需要failover。当主库不可用时，我们通过更新内存型数据源配置，即时生效，将流量引入到提前准备好的Failover库中。第5个字节：主分区的类型。例如01表示FAT32,05表示extended（如果一个分区的主分区id号为05，那么它就是一个扩展分区了）等，具体可参看分区类型标志。第9-12个字节：该主分区的第一个扇区的逻辑地址LBA。数据回流：流水型数据一般不需要回流，因为根据流水单号，可以路由到是原主库还是Failover库，而状态型数据一般需要进行merge。(详见维基百科：链接https://en.wikipedia.org/wiki/Failover)那就无药可施了么？当然不是。办法总是有的，只是，要付出代价。而这个代价，无论是开发的代价，还是机器的代价，也是值得的。举个例子，某同学的银行卡账号在帐务数据库上，A同学通过此银行卡账户购买了一件衣服消费50000元并支付成功返回，主库数据已变动。这时发生DB宕机，A同学的资金变动数据还未同步到备库，则如果备库提供服务，则A同学会惊讶的发现，他的账户里又多了50000元。只有当DB的主备采用强同步模式下才能确保主库宕机后备库与主库数据的强一致性。但强同步下DB的整体性能下降基于到了70%，严重的性能损耗若支撑大业务量，需要大量的DB服务器。成本太高。第13-16个字节：主分区的扇区总数。流水型数据：流水型数据是无状态的，多笔业务之间没有关联，每次业务过来的时候都会产生新的单据，比如交易流水，支付流水，只要能插入新单据就能完成业务，特点是后面的数据不依赖前面的数据，所有的数据按时间流水进入数据库。这时，如何解决呢？可以祭出我们的神图了，此图是现代关系型数据库基础思想，核心的手法是放弃全程的一致性，而追求最终的一致性，本质则是工程学中常用的核心思想：【空间换时间】声明：本文不会有具体的代码的实施方案，讲解的只是一种思路。好，下面我们进入正题。当原主库恢复后，我们不需要将failover库的数据迁移回原主库。当我们查询或更新交易时，根据其交易单号的打标位，我们可以路由到这条交易单号所在的数据库，到底是在主库，还是在failover库。黑科技：利用python的theano库刷kagglemnist排行榜配置型数据：因为此类型数据数据量较小，而且结构简单，这里就暂不讨论。大家可以根据前面的流水和状态型数据灵活地设计出failover方案。MBR中包含了整个硬盘的一些参数和一段引导程序，引导程序就会去DPT磁盘分区表里面去找到底从硬盘的哪个分区去启动（具有激活标志的分区），找到后就把控制权交出去，不过这之前会先检查DPT磁盘分区表是否正确。先简要说下这个Failover的基本思路：大家可以想象一下，我们经常在某宝某东买东西，我们即将下的交易单，是不是跟之前的交易单没有多大的关系？是的，每笔的交易单都是完全独立的，这就意味着，即使拿不到之前的交易纪录，比如说交易主库宕了，我们想办法给它一个替代的数据库，仍然不妨碍我们下新的交易单。看到下图：使用R语言预测泰坦尼克号乘客生存率在Failove阶段，原交易单号皆为不可使用状态，不可查询与更新。虽然用户体验不太好，但这样至少不会导致公司资损和数据不一致。这样，当主交易库宕掉后，我们推送Failover或配置自动的autofailover，交易仍然可以继续，当交易主库恢复之后，再回推Failover，数据库恢复到初始状态。第6-8个字节：主分区的最后一个扇区的CHS地址，所以我们改改分区表，也可以修改磁盘分区的大小。流水型数据（支付类）youmightalsolike面向机器学习、数据分析和视频流的赛灵思可重配置加速堆栈Failover是什么？我们把这类的数据再拆成两种情况，交易类和支付类：第1个字节：如果为0x80，表示是激活分区，那么前面的MBR引导程序就把控制权给这个分区。四个分区只能有一个是激活的。0x00表示非激活的分区。中间件创建两套数据源，配置在内存时环境，可随时切换；【机器学习PAI实践二】人口普查统计在线问卷数据的质量控制ggplot2又添新神器——ggthemr助你制作惊艳美图流水型数据（交易类）那即使一点数据也不丢，能做到不到一分钟的业务快速恢复么？这里指的是整个业务完成恢复的时间，而不是单指数据库可以拉起来的时间。明显是不行的。或者说业务倒是可以快速恢复了，但是数据仍然不一致，那将导致更严重的问题，这显然也是不行的。先来整体上看一下，上面图是我电脑的磁盘，按照LBA寻址，把所有的扇区按照从左到右，依次排开，最左边为第一块扇区，最右边是最后一块扇区，所有数据信息就存储在里面。从左到右分为了几部分：StartSections–>Partition1（系统保留分区）–>Partition2（C盘）—>Partition3（D盘）–>Partition4（E盘）–>Partition5（F盘），其中Partition1~3是主分区，Partion4~5是扩展分区上的两个逻辑分区，里面绿色的部分是分区与分区之间的Partitiongap，大小为1MB，最后黄色的表示Unpartitionalspace，没有利用的，也是1MB。下面开始分开逐个来解释一下。不要被上面的图吓到，我来一点点的解释。我的Kaggle初体验GrupoBimboInventoryDemand（3）其他几个扇区：除了第一个扇区外，1MB空间里面的其他几个扇区就空着了，可能没用，也可能与后面要讲的partitiongap功能一致。设计之初即在异地机房创建好同样结构的数据库，同样结构的表；如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图？以某宝为例，我们知道，很多年前，我们进入双11，都是要先向帐户内充值，然后这样保证在0点时，不会因为支付宝跟各银行之间的通信繁忙而影响我们支付。而现在呢？我们使用的更多是快捷支付（无论是储蓄卡还是信用卡）、花呗等，这有什么不同呢？先来看下图，我花了一下午时间画的，后面就要围绕这张图来展开的。状态型数据：状态型数据是有状态的，多笔业务之间依赖于有状态的数据，而且要保证该数据的准确性，比如账户余额，做余额支付时必须要拿到原来的余额，才能支付成功。（2）DPT（64字节）：DiskPartitionTable，磁盘分区表当主备发生故障或弹性流量切换时，人为或自动推荐DRM，中间件选择failover的数据源，新的数据全部流入新库，业务得以立刻恢复（仅限流水型数据）或短时间内快速自我恢复（状态型数据），或新逻辑主库达到一致性后恢复（状态型数据）；（1）MBR（446字节）：MainBootRecord，主引导记录当然，可以把这一套Failover做成全自动监控和触发的，这样，半夜DBA可以继续睡觉，第二天早上起来再把原主库想办法给拉起来，回推Failover即可。满满的幸福感，是不是？前面说到数据也会有类型，所以我们把数据分为三种类型：而根据CAP理论，鱼与熊掌不可兼得，我们不可能在一条数据不丢的异地备份前提下，还能保证完美的性能。当业务量极大时，连号称一点数据不丢的OracleDataGuard最高保护模式下也是根本抗不住的。特别是在某宝这样的数据量负荷下。不过根据墨菲定律，越担心发生的事情，它总是要发生的。尤其是当服务器大面积部署之后，一万台服务器每天都要宕个一两台。我们都知道，帐务对数据一致性的绝对要求（什么？不是绝对一致性要求？那建议你去玩个收藏夹什么的数据库，可以随便丢），当主库DB出现异常宕机时主备库的数据延迟，则无法确认主库与备库差异的数据量以及数据内容，则这部分数据不敢启用。数据流程图和数据结构是需求分析中不可缺少的一环有了文件系统，使我们对文件的访问变得很容易，不用考虑文件到底存在哪里，怎么存的，不过适当了解一下底层文件存储还是有帮助的。我们知道文件不仅仅能够存储在磁盘上，还可以存储在光盘等设备上，对于存储在硬盘上的，对于不同的硬盘内部存储介质，如磁性盘面、闪存（SSD固态硬盘存储介质）存储结构也是不同的；对于同样的存储介质的磁盘，不同的文件系统，如NTFS、FAT、ext等，底层存储也是有所区别的，下面仅仅对整体逻辑上的结构做一简单介绍。支付型的流水数据并不能像交易型的流水数据一样，可以随意地将数据源引入Failover库即可。因为涉及到帐务的纪录，因为我们不知道当主库宕掉后，我们的备库与主库之后，还有多少的差距，而我们对余额的更新，必须是拿到它上次的最终值，进行更新。绝不能出现像数据库那样的幻读或脏读的情况。一、StartSections：DPT用来记录磁盘到底分了几个分区以及分区的一些信息，磁盘分区有许多好处，比如不同的分区放不同的数据，又或者可以安装多操作系统等等。DPT只有64个字节，分成了四项，分别为第一~四分区表项，图中红色虚线箭头指向的。每个分区表项占16个字节，因此一个磁盘只能分为四个分区，即四个主分区。当然如果想增加更多的分区，其中一个主分区可以当成扩展分区，在扩展分区里面新建逻辑分区。我们看到我们上图中，四个分区表项分别对应了三个主分区和一个扩展分区。下面分别看看它是如何实现failover的：新型集成数字解调器和JESD204B接口的超声模拟前端可使数据率和接口连接线最多降低80%相关阅读：一个汉字在数据库占几个字节？这个开始扇区部分有1MB大小，其中第一个扇区，也是整个磁盘的第一个扇区，位于0柱面0磁头1扇区，也叫做主引导扇区，一共512个字节，分为了三部分：这就意味着：任何只依赖数据库层面的容灾技术，是无法保证业务快速恢复和数据绝对一致性的，尤其是涉及钱的金融型系统。在下一部分，我会详细地来讲下状态型的帐务Failover怎么来完成，但这个改造是非常巨大的。那么，如何使用最小的代价来完成部分的效果呢？
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