checkpoint

之前我们了解了一条查询语句的执行流程，并介绍了执行过程中涉及的处理模块。一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块，最后到达存储引擎。 那么，一条 SQL 更新语句的执行流程又是怎样的呢？ 首先我们创建一个表 user_info，主键为 id，创建语句如下： CREATE TABLE `T` ( `ID` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 插入一条数据： INSERT INTO T VALUES ('2', '1'); 如果要将 ID=2 这一行的 c 的值加 1，SQL 语句为： UPDATE T SET c = c + 1 WHERE ID = 2; 前面介绍过 SQL 语句基本的执行链路，这里把那张图拿过来。因为，更新语句同样会走一遍查询语句走的流程。 通过连接器，客户端与 MySQL 建立连接 update 语句会把 T 表上的所有查询缓存结果清空 分析器会通过词法分析和语法分析识别这是一条更新语句 优化器会决定使用 ID 这个索引（聚簇索引） 执行器负责具体执行，找到匹配的一行，然后更新 更新过程中还会涉及 redo log（重做日志）和 binlog（归档日志）的操作

简介 本文主要是实现中文的TTS，没有接入百度、阿里、腾讯和讯飞的API，仅仅依靠自己的训练算法和经过样本处理和测试而成。 训练结果检验 测试文本集 1.三间新的房间很漂亮和干净. 2.音乐是人放松和解除烦恼的一种方式. 3.在农村晚上不要经常外出去活动，因为比较漆黑。 4.海水很蓝，天空中飞来一群小鸟 5.秋天是一个收货的季节，老人在忙碌着 6.老大毕竟两个老人跟着大儿子过活也因为老两口面上还算公正三兄弟 7.间没多少龌龊这次叶小丽跑了之后老两口更是过来帮他忙上忙下马四 8.妹这几天干脆住在这边帮他带着孩子加上原身的记忆李生接受起他们 9.气生了三个都是女儿想到这马四妹又犯愁老大媳妇不愿意再把孩子送 10.心疼不已妈你怎么让来弟洗碗李红心虚的看了李生一眼把孩子递给老 11.头片子养大了还不是别人家的实在不行再找户人家送了马四妹坚决反 12.了名声不好听身世不亲白孩子你抱过去养着户口迁过去关叶小丽什 测试音频地址 1.wav链接: https://pan.baidu.com/s/12CqB9myfNzzWTJlqAWoJyw 密码: n3h2 2.wav链接: https://pan.baidu.com/s/1UVGVOyaP2HsIIS2Af2hKVw 密码: euik 3.wav链接: https://pan.baidu.com/s

原文地址： https://blog.csdn.net/mrr1ght/article/details/81006343 。 本文有删减。 MonitoredTrainingSession定义 首先，tf.train.MonitorSession()从单词的字面意思理解是用于监控训练的回话，返回值是tf.train.MonitorSession()类的一个实例Object, tf.train.MonitorSession()会在下面讲。 MonitoredTrainingSession( master='', is_chief=True, checkpoint_dir=None, scaffold=None, hooks=None, chief_only_hooks=None, save_checkpoint_secs=600, save_summaries_steps=USE_DEFAULT, save_summaries_secs=USE_DEFAULT, config=None, stop_grace_period_secs=120, log_step_count_steps=100 Args: is_chief ：用于分布式系统中，用于判断该系统是否是chief，如果为True，它将负责初始化并恢复底层TensorFlow会话。如果为False

Lets say, you have an application, which is consuming up all the computational power. Now you want to do some other necessary work. Is there any way on Linux, to interrupt that application and checkpoint its state, so that later on it could be resumed from the state it was interrupted? Especially I am interested in a way, where the application could be stopped and restarted on another machine. Is that possible too? In general terms, checkpointing a process is not entirely possible (because a process is not only an address space, but also has other resources likes file descriptors, and TCP/IP

I am reading checkpoint log file with csv format with logstash and some fields have null value. i want to remove all fields with null value. i can not foresee exactly which fields(keys) will have null value because i have 150 columns in the csv file and i dont want check each one of them. is it possible to do a dynamic filter in logstash that will remove any fields with null value? my logstash configuration file look like that: input { stdin { tags => "checkpoint" } file { type => "file-input" path => "D:\Browser Downloads\logstash\logstash-1.4.2\bin\checkpoint.csv" sincedb_path => "D:\Browser

简介 每一个SQL Server的数据库都会按照其修改数据(insert,update,delete)的顺序将对应的日志记录到日志文件.SQL Server使用了Write-Ahead logging技术来保证了事务日志的原子性和持久性.而这项技术不仅仅保证了ACID中的原子性(A)和持久性(D),还大大减少了IO操作，把对数据的修改提交到磁盘的工作交给lazy-writer和checkpoint.本文主要讲述了SQL Server修改数据时的过程以及相关的技术。 预写式日志（Write-Ahead Logging (WAL)） SQL Server使用了WAL来确保了事务的原子性和持久性.实际上，不光是SQL Server,基本上主流的关系数据库包括oracle,mysql,db2都使用了WAL技术. WAL的核心思想是: 在数据写入到数据库之前，先写入到日志. 因为对于数据的每笔修改都记录在日志中，所以将对于数据的修改实时写入到磁盘并没有太大意义，即使 当SQL Server发生意外崩溃时，在恢复(recovery)过程中那些不该写入已经写入到磁盘的数据会被回滚(RollBack),而那些应该写入磁盘却没有写入的数据会被重做(Redo)。从而保证了持久性(Durability) 但WAL不仅仅是保证了原子性和持久性。还会提高性能. 硬盘是通过旋转来读取数据,通过WAL技术

redo log漫游 redo log -> 物理日志 redo log通常是物理日志，记录的是数据页的物理修改，而不是某一行或某几行修改成怎样怎样，它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页，且只能恢复到最后一次提交的位置)。 redo log是InnoDB引擎独有的 redo log包括两部分：一是内存中的日志缓冲(redo log buffer)，该部分日志是易失性的；二是磁盘上的重做日志文件(redo log file)，该部分日志是持久的。redo log在数据准备修改前写入缓存中的redo log中，然后才对缓存中的数据执行修改操作；而且保证在发出事务提交指令时，先将缓存中的redo log写入日志，写入完成后才执行提交动作。 redo log的写入是使用了WAL（Write-Ahead Logging）技术。 redo log 记录的是物理页的情况，具有幂等性，因此记录的日志极其简练。 WAL：用户如果对数据库中的数据进行了修改，必须保证日志先于数据落盘。当日志落盘后，就可以给用户返回操作成功，并不需要保证当时对数据的修改也落盘。如果数据库在日志落盘前crash，那么相应的数据修改会回滚。在日志落盘后crash，会保证相应的修改不丢失。 日志刷入磁盘 为了确保每次日志都能写入到事务日志文件中，在每次将log buffer中的日志写入日志文件中的过程中

Can Checkpoint/restart be implemented using the core dump of a process? The core file contains a complete memory dump of the process, thus in theory it should be possible to restore the process to the same state it was in when the core was dumped. No, this is not possible in general without special support from the kernel. The kernel maintains a LOT of per-process state, such as the file descriptor table, IPC objects, etc. If you were willing to make lots of simplifying assumptions, such as no open files, no open sockets, no living IPC objects, no shared memory regions, and more, then in

状态如何保存和恢复 1.定时制作分布式快照，对程序中的状态进行备份 2.发生故障时： 将整个作业中所有的task都回滚到最后一次成功的checkpoint中的状态，然后从那个点开始执行； 3.必要条件：数据支持重发的 4.一致性语句：恰好一次， 至少一次 checkpoint执行机制 1.checkpoint coordinate向所有的source发送trigger checkpoint 2.所有的task接收到barrier后，会执行快照，并将自己的输出传递到新的barrier，将自己的状态持久化。 3.当task完成备份之后，会将数据地址通知checkpoint coordinate。 来源： https://www.cnblogs.com/yankang/p/11576103.html

1. OGG 修改 trail 文件大小 1.1. 添加进程指定trail文件大小 添加本地队列文件的时候megabytes 添加参数指定队列文件的大小，如果指定默认是100m 例如： add exttrail ./dirdat/et, extract ext1 add rmttrail ./dirdat/et,extract pump1 GGSCI (cndba) 8> info exttrail * Extract Trail: ./dirdat/et Extract: EXT1 Seqno: 8 RBA: 1075 File Size: 100M Extract Trail: ./dirdat/et Extract: PUMP1 Seqno: 6 RBA: 1314 File Size: 100M 可通过以下方式在添加时指定trail文件大小： add exttrail ./dirdat/et,extract ext1,megabytes 500 ADD RMTTRAIL ./dirdat/et, EXTRACT pump1, MEGABYTES 500 1.2. 修改trail文件大小 你可以通过alter 命令调整MEGABYTES 参数的值来改变trail 文件的大小，是使用ALTER EXTTRAIL 或者 ALTER RMTTRAIL要看trail