博客
关于我
十年开发经验Java架构师,附高频面试题合集
阅读量:548 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1145 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

红黑树与主备同步技术

红黑树作为一种高效的自平衡二叉查找树,因其优秀的性能,在数据结构领域占据重要地位。红黑树的发明者是Rudolf Bayer于1978年,他的工作最初被称为对称二叉B树,后经Leo J. Guibas和Robert Sedgewick的改进,逐渐发展成为现今的红黑树结构。这种数据结构以其在插入、删除和查找操作上的近似O(logN)时间复杂度著称,是Java的TreeMap、JDK 1.8的HashMap以及C++ STL中的map等数据结构的实现基础。

主备同步技术

主备同步技术是数据库复制和高可用性的重要组成部分,主要用于实现数据库的异步复制。以下将从主备同步的基本原理出发,分析其在实际应用中的运作机制。

主备同步流程

主备同步的核心是二进制日志(binlog)技术。具体流程如下:

  • 客户端发起更新:客户端向主库发送更新操作。
  • 主库处理事务:主库执行事务逻辑,并生成二进制日志记录。
  • 备库配置:备库通过change master命令配置主库信息,包括IP、端口、用户名和密码,并指定从哪个位置开始读取二进制日志。
  • 备库启动复制:备库执行start slave命令,启动两个关键线程:
    • I/O线程:负责与主库建立连接,读取并解析二进制日志。
    • SQL线程:执行解析后的SQL命令。
  • 日志传输:主库将二进制日志发送到备库,备库将其写入本地中继日志文件。
  • 命令执行:备库从中继日志中读取命令并执行。
  • 备库线程机制

    备库的主备同步过程依赖两个关键线程:

    • I/O线程:负责读取主库的二进制日志文件,并将日志数据传输到备库的中继日志文件中。
    • SQL线程:从中继日志文件中读取命令,解析并执行。

    通过上述机制,主备同步实现了近实时的数据同步效果。

    主备切换方案

    在实际应用中,主备切换方案主要采用M-S结构和双M结构两种方式。

    M-S结构

    M-S结构由两节点组成,一个作为主库,另一个作为备库,且节点角色不可互换。切换流程如下:

    • 状态1:客户端读写直接访问主库节点A,备库节点B仅作为数据同步节点。
    • 状态2:切换后客户端读写访问备库节点B,原主库节点A作为备库。

    双M结构

    双M结构允许两节点互换角色,切换更加灵活且无需额外配置。两节点始终互为主备,切换时无需修改主备关系。

    循环复制问题

    在双M结构中,若节点A同时作为节点B的备库,会导致循环复制:

    • 节点A更新生成的二进制日志同步到节点B。
    • 节点B也会生成二进制日志,同步回节点A。

    解决方案包括:

  • 唯一server-id:确保每个节点的server-id不同。
  • 校验机制:在复制过程中检查源server-id,避免循环。
  • 面试准备与复习

    为了应对面试和复习,我持续刷题并整理资料。如需获取完整资料或具体面试题目,请联系我。

    转载地址:http://xqksz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>