解决MongoDB技术开发中遇到的数据复制延迟问题的方法研究 引言：在现代应用程序开发中，数据库复制是确保数据高可用性和容错性的重要组成部分。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，提供了一种名为复制集的机制来实现数据复制和故障转移。然而，在实际开发中，我们可能会遇到数据复制延迟的问题。本文将探讨这个问题，并提出几种解决方法，并给出了具体的代码示例。 一、问题分析：数据复制延迟是指在Mong

本系列文章将以教程形式介绍物联网领域用户在安装部署、分布式数据库设计、数据写入和查询、流计算和高可用测试等过程中的常见问题、相应的解决方案与注意事项，以帮助新用户快速入门，体验 DolphinDB 的极致性能。 本次介绍内容为——如何快速搭建一站式数据存储与实时分析平台。 快速体验 1.1 安装部署单节点服务 入门用户可先部署一个单节点模式 DolphinDB 以快速体验。单节点模式拥有与集群模式

如何在Java中实现分布式缓存的高可用和回删机制 引言：随着大数据时代的到来，分布式缓存作为一种高性能、高可用的解决方案，被广泛应用于各种互联网应用中。为了保证分布式缓存的高可用性以及数据的一致性，我们需要在其基础上实现高可用性的机制和回删机制。本文将介绍如何在Java中实现分布式缓存的高可用和回删机制，并提供具体的代码示例。 一、高可用性机制为了保证分布式缓存的高可用性，我们可以通过主从复制和分

堆 一、堆的基本概念和性质 堆(heap)是一个完全二叉树，并且满足以下性质：每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值，称为大根堆；或是每个节点的值都小于或等于其左右孩子的值，称为小根堆。 复习：完全二叉树 设二叉树的深度为h，除第h层外，其它各层（1 ~ h-1）的节点数都达到最大个数，第h层所有的节点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。 完全二叉树： 非完全二叉树： 堆： 从堆的概念不难看

前言：记录遇到/见到的一些面试题，自行查阅总结的答案，不一定完全准确，欢迎指正。 Memcached Memcached是一种高性能、分布式的内存对象缓存系统，将数据存储在内存中， 便于快速访问和检索数据，从而提高Web应用程序的性能和响应速度，支持跨平台。 集群下可能存在问题和解决 单点宕机或故障：一个节点出现宕机，导致整个系统集群可用性受影响； 数据不一致问题：因为Memcached是分布式系

今天同事说有一套rac 19c的环境，不能使用了，让我帮忙看看。 这套rac环境是搭建在华为云ECS上的，操作系统为CentOS 7.6。根据经验，rac不能启动，主要是2个方面的原因：一个是共享存储，一个网络。共享存储常见原因是盘掉了，或盘坏了，或多路径软件出问题等等，而网络问题常见原因是私网网卡坏了，或节点之间网络不通（注意：修改ssh端口或修改oracle和grid密码不会影响rac的正常运

故障现象： 开发反馈说mysql数据库表无法打开。涉及的库为两节点的mgr环境：mysql8.0.32+mgr 处理思路： 初步怀疑系统可能宕机过，需检查系统日志，数据库日志，查看mysql mgr状态再分析确定下一步处理办法。 处理过程： 登录主从服务器，检查系统日志，看不到108直接重启的故障原因tail -2000 /var/log/messages.XXX|more 检查mysql mgr

在.netcore中我们非常方便获取配置文件节点参数，但是在非.netcore下一般 我们是使用中方法。 读取方式也非常简单直接 private string _defaultBranchCode = ConfigurationManager.AppSettings["BranchCode"].ToString();//运营中心 但是如果有很多参数，这样写感觉不够美观，以及容易

单一服务器必须采用all-in-one模式安装 最少3台服务器才能采用多节点安装 1.1 准备 4c8g （master节点） 8c16g * 2（worker节点） linux系统 docker 内网互通 每个机器有自己域名  hostnamectl set-hostname xxx 防火墙开放30000~32767端口 通过后台面板设置 或者  #删除端口  su

Binary_Tree 概述 本二叉树的文章设计是为了深度剖析 map 与 set 的底层数据结构，目的是实现红黑树，即平衡二叉搜索树。由于红黑树的体系过于复杂，需要系统解析关于二叉搜索树的部分内容，其将包括：普通二叉搜索树、AVL 树、红黑树。以便支撑后续数据结构的实现。且在本章中会讲述二叉树的前中后序遍历的非递归实现。由于本篇并非体系的数据结构，故排版并未遵循标准。 二叉搜索树的实现 二叉搜索

内部平台的一个小功能点的实现过程，分享给大家： 递归解析Json，可以实现生成可视化Tree+快速获取JsonPath。 步骤： 1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject 2.递归层次遍历JsonObjec，保存结点信息 3.利用zTree展示结点为可视化树，点击对应树的结点即可获取对应结点的JsonPath 1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject 示例Json：

链表是一种由节点组成的线性数据结构，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。 1.链表的基本概念 (1)节点定义 链表中的每一个元素都是一个节点，每个节点通常包含两部分：数据和下一个节点的引用。 class Node: def init(self, data): self.data = data # 节点存储的数据 self.next = None # 默认下一个节点为空 (2

最近有小伙伴找到我们说 Kibana 上添加不了 Remote Cluster，填完信息点 Save 直接跳回原界面了。具体页面，就和没添加前一样。 我们和小伙伴虽然隔着网线但还是进行了深入、详细的交流，梳理出来了如下信息： 两个集群：集群 A 和集群 B ，版本都是 7.10.0 ； 在集群 A 的 Kibana 可以添加 集群 B 为远程集群； 在集群 B 添加 集群 A 就不行，Kibana

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法，由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出。它可以找到从起始节点到所有其他节点的最短路径。 基本介绍 该算法的基本思想是通过逐步扩展节点的方式，逐渐确定从起始节点到其他节点的最短路径。算法维护两个集合：一个是已确定最短路径的节点集合，记为S；另一个是还未确定最短路径的节点集合，记为V-S。 算法步骤： 创建一

仅协调节点（coordinating only nodes）充当智能负载均衡器。 仅协调节点的这种特殊角色通过减轻数据和主节点的协调责任，为广泛的集群提供了优势。 加入集群后，这些节点与任何其他节点类似，都会获取完整的集群状态，并利用此信息有效地将请求定向到适当的目的地。 将协调器节点添加到 Elasticsearch 集群可以是提高集群性能和效率的战略举措。 协调节点，也称为客户端节点，本质上是

Elasticsearch 集群通常包含多个节点，并且可能存在需要从集群中删除节点的情况。 应谨慎执行此过程，以确保数据的完整性和可用性。 在本文中，我们将引导你完成从 Elasticsearch 集群安全删除节点的步骤。 确保集群是绿色的 在尝试从 Elasticsearch 集群中删除节点之前，确保集群处于健康状态（以 “绿色” 状态表示）至关重要。 绿色集群意味着所有主分片和副本分片均已分配

摘要 本文主要介绍了回溯算法的理论基础和回溯法模版，以及LeetCode中77.组合问题的解题思路和代码。 1、回溯算法理论基础 1.1 概念 回溯算法是一种用于解决组合问题、排列问题和搜索问题的常用算法。它基于深度优先搜索的思想，通过不断地尝试各种可能的选择，然后回退到上一步，直到找到问题的解或穷尽所有可能性。 回溯算法的核心思想是构建一棵决策树，每个节点表示在问题中的一个决策点，从根节点出发，

前言 本文为系列文章 B树的定义及数据的插入 数据的读取及遍历 数据的删除（本文） 阅读本文前，建议先复习前两篇文章，以便更好的理解本文。 从删除的数据所在的节点可分为两种情况： 从叶子节点删除数据 从非叶子节点删除数据 无论从叶子节点还是非叶子节点删除数据时都需要保证B树的特性：非根节点每个节点的 key 数量都在 [t-1, 2t-1] 之间。 借此保证B树的平衡性。 之前介绍的插入数据关注的

二叉树 二叉树的结构 二叉树的类型： ​ 1.空树 ​ 2.单节点 ​ 3.左单只 ​ 4.右单只 ​ 5.满二叉树 ： ​ 特征： ​ 满二叉树节点共 2n-1个节点，第n层共2n-1个节点，假设共有k个节点，那么一共有n = log2(k + 1)层 ​ 6.完全二叉树 ​ 特征： ​ 叶子节点只可能在最后两层出现，从左到右不能有空（如上图） ​ 满二叉树是特殊的完全二叉树 ​ 设n0为叶子节

链表（Java版本） 关于作者 作者介绍 🍓 博客主页：作者主页 🍓 简介：JAVA领域优质创作者🥇、一名初入职场小白🎓、曾在校期间参加各种省赛、国赛，斩获一系列荣誉🏆 🍓 关注我：关注我学习资料、文档下载统统都有，每日定时更新文章，励志做一名JAVA资深程序猿👨‍💻 简介 链表是有序的列表，但是它在内存中是存储如下 ​ 1.链表是以节点的方式来存储，是链式存储 ​ 2.每个节点包含 data 域