lukaliou123
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1 year ago 2.MySQL主从集群如果出现宕机怎么恢复？
主库宕机： (1)确保所有的relay log全部更新完毕，在每个从库上执行show processlist
(2)更新完毕后，登录所有从库查看master.info文件，对比选择pos最大的作为新的主库，
(3)然后登录这个新的主库，执行stop slave；进入主目录，删除master.Info和relay-log.info配置my.cnf文件开启log-bin文件
(4)创建用于同步的用户并授权slave
(5)登录另外一台从库，执行stop slave停止同步
(6)执行start slave
(7)修改新的master数据，测试slave是否同步更新
从库宕机： (1)查看从库上mysql的错误日志，里面有记录主从挂掉时的binlog信息。
(2)有了binlog和postion信息后，只需要重新在从库上进行change master to配置即可。配置后开启slave状态，没有报错
(3)查看slave状态，发现slave已经正常了，开始进行延时数据恢复。
SHOW PROCESSLIST是什么？
查看数据库当前的线程
在这个输出中，你可以看到一些重要的信息：
线程3正在等待主服务器发送事件，这是从库的I/O线程。 线程4正在从中继日志中读取事件，这是从库的SQL线程。 假如你在State列看到了“Waiting for master to send event”一直没有改变，可能表示主服务器和从服务器之间的连接有问题。这时，你需要检查主从复制的配置，并查看主服务器和从服务器的日志，以确定问题所在。
通过这个命令，你可以迅速了解到MySQL复制中可能出现的问题，从而采取适当的措施来修复它们。
POS是什么？
当我们谈到MySQL的binlog中的pos时，我们是在谈论"位置"或"偏移量"（position）。在MySQL的二进制日志（binlog）中，每个事件都有一个与之关联的位置，这个位置表示事件在日志文件中的偏移量。当MySQL复制运行时，主库的每个更改都会写入binlog，而从库会记录已经复制并执行了主库的哪个位置的更改。这个位置信息存储在从库的relay-log.info文件中。
当主库宕机时，选择pos最大的从库作为新的主库的原因是，pos最大的从库是复制最远的从库，也就是说，它已经复制并执行了主库的最多更改。因此，选择pos最大的从库可以确保数据的一致性，并最大限度地减少数据丢失的风险。
以下是一个例子：
在主库上执行以下命令，可以看到binlog的文件和位置：
结果可能类似于：
这里的Position列就表示当前binlog的位置，也就是我们所说的pos。
同样地，在从库上执行以下命令，可以看到复制到哪个位置：
在输出中，你会看到Exec_Master_Log_Pos字段，它指示了从库复制并执行了主库的哪个位置的更改。
1.消息队列如何让消费者无序消费？又如何有序？
无序: 这和mq的一个机制，partition(分区）有关
在许多分布式消息队列系统中，如Kafka和RocketMQ等，消息会被分配到不同的分区（partition）。每个分区内的消息都是有序的，但是不同分区之间的消息是无序的。以下是如何通过分区实现无序消费的具体方法：
1.多个分区： 可以通过将消息分散到多个分区中，让消费者从不同的分区并行消费。因为每个分区内的消息是有序的，但不同分区之间没有顺序关系，所以最终的消费顺序是无序的。
2.自定义分区策略： 通过自定义分区策略，你可以控制消息被发送到哪个分区。例如，你可以随机选择分区，这样消息就会被随机分散到不同的分区，消费时也就无序了。
3.并行消费分区： 通过增加消费者的数量或配置并行消费分区的数量，消费者可以同时从多个分区获取消息。因为不同分区间没有固定的顺序关系，所以并行消费会打破FIFO的顺序。
虽然无序消费可能在某些场景中是有用的，但它也可能导致一些问题。例如，如果你的业务逻辑依赖于消息的顺序，那么无序消费可能会导致错误的结果。
总结： 在许多消息队列系统中，分区是一个重要的概念。每个分区内的消息都是有序的，但不同分区之间的消息是无序的。消费者可以从一个或多个分区并行消费消息。
如果消费者从多个分区获取消息，并且不特别关心或控制分区之间的顺序，那么从消费者的角度来看，消费的顺序就是无序的。这样的无序消费可以增加系统的并行能力和吞吐量，因为消费者可以同时从多个分区获取和处理消息。
当然，这种设计也可能有一些挑战。例如，如果业务逻辑需要全局的消息顺序，则可能需要额外的同步和协调机制。
无序的场景？为什么无序？
想象一下，我们有一个大型电商网站，需要处理大量的用户点击事件。每个点击事件包括了用户点击的产品、时间、位置等信息。我们想通过分析这些点击事件来了解用户的兴趣和行为。
在这个场景下：
1.无序消费的优点： 1.提高吞吐量：通过从多个分区并行消费，我们可以更快地处理消息，提高系统的吞吐量。 2.负载均衡：如果我们不关心消息的全局顺序，我们可以更灵活地分配消费者到分区，确保所有的消费者都在有效地工作。
2.为什么顺序不重要： 在这个例子中，我们关心的是用户的整体行为和趋势，而不是单个用户的精确点击顺序。所以，无序消费不会对分析的结果造成影响。 当你关心的是消息的内容，而不是它们之间的精确顺序时，无序消费可能是一个很好的选择。它可以让你更灵活地扩展和优化系统，同时还能满足业务的需求
有序：
在一个分布式的消息队列系统中，如果要保证消费者接收到有序的消息，可以采取以下策略：
1.使用单一分区：如果你的队列只有一个分区，那么所有的消息都将按照进入该分区的顺序被消费。但是这样会限制系统的可扩展性和吞吐量。
2.基于关键字分区：如果消息可以根据某个关键字（例如用户ID）进行分区，那么相同关键字的消息将被发送到同一个分区。消费者可以确保从同一个分区按顺序消费消息。这样，相同关键字的消息将被顺序处理，但不同关键字的消息仍可能无序。
3.消费者与分区的一对一映射：可以将特定的消费者映射到特定的分区。只要消费者按照分区的顺序消费消息，就可以确保全局的顺序。
4.全局排序：这是一种更复杂的方法，需要消费者之间的协调和额外的逻辑来确保全局顺序。这可能涉及使用时间戳、序列号或其他同步机制来对消息进行排序