CN108804464A - 数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 - Google Patents
数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108804464A CN108804464A CN201710304885.8A CN201710304885A CN108804464A CN 108804464 A CN108804464 A CN 108804464A CN 201710304885 A CN201710304885 A CN 201710304885A CN 108804464 A CN108804464 A CN 108804464A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- consistency detection
- user
- user data
- back end
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及计算机可读存储介质，该方法在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
Description
技术领域
本发明涉及分布式数据存储领域，尤其涉及一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及计算机可读存储介质。
背景技术
随着技术的发展，DDB(Distributed Database，分布式数据库)已经成为无线通讯以及计算机技术等领域的重要发展方向，在现代技术领域中扮演的角色也越来越重要。分布式数据库的主要实现技术包括数据存储、数据复制、数据校验等技术，其中数据的校验是维护数据库数据一致性的重要手段，是保障数据库有效工作的必要环节。
在分布式数据库中，数据一般是以主键为标识，进行分类实现存储的数据对象集合。对数据对象而言，通常都会有不同的副本来存储数据对象的数据，且需要通过复制实现数据的同步。
由于分布式数据库的组网模型复杂、各数据节点的环境也有着较大的差异、分布式数据库需要7*24小时不间断工作等因素，现实情况下的数据一致性检查的技术难度大大增加。由于硬件故障等原因，数据可能出现不同副本之间不一致的情况。因此，需要对数据进行校正以保证其一致性。
目前，业界常用的数据一致性检测方法有：暂停业务处理，在静态环境下实现数据一致性比较；或者，将不同副本之间的数据导出至文件，再对文件进行数据一致性比较；或者，在内存库中按照分类将数据划分为细小单元计算校验码，通过比较校验码实现数据一致性比较。
现有的检测方法缺陷主要包括：需要停止业务进行比较，这对于需要7*24小时不停机工作的数据库而言会大大降低一致性比较的可用性；通过比较校验码比较数据一致性，只能得到内存库是否有数据不一致，却无法得到具体不一致的内容是什么；没有对不一致内容进行再校验，导致不一致的原因不能确定是由复制导致的暂态不一致还是数据本身永久不一致，精度不能保证100％，在业务量较大时，存在着新增加数据还未复制到其他副本的情况，此时会造成不一致的假象。
发明内容
本发明实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及计算机可读存储介质，以至少解决现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
一方面，提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法，包括：
接收数据一致性检测请求；
以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
一方面，提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测装置，包括：
接收模块，用于接收数据一致性检测请求；
调用模块，用于以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对模块，用于比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
一方面，提供了一种分布式数据库，包括：管理服务器、第一数据节点及第二数据节点，其中，
管理服务器用于向第一数据节点发送数据一致性检测请求；
第一数据节点用于在接收数据一致性检测请求后，以用户为数据单位，根据其内部署的第一数据库中各用户数据的参数信息生成第一数据，并发送至第二数据节点；
第二数据节点用于用户为数据单位，根据其内部署的第二数据库中各用户数据的参数信息生成第二数据，并比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，生成并向第一数据节点返回一致性检测结果；
第一数据节点还用于：在一致性检测结果为一致时，进行下一次数据比对；在一致性检测结果为不一致时，中断本次数据一致性检测，并触发管理服务器判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序被执行，以实现本发明提供的数据一致性检测方法。
本发明实施例的有益效果：
本发明实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及计算机可读存储介质，该方法在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的数据一致性检测方法的流程图；
图2为本发明第一实施例提供的数据一致性检测装置的结构框图；
图3为本发明第一实施例提供的分布式数据库的结构图；
图4为本发明第二实施例提供的数据一致性检测方法在数据一致时的流程图；
图5为本发明第二实施例提供的数据一致性检测方法在数据不一致时的流程图；
图6为本发明第三实施例提供的数据比对步骤的流程图；
图7为本发明实施例涉及的分布式数据库的组网示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明中一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明涉及的分布式数据库包括至少一个应用服务器以及至少两个数据节点，每个数据节点上分别设置有相互独立的数据库，如图7所示，下文以1个应用服务器与2个数据节点配合实现分布式数据库为例进行说明，，在实际应用中，任意形式组成的分布式数据库都可以使用本发明提供的方法进行数据一致性检测。
在图7中，本发明涉及的分布式数据库包括AS(Application Server,应用服务器)1、DN(Data Node,数据节点)1及DN2，AS1通过门户网站或者设置在用户终端的代理端等方式，接收用户操作，执行用户操作对应的任务，形成用户数据，将其存储在DN1中的数据库中，在复制周期到来时，DN2对DN1中的数据库存储的用户数据进行复制。在实际应用中，复制周期通过AS1中的复制定时器来触发实现，复制定时器一般为100ms(毫秒)。在实际应用中，数据一致性检测可以由AS1周期性的触发执行，也可以由用户通过AS1的门户网站或者设置在用户终端的代理端等触发执行。
现通过具体实施方式结合附图的方式对本发明做出进一步的诠释说明。
第一实施例：
图1为本发明第一实施例提供的数据一致性检测方法的流程图，由图1可知，本实施例提供的数据一致性检测方法包括：
S101：接收数据一致性检测请求；
在实际应用中，数据一致性检测请求可以由AS1周期性的发送，也可以由用户通过AS1的门户网站或者设置在用户终端的代理端等发送；
S102：以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
S103：比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
本实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法，该方法在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
在一些实施例中，上述实施例中的以用户为数据单位获取待比对数据包括：
从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第一数据；
从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第二数据。
在一些实施例中，上述实施例中的获取待合并数据包括：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的根据获取到的用户数据，生成待合并数据包括：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
使用循环冗余校验码替换对应的真实用户数据；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成待合并数据。
具体的，如下所示：
在实际应用中，第一数据库中的数据存储形式可以如下表1所示：
| 数据内容 | 数据标识 | 数据路径 | 时间戳 | 归属用户标识 |
| 00110101001 | OXX1 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 00110101101 | OXX2 | C:/WEN1：/ | 1001 | 1347 |
| 01110101001 | OXX3 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 00111101001 | OXX4 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 10110101001 | OXX5 | C:/WEN1：/ | 1001 | 1347 |
| 01110101101 | OXX6 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
表1
在实际应用中，第二数据库中的数据存储形式可以如下表2所示：
| 数据内容 | 数据标识 | 数据路径 | 时间戳 | 归属用户标识 |
| 00110101001 | OXX1 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 00110101101 | OXX2 | C:/WEN1：/ | 1001 | 1347 |
| 01110101001 | OXX3 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 00111101011 | OXX4 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
| 10110101001 | OXX5 | C:/WEN1：/ | 1001 | 1347 |
| 01110101101 | OXX6 | C:/WEN1：/ | 1000 | 1346 |
表2
此时，从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据的执行结果为：获取表1所示的数据；
在表1中，归属用户标识将作为用户数据主要标识，此时，将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集的执行结果为：第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101001、OXX6：01110101101；1347-C:/WEN1：/-1001-OXX2：00110101101、OXX5：10110101001}。其中，“OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101001、OXX6：01110101101”为用户数据1346的真实用户数据；“OXX2：00110101101、OXX5：10110101001”为用户数据1347的真实用户数据；
从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据的执行结果为：获取表2所示的数据；
在表2中，归属用户标识将作为用户数据主要标识，此时，将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集的执行结果为：第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101011、OXX6：01110101101；1347-C:/WEN1：/-1001-OXX2：00110101101、OXX5：10110101001}，其中，“OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101011、OXX6：01110101101”为用户数据1346的真实用户数据；“OXX2：00110101101、OXX5：10110101001”为用户数据1347的真实用户数据。
在实际应用中，数据节点内数据库的数据大小为亿万字节，而在进行数据一致性检测时，数据队列大小一般为30KB，因此，在读取数据时，会依据归属用户标识的大小依次读取，例如每次比较仅读取2个用户数据。
在实际应用中，为了提高效率，将真实用户数据转化为CRC32数据，而不直接拷贝真实用户数据出内存库，此时，针对第一数据S1中的用户数据1346的真实用户数据“OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101001、OXX6：01110101101”进行CRC32(循环冗余校验，可以采用任意形式的校验规则)处理，得到对应的循环冗余校验码为10,1001；针对第一数据S1中的用户数据1347的真实用户数据“OXX2：00110101101、OXX5：10110101001”进行CRC32处理，得到对应的循环冗余校验码为11,1000；针对第二数据S2中的用户数据1346的真实用户数据“OXX1：00110101001、OXX3：01110101001、OXX4：00111101011、OXX6：01110101101”进行CRC32(循环冗余校验，可以采用任意形式的校验规则)处理，得到对应的循环冗余校验码为10,1010，针对第二数据S2中的用户数据1347的真实用户数据“OXX2：00110101101、OXX5：10110101001”进行CRC32处理，得到对应的循环冗余校验码为11,1000；
在此基础上，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}。
针对步骤S103的实现步骤，可以采用常规的比较规则，也可以采用本发明提供的数据比对步骤，将在下文参照图6进行详细说明。
在一些实施例中，上述实施例中的方法在输出一致性检测结果之前，还包括：
当一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；在实际应用中，重发条件可以是最近一次的复制定时器计时结束，也可以是接收到DN2上报的复制完成报文，还可以是设置新定时器，该新定时器时间为200ms，200ms是系统默认的DN2完成复制操作的时间(不考虑复制操作的成功及失败)等方式实现；
在满足重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成一致性检测结果；
当一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出一致性检测结果，在实际应用中上报阈值一般为2次，这样即可以避免在业务量较大时，存在的新增加数据还未复制到其他副本的情况所造成不一致的假象，保证数据一致性检查百分百正确性，又不是操作数据一致性检测时间过长。
图2为本发明第一实施例提供的数据一致性检测装置的结构框图，由图2可知，本实施例提供的数据一致性检测装置包括：
接收模块21，用于接收数据一致性检测请求；在实际应用中，通过应用服务器的门户网站或者代理端实现；
调用模块22，用于以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；在实际应用中，可以由第一数据节点中的处理器实现以用户为数据单位获取待比对数据，根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据的功能，可以由第二数据节点中的处理器实现以用户为数据单位获取待比对数据，根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据的功能；
比对模块23，用于比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；在实际应用中，可以由第二数据节点中的处理器实现比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息的功能，由第一数据节点中的处理器实现输出一致性检测结果的功能。
在一些实施例中，上述实施例中的调用模块22用于：
从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第一数据；
从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第二数据。
在一些实施例中，上述实施例中的调用模块22用于：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的调用模块22用于：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的比对模块23在输出一致性检测结果之前，还用于：
当一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；
在满足重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成一致性检测结果；
当一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出一致性检测结果。
在实际应用中，图2所示的所有功能模块可以由独立于应用服务器与数据节点之外的实体设备实现，此时，该数据一致性检测装置包括处理器、存储器及通信模块，其通过通信模块分别与应用服务器及数据节点进行通信，此时，处理器用于执行存储器内存储的计算机程序，以实现下述步骤：
接收数据一致性检测请求；
以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
在一些实施例中，上述实施例中的处理器用于执行存储器内存储的计算机程序，以实现下述步骤：
从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第一数据；
从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第二数据。
在一些实施例中，上述实施例中的处理器用于执行存储器内存储的计算机程序，以实现下述步骤：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的处理器用于执行存储器内存储的计算机程序，以实现下述步骤：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的处理器用于执行存储器内存储的计算机程序，以实现下述步骤：
在输出一致性检测结果之前，当一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；
在满足重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成一致性检测结果；
当一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出一致性检测结果。
本发明实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测装置，在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
图3为本发明第一实施例提供的分布式数据库的结构图；由图3可知，本实施例提供的分布式数据库包括：管理服务器31、第一数据节点32及第二数据节点33，其中，
管理服务器31用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现向第一数据节点发送数据一致性检测请求的步骤；
第一数据节点32用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现在接收数据一致性检测请求后，以用户为数据单位，根据其内部署的第一数据库中各用户数据的参数信息生成第一数据，并发送至第二数据节点33的步骤；
第二数据节点33用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现用户为数据单位，根据其内部署的第二数据库中各用户数据的参数信息生成第二数据，并比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，生成并向第一数据节点32返回一致性检测结果的步骤；
第一数据节点还用于：通过其内部的处理器运行计算机程序，实现在一致性检测结果为一致时，进行下一次数据比对；在一致性检测结果为不一致时，中断本次数据一致性检测，并触发管理服务器31判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件的步骤。
在一些实施例中，上述实施例中的第一数据节点32用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第一数据的步骤；待合并数据包括用户数据的真实用户数据对应的循环冗余校验码、用户数据主要标识、数据路径信息及时间戳。
在一些实施例中，上述实施例中的第二数据节点33用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第二数据的步骤。
在一些实施例中，上述实施例中的管理服务器31还用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现在满足重发条件时，重发数据一致性检测请求至第一数据节点32的步骤；
第一数据节点还用于通过其内部的处理器运行计算机程序，实现当一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出一致性检测结果的步骤。
本发明实施例提供了一种分布式数据库，在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
在一些实施例中，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序被执行，以实现以下步骤：
接收数据一致性检测请求；
以用户为数据单位获取待比对数据，待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
在一些实施例中，上述实施例中的一个或者多个程序被执行，以实现以下步骤：
从第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第一数据；
从第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为第二数据。
在一些实施例中，上述实施例中的一个或者多个程序被执行，以实现以下步骤：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的一个或者多个程序被执行，以实现以下步骤：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成待合并数据。
在一些实施例中，上述实施例中的一个或者多个程序被执行，以实现以下步骤：
在输出一致性检测结果之前，当一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；
在满足重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成一致性检测结果；
当一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出一致性检测结果。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储的程序被执行时，在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
现结合具体应用场景，对本发明做进一步的诠释说明。
本实施例提出了一种分布式数据库批量数据一致性检测方法，触发数据一致性检查后，第一副本批量获取用户标识，路径，时间戳，真实用户数据等内容，其中为提高效率，真实用户数据转化为CRC32数据，而不直接拷贝出内存库。获取数据后，发送至第二副本所在的数据节点，第二副本所在数据节点获取数据并比较。将比较结果返回至第一副本，如果不一致，触发重发机制，否则直接记录至CSV(一种纯文本文件)文件中。
在本实施例中，按照用户数据为单位，获取用户数据的所有信息，包括用户数据标识以及路径时间等信息；通过比较算法得出该次比较是否一致及不一致情况下的具体不一致用户及内容；采用重发的方法保证数据一致性检查百分百正确性。
具体的，图4为本发明第二实施例提供的数据一致性检测方法在数据一致时的流程图，如图4所示，本实施例提供的数据一致性检测方法包括以下步骤：
S401，AS向DN1发送开始一致性检查请求；
S402，DN1从内存库获取数据；
S403，DN1将不同表中获取的数据按照PI(Primary Identifier,用户数据主要标识)合并，形成以PI为主键的数据集；
S404，DN1将合并后的数据发送至第二副本所在节点DN2；
S405，DN2从内存库获取数据；
S406，DN2将不同表中获取的数据按照PI合并，形成以PI为主键的数据集；
S407，DN2对步骤S403和步骤S406两个数据集进行比较；
S408，返回一致结果至DN1；
由于此时数据一致，将直接执行进行下一次比较；
S409，继续执行下一次比较。
具体的，图5为本发明第二实施例提供的数据一致性检测方法在数据不一致时的流程图，如图5所示，本实施例提供的数据一致性检测方法包括以下步骤：
S501，AS向DN1发送开始一致性检查请求；
S502，DN1从内存库获取数据；
S503，DN1将不同表中获取的数据按照PI合并，形成以PI为主键的数据集；
S504，DN1将合并后的数据发送至第二副本所在节点DN2；
S505，DN2从内存库获取数据；
S506，DN2将不同表中获取的数据按照PI合并，形成以PI为主键的数据集；
S507，DN2对步骤S503和步骤S506两个数据集进行比较；
S508，返回不一致结果至DN1；
S509，复制定时器触发复制后同时触发重发一致性检查请求；
S510，DN1收到一致性检查请求消息，重复步骤S502至S508；
S511，数据依然不一致，写入文件；
S512，继续执行下一次比较。
图6为本发明第三实施例提供的数据比对步骤的流程图，由图6可知，本发明提供的数据比对步骤包括以下内容：
S601：分别取两个数据集的第一个数据所有信息，比较PI是否一致；若不同，执行S602，若相同，则执行S603；
例如，针对表1及表2的数据，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001”，其PI值为1346，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其PI值为1346，两者相同，则执行S603；
例如，在一些情况下，第一数据S1为{1345-C:/WEN1：/-0111-01,1000；1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1345-C:/WEN1：/-0111-01,1000”，其PI值均为1345，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其PI值为1346，两个PI值不同，将执行S603；
S602：将PI值小的那一个被视为不一致数据，这个数据集向下取下一个数据继续执行S601，进行比较；
当第一数据S1为{1345-C:/WEN1：/-0111-01,1000；1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}时，S601的比较结果为不一致，将PI值小的那一个数据“1345-C:/WEN1：/-0111-01,1000”视为不一致数据，且这个数据集向下取下一个数据“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001”继续执行S601，进行比较；
S603：在PI一致时，进行PI相关信息比较；若不同，执行S604，若相同，则执行S605；
PI相关信息包括用户数据的NPI(non-primary Identifier,用户数据次要标识)信息以及此用户相关的数据路径信息等，在本实施例中，NPI信息主要为时间戳；
例如，针对表1及表2的数据，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两者相同，则执行S605；
例如，在一些情况下，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1010-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1010-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1010”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两个时间戳不同，将执行S604；
例如，在一些情况下，第一数据S1为{1346-C:/WEN2：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN2：/-1000-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN2：/-1000”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两个数据路径不同，将执行S604；
S604：记下不一致的内容及相关的PI信息；
例如，在一些情况下，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1010-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1010-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1010”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两个时间戳不同，将执行S604；此时，记录的内容为“时间戳不同-1346”；
例如，在一些情况下，第一数据S1为{1346-C:/WEN2：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN2：/-1000-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN2：/-1000”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两个数据路径不同，将执行S604；此时，记录的内容为“数据路径不同-1346”；
S605：比较数据内容一致性，并记录；
例如，针对表1及表2的数据，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，第二数据S2第一个数据的所有信息为“1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010”，其PI相关信息为“C:/WEN1：/-1000”，两者相同，则执行S605；此时，比较数据内容的一致性，第一数据S1第一个数据的数据内容为“10,1001”，第二数据S2第二个数据的数据内容为“10,1010”，两者不相同，进行记录；
S606：进行下一个数据的比较，返回S601；
此时，针对表1及表2的数据，第一数据S1为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1001；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}，第二数据S2为{1346-C:/WEN1：/-1000-10,1010；1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000}；此时，第一数据S1第一个数据与第二数据S2第一个数据的比较完成，需要进行第一数据S1第二个数据“1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000”与第二数据S2第二个数据“1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000”的比较；
针对第一数据S1第二个数据“1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000”与第二数据S2第二个数据“1347-C:/WEN1：/-1001-11,1000”的比较，其在S601的比较结果为PI相同，执行S603，在S603的比较结果为PI相关信息相同，执行S605，在S605的比较结果为数据内容相同，进行记录。
综上可知，通过本发明实施例的实施，至少存在以下有益效果：
本发明实施例提供了一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及计算机可读存储介质，该方法在进行数据一致性检测时，以用户为数据单位获取待比对数据，比对第一数据及第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果；这样，在一致性检测结果为不一致时，就可以知道是哪个用户的数据不一样，使得检测更准确，解决了现有数据一致性检测技术存在的无法得到具体不一致内容的问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅是本发明的具体实施方式而已，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任意简单修改、等同变化、结合或修饰，均仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (14)
1.一种用于分布式数据库的数据一致性检测方法，包括：
接收数据一致性检测请求；
以用户为数据单位获取待比对数据，所述待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对所述第一数据及所述第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
2.如权利要求1所述的数据一致性检测方法，其特征在于，所述以用户为数据单位获取待比对数据包括：
从所述第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第一数据；
从所述第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第二数据。
3.如权利要求2所述的数据一致性检测方法，其特征在于，获取待合并数据包括：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成所述待合并数据。
4.如权利要求3所述的数据一致性检测方法，其特征在于，所述根据获取到的用户数据，生成所述待合并数据包括：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成所述待合并数据。
5.如权利要求1至4任一项所述的数据一致性检测方法，其特征在于，在输出所述一致性检测结果之前，还包括：
当所述一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；
在满足所述重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成所述一致性检测结果；
当所述一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出所述一致性检测结果。
6.一种用于分布式数据库的数据一致性检测装置，包括：
接收模块，用于接收数据一致性检测请求；
调用模块，用于以用户为数据单位获取待比对数据，所述待比对数据包括：根据第一数据库中各用户数据的参数信息确定的第一数据、以及根据第二数据库中各用户数据的参数信息确定的第二数据；
比对模块，用于比对所述第一数据及所述第二数据中各用户数据的参数信息，输出一致性检测结果。
7.如权利要求6所述的数据一致性检测装置，其特征在于，所述调用模块用于：
从所述第一数据库所在的数据节点的内存库，获取第一待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第一数据；
从所述第二数据库所在的数据节点的内存库，获取第二待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第二数据。
8.如权利要求7所述的数据一致性检测装置，其特征在于，所述调用模块用于：
获取用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及真实用户数据；
根据获取到的用户数据，生成所述待合并数据。
9.如权利要求8所述的数据一致性检测装置，其特征在于，所述调用模块用于：
对用户数据的真实用户数据进行循环冗余校验处理，获取对应的循环冗余校验码；
根据用户数据的用户数据主要标识、数据路径信息、时间戳及循环冗余校验码，生成所述待合并数据。
10.如权利要求6至9任一项所述的数据一致性检测装置，其特征在于，所述比对模块在输出所述一致性检测结果之前，还用于：
当所述一致性检测结果为不一致时，判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件；
在满足所述重发条件时，重发数据一致性检测请求，重新进行数据一致性检测，并重新生成所述一致性检测结果；
当所述一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出所述一致性检测结果。
11.一种分布式数据库，包括：管理服务器、第一数据节点及第二数据节点，其中，
所述管理服务器用于向所述第一数据节点发送数据一致性检测请求；
所述第一数据节点用于在接收数据一致性检测请求后，以用户为数据单位，根据其内部署的第一数据库中各用户数据的参数信息生成第一数据，并发送至所述第二数据节点；
所述第二数据节点用于用户为数据单位，根据其内部署的第二数据库中各用户数据的参数信息生成第二数据，并比对所述第一数据及所述第二数据中各用户数据的参数信息，生成并向所述第一数据节点返回一致性检测结果；
所述第一数据节点还用于：在所述一致性检测结果为一致时，进行下一次数据比对；在所述一致性检测结果为不一致时，中断本次数据一致性检测，并触发所述管理服务器判断是否满足重发数据一致性检测请求的重发条件。
12.如权利要求11所述的分布式数据库，其特征在于：
所述第一数据节点用于从所述第一数据库所在的数据节点的内存库，获取待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第一数据；所述待合并数据包括用户数据的真实用户数据对应的循环冗余校验码、用户数据主要标识、数据路径信息及时间戳；
所述第二数据节点用于从所述第二数据库所在的数据节点的内存库，获取待合并数据；将获得的数据按照用户数据主要标识进行合并，形成以用户数据主要标识为主键的数据集，作为所述第二数据。
13.如权利要求11或12所述的分布式数据库，其特征在于，所述管理服务器还用于：
在满足所述重发条件时，重发所述数据一致性检测请求至所述第一数据节点；
所述第一数据节点还用于当所述一致性检测结果为不一致的持续次数大于上报阈值时，输出所述一致性检测结果。
14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序被执行，以实现如权利要求1至5任一项所述的数据一致性检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710304885.8A CN108804464A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710304885.8A CN108804464A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108804464A true CN108804464A (zh) | 2018-11-13 |
Family
ID=64053647
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710304885.8A Withdrawn CN108804464A (zh) | 2017-05-03 | 2017-05-03 | 数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108804464A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109669989A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-23 | 江苏满运软件科技有限公司 | 数据校验方法、系统、设备以及介质 |
| CN111211864A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-29 | 安徽机电职业技术学院 | 一种数据传输错误处理方法及系统 |
| CN111259027A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 中国科学院软件研究所 | 一种数据一致性检测方法 |
| CN111858640A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 一种数据管理方法、数据管理装置、电子设备及存储介质 |
| CN116450734A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-07-18 | 深产发城市产业信息科技(深圳)有限公司 | 一种产业园区开发建设数字孪生数据分布式存储方法 |
| US11941023B2 (en) | 2019-06-26 | 2024-03-26 | Zte Corporation | System and method for implementing incremental data comparison |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1926543A (zh) * | 2004-03-17 | 2007-03-07 | Abb研究有限公司 | 用于验证复制数据一致性的服务 |
| CN101079758A (zh) * | 2007-07-02 | 2007-11-28 | 华为技术有限公司 | 数据的核查方法、装置及系统 |
| JP2010146476A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Obic Business Consultants Ltd | 情報処理システム、中継サーバ装置、端末装置、中継サーバ処理方法、端末処理方法、およびプログラム |
| CN102136963A (zh) * | 2010-10-27 | 2011-07-27 | 华为软件技术有限公司 | 一种数据一致性校验方法及系统 |
| CN104657382A (zh) * | 2013-11-21 | 2015-05-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于MySQL主从服务器数据一致性检测的方法和装置 |
-
2017
- 2017-05-03 CN CN201710304885.8A patent/CN108804464A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1926543A (zh) * | 2004-03-17 | 2007-03-07 | Abb研究有限公司 | 用于验证复制数据一致性的服务 |
| CN101079758A (zh) * | 2007-07-02 | 2007-11-28 | 华为技术有限公司 | 数据的核查方法、装置及系统 |
| JP2010146476A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Obic Business Consultants Ltd | 情報処理システム、中継サーバ装置、端末装置、中継サーバ処理方法、端末処理方法、およびプログラム |
| CN102136963A (zh) * | 2010-10-27 | 2011-07-27 | 华为软件技术有限公司 | 一种数据一致性校验方法及系统 |
| CN104657382A (zh) * | 2013-11-21 | 2015-05-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于MySQL主从服务器数据一致性检测的方法和装置 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109669989A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-04-23 | 江苏满运软件科技有限公司 | 数据校验方法、系统、设备以及介质 |
| US11941023B2 (en) | 2019-06-26 | 2024-03-26 | Zte Corporation | System and method for implementing incremental data comparison |
| CN111211864A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-29 | 安徽机电职业技术学院 | 一种数据传输错误处理方法及系统 |
| CN111211864B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-07-29 | 安徽机电职业技术学院 | 一种数据传输错误处理方法及系统 |
| CN111259027A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-09 | 中国科学院软件研究所 | 一种数据一致性检测方法 |
| CN111259027B (zh) * | 2020-01-15 | 2023-01-17 | 中国科学院软件研究所 | 一种数据一致性检测方法 |
| CN111858640A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-30 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 一种数据管理方法、数据管理装置、电子设备及存储介质 |
| CN111858640B (zh) * | 2020-07-30 | 2024-05-10 | 深圳平安智慧医健科技有限公司 | 一种数据管理方法、数据管理装置、电子设备及存储介质 |
| CN116450734A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-07-18 | 深产发城市产业信息科技(深圳)有限公司 | 一种产业园区开发建设数字孪生数据分布式存储方法 |
| CN116450734B (zh) * | 2023-03-21 | 2023-09-12 | 深产发城市产业信息科技(深圳)有限公司 | 一种产业园区开发建设数字孪生数据分布式存储方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108804464A (zh) | 数据一致性检测方法、装置、分布式数据库及存储介质 | |
| CN102402481B (zh) | 异步程序代码的模糊测试 | |
| CN103795754B (zh) | 多系统间的数据同步方法和系统 | |
| Koldehofe et al. | Rollback-recovery without checkpoints in distributed event processing systems | |
| US8621283B2 (en) | Systems, methods, and apparatus to debug a network application by utilizing a cloned network and an interactive debugging technique | |
| EP2541413A1 (en) | Systems and Methods for Data Integrity Checking | |
| Lamperti et al. | Diagnosis of discrete-event systems from uncertain temporal observations | |
| CN105306585B (zh) | 一种多数据中心的数据同步方法 | |
| CN109634932A (zh) | 一种智能合约存储方法及存储系统 | |
| CN107015908A (zh) | 一种计算机应用软件测试系统及方法 | |
| CN108762966A (zh) | 系统异常拦截方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN107995242A (zh) | 一种业务处理方法及系统 | |
| CN109298978B (zh) | 一种指定位置的数据库集群的恢复方法及系统 | |
| CN109522316A (zh) | 日志处理方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN111813788A (zh) | 信息的查询方法和装置、信息的同步方法和装置 | |
| CN110413693A (zh) | 一种数据库实时同步系统数据一致性的检验方法及装置 | |
| Bauwens et al. | Memory efficient CRDTs in dynamic environments | |
| CN103248522B (zh) | 一种性能数据的上报方法及装置 | |
| Volz et al. | Supporting strong reliability for distributed complex event processing systems | |
| CN106598700A (zh) | 基于pacemaker的虚拟机的秒级高可用实现方法 | |
| CN109656992A (zh) | 一种数据传输对账方法、装置及设备 | |
| CN103995901B (zh) | 一种确定数据节点失效的方法 | |
| CN115237852A (zh) | 基于mes系统的数据归档和还原的方法、系统、介质及装置 | |
| Bonomi et al. | Optimal mobile byzantine fault tolerant distributed storage | |
| CN106850724A (zh) | 数据推送方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20181113 |