《Oracle高性能自动化运维》一一3.1　Redo功能用途-低调大师

《Oracle高性能自动化运维》一一3.1　Redo功能用途

2017-08-01 631

3.1　Redo功能用途
Redo是Oracle数据库最重要的组成部分之一，其主要功能有：
数据库恢复（Recovery）：数据库出现异常故障时，可以利用Redo实现数据库级的恢复；
介质恢复（Media Recovery）：数据库物理介质异常（丢失、坏块等情况）时，可以利用Redo进行介质恢复；
实例恢复（Instance Recovery）：数据库实例异常崩溃时，可以借助Redo自动进行实例恢复；
日志挖掘（Log Miner）：数据库业务数据异常（误删除数据等情况）时，可以借助日志挖掘还原业务数据；
流复制（Stream）：可以借助Redo流复制实现数据同步功能；
数据安全卫士（DataGuard）：通过将主库（Master）节点的Redo传递、应用到从库（Standby），实现数据库架构层面的高可用性以及读写分离；
数据同步（Golden

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分布式存储 HDFS 与 GFS 的设计差异

「后端分布式系列」前面关于 HDFS 的一些文章介绍了它的整体架构和一些关键部件的设计实现要点。我们知道 HDFS 最早是根据 GFS(Google File System)的论文概念模型来设计实现的。然后呢，我就去把 GFS 的原始论文找出来仔细看了遍，GFS 的整体架构图如下： HDFS 参照了它所以大部分架构设计概念是类似的，比如 HDFS NameNode 相当于 GFS Master，HDFS DataNode 相当于 GFS chunkserver。但还有些细节不同的地方，所以本文主要分析下不同的地方。写入模型 HDFS 在考虑写入模型时做了一个简化，就是同一时刻只允许一个写入者或追加者。在这个模型下同一个文件同一个时刻只允许一个客户端写入或追加。而 GFS 则允许同一时刻多个客户端并发写入或追加同一文件。允许并发写入带来了更复杂的一致性问题。多个客户端并发写入时，它们之间的顺序是无法保证的，同一个客户端连续追加成功的多个记录也可能被打断。这意味着一个客户端在连续写入文件数据时，它的数据最终在文件中的分布可能是不连续的。所谓一致性就是，对同一个文件，所有...

2017-08-02

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2017-08-02

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。