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Linux中如何保证数据安全落盘

背景 在很多IO场景中,我们经常需要确保数据已经安全的写到磁盘上,以便在系统宕机重启之后还能读到这些数据。但是我们都知道,linux系统的IO路径还是很复杂的,分为很多层,每一层都可能会有buffer来加速IO读写。同时,用户态的应用程序和库函数也可能拥有自己的buffer,这又给IO路径增加了一些复杂性。可见,要想保证数据安全的写到磁盘上,并不是简单调一个write/fwrite就可以搞定的。 那么要怎么做呢?很多人会想到很多办法,比如:fflush()、fsync()、fdatasync()、sync()、open()使用O_DIRECT或O_SYNC标志等。嗯,这些手段(或者某些组合)的确可以保证数据安全的持久化,那么它们之间有什么区别呢?fflush()和fsync()有啥区别?O_DIRECT是啥意思,它可以保证数据安全的持久化吗?O_DIRECT和O_SYNC区别什么?O_SYNC和fsync()呢?fsync能完成msync的功能吗?本文将试图理解、解释这些概念的作用和区别。 Linux IO 所谓一图胜千言,为了解析清楚这些概念的区别,我特意画了一张图...

解读 Kylin 3.0.0 | 更敏捷、更高效的 OLAP 引擎

在近期的 Apache Kylin Meetup 成都站上,我们邀请到 Kyligence 架构师 & Apache Kylin Committer 倪春恩对 Kylin3.0.0 版本的一些重要功能及改进从使用到原理进行了介绍: Apache Kylin 在今年 4 月 18 日发布了 3.0.0 Alpha 版本,我今天的分享也围绕Release notes内提到的三个功能,即:基于 Curator 的作业调度器,使用 Apache Livy 提交 Spark 任务,实时 OLAP。 基于 Curator 的作业调度器 首先讲一下作业调度器。Kylin 支持集群部署, Kylin 实例主要有三种模式。一种是 Job 模式(用作任务构建),一种是 Query 模式(用作 Query 查询),配置成all模式的节点既做 Query 节点又做 Job节点。之前,我们需要先设置配置项,配置 kylin.server.cluster-servers 为集群中所有节点,这样各节点便可互相通信,比如元数据的同步。 我们可以通过 Ngnix 等工具配一个对 Kylin 集群查询的多活,即...

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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。