getbulk数据量大时,必须设置Timeout

最新推荐文章于 2025-05-02 23:15:34 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-02 23:15:34 发布 · 1k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

             pdu.Command = SnmpAPI.GETBULK_REQ_MSG;
            pdu.Retries = 3;
            //pdu.RoundTripDelay = ;
            pdu.Timeout = 5000;

//针对AdventNet getBulk的Bug,对某些MaxRepition的值不支持

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

glumtree

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

OceanBase 大数据量处理：分区策略优化与批量操作全解析（含实战案例与性能调优技巧）

专注Java开发与国产数据库技术分享，涵盖达梦DM8/OceanBase/GaussDB核心原理与实战，兼及DeepSeek大模型部署、YOLOv11训练等AI技术，为开发者提供从基础到进阶的技术干货。

06-06

229

OceanBase分区策略摘要：该技术通过将大表数据分解为独立物理单元，实现性能提升、高可用性和管理效率。支持范围分区（适合时间序列）、列表分区（枚举值）、哈希分区（均衡负载）、组合分区（多维需求）及KEY分区（字符串主键）。高级优化包括自动增删分区、TTL生命周期管理及分区裁剪控制。建议根据数据特征选择策略，如时间数据用RANGE，均衡负载用HASH，多维度查询用组合分区。典型应用可提升查询性能30-300%，缩小70%故障影响范围，减少50%维护时间。

大数据流处理架构设计：高可用、高性能的实战方案

最新发布

AI天才研究院

05-07

869

随着物联网、实时监控、金融风控等场景的普及，大数据流处理需求呈现爆发式增长。传统批处理架构难以满足毫秒级延迟要求，而流处理系统需在高并发、低延迟、海量数据持续输入的环境下稳定运行。本文聚焦流处理架构的**高可用性（99.99%+ SLA）和高性能（万级TPS、毫秒级延迟）**设计，涵盖架构分层、组件选型、容错机制、性能调优的全流程实战方案，适配金融、电商、物联网等典型场景。核心概念：定义流处理关键术语，对比批处理与流处理差异架构设计：解析分层架构，包括数据源、消息队列、处理层、存储层、监控层核心技术。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

get和getbluk的区别_SNMP getbulk参数说明 | 学步园

weixin_39815456的博客

12-20

1184

SNMPv2 defines the get-bulk operation, which allows a management application to retrieve a large section of a table at once. The standard get operation can attempt to retrievemore than one MIB object ...

GetBulkRequest PDU的应用

wenph2008的专栏

11-19

8049

假设GetBulkRequest PDU变量绑定表中有L个变量，“非重复数”字段的值为N， “最大后继数”的值为M，则R=L-N个变量应该返回最多M个词典后继。 GetBulkRequest 　　SNMPv2的一个主要改进是GetBulkRequest PDU。这个PDU的目的是尽量减少查询大量管理信息时所进行的协议交换次数。GetBulkRequest PDU允许SNMPv2管理者请求得

gosnmp库 - GetBulk() | Walk()

一去二三里...的博客

07-10

743

gosnmp所实现的SNMP协议的另外的两个操作——GetBulk，Walk

华三ap通过get bulk 得到该ap下的接入用户

MrZhangTS的博客

05-07

934

##华三ap下的用户，get bulk 一、、用户的IP地址前缀 hh3cDot11APUserIpAddr 1.3.6.1.4.1.25506.2.75.2.2.25.1.2 二、AP名称前缀hh3cDot11CurrAPName 1.3.6.1.4.1.25506.2.75.2.1.2.1.8 .1.3.6.1.4.1.25506.2.75.2.1.2.1.8.20.50.49.57.56.48.49.65.48.89.71.56.49.57.50.69.48.48.48.57.78 ，ap.

snmp getbulk_使用SNMP GetBulk请求进行数据检索

cusi77914的博客

06-28

8119

IBM i 7.1和IBM i 7.2版本最近得到了增强，以为SNMP相关功能提供新功能。这些新功能为IBM i客户提供了改进的性能和增强的可用性。在本文中，我将讨论这些新的增强功能，并提供一个使用其中一些功能的编程示例。本文的主要重点是使用GetBulk操作轻松地从标准SNMP表之一检索数据。通过端口161发送SNMP响应过去，IBM i通过UDP端口161接收SNMP请求...

MongoDB中如何优雅地删除大量数据

Trouvailless的博客

04-11

9978

删除大量数据，无论是在哪种数据库中，都是一个普遍性的需求。除了正常的业务需求，我们需要通过这种方式来为数据库“瘦身”。为什么要“瘦身”呢？表的数据量到达一定量级后，数据量越大，表的查询性能会越差。毕竟数据量越大，B+树的层级会越高，需要的IO也会越多。表的数据有冷热之分，将很多无用或很少用到的数据存储在数据库中会消耗数据库的资源。譬如会占用缓存；会增加备份集的大小，进而影响备份的恢复时间等。所以，对于那些无用的数据，我们会定期删除。对于那些很少用到的数据，则会定期归档。归档，一般是将数据写

HBase与Kafka集成：构建实时大数据处理管道

AI天才研究院

05-02

792

在大数据时代，企业对实时数据处理的需求日益迫切：从物联网设备的实时监控到电商的秒级订单处理，从日志的实时分析到金融交易的实时风控，都需要高效的实时数据管道支撑。HBase作为Apache顶级项目，以其高并发随机读写、海量数据存储能力，成为实时数据存储的首选；Kafka则凭借高吞吐量、低延迟的消息队列特性，成为实时数据流的“神经中枢”。二者的集成，可构建“数据摄入→实时处理→持久化存储”的完整链路，解决传统架构中实时性不足、存储与计算割裂的问题。HBase与Kafka的核心概念与互补性分析。

java版的SNMP_get/walk/getbulk

07-05

java版的SNMP_get,SNMP_walk,SNMP_getbulk,详细举例代码完整版！！

SNMP4J 异步获取数据 GETBULK

lanyingtianshiabc的专栏

03-12

4120

package com.sdstc.maxvalue.nms.services.cheng; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.TimeUnit; import

SNMP

illusion2000的博客

04-17

1116

这里写目录标题SNMP概述SNMP原理SNMP管理模型基本操作MIBSNMPv3与v1、v2相比SNMP交互-GetPySNMP介绍PySNMP高层接口架构PySNMP编码流程图PySNMP类的介绍SnmpEngine类UsmUserData类 SNMP概述 SNMP原理 SNMP（简单网络管理协议），用来实现设备的统一管理。所有支持SNMP协议的网络设备，网络管理员都可将其统一纳入管理。 SNMP的发展 SNMPv2c GetBulk：实现了NMS对被管理设备的信息群查询。 Inform：被管理

华为数通HCIE面试看这个就够了系列——SNMP

qq_40909772的博客

03-31

1758

文章目录一、SNMP管理模型。二、SNMP的版本。1.SNMPv1/SNMPv2c报文结构。2.SNMPv3报文结构。三、工作原理。1.SNMPv1。2.SNMPv2c工作原理。3.SNMPv3工作原理。四、SNMP特点和应用场景。1.特点。2.应用场景。 SNMP（Simple Network Management Protocol，简单网络管理协议）是广泛用于TCP/IP网络的网络管理标准协议，提供了一种通过运行网络管理软件的中心计算机，即NMS（Network Management Station

SNMP getbulk参数说明

热门推荐

HTJOY1202的专栏

12-08

1万+

SNMPv2 defines the get-bulk operation, which allows a management application to retrieve a large section of a table at once. The standard get operation can attempt to retrieve more than one MIB obje

Elasticsearch7.8.0基本API、批量处理Bulk（下篇讲BulkProcessor ）

未知的希望，是我不灭的信仰

08-08

3132

哈~ Elasticsearch就不用过多介绍了吧，咱们直接将重点，不讲概念楼主是个菜鸡，之前的项目里要用到Elasticsearch，经过楼主和架构的一番苦战、撕逼，终于，还是屈服于架构，弃用6.5版本，选用了最新版的7.8.0 讲真的，很痛苦的，那会可是全网都找不到这个版本的教程啊，官网的也不是很清楚，我被折磨了好久才搞定好好好，放下你的砖头，我说我说！！！！由于楼主用的时候，spring还没整合7.8.0的ES，所以楼主用的原生ES，建议如果spring没有整合，不要强制指定版本，因为.

oracle数据库大量数据快速同步至es解决方案

03-18

<think>好的，我现在要解决的问题是如何将Oracle数据库中的大量数据快速同步到Elasticsearch（ES）。首先，我需要理解用户的需求，他们希望高效、可靠地将大量数据从Oracle迁移到ES，可能用于搜索或分析等场景。首先，我应该考虑数据同步的基本方法。常见的方法有全量同步和增量同步。全量同步适用于首次迁移，但数据量大时可能需要较长时间。增量同步则用于后续的持续更新，确保数据实时性。用户提到“大量数据”，所以需要考虑性能优化。接下来，我需要分析可能的工具和技术。Oracle有自带的工具如Oracle GoldenGate，它可以实时捕获数据变更，可能适合增量同步。但GoldenGate可能需要较高的成本，用户是否有预算限制呢？另外，开源工具如Logstash的JDBC插件也是一个选项，但全量同步时可能会对Oracle造成压力，尤其是大表的情况。然后是数据转换的问题。ES的数据模型和Oracle不同，可能需要将关系型数据转换为适合搜索的文档结构。这里可能需要使用中间处理层，比如用Logstash的filter进行字段映射，或者使用Apache Kafka作为消息队列，结合Kafka Connect来处理数据流。性能优化方面，批量处理和并行处理是关键。比如调整Logstash的jdbc_fetch_size和workers参数，或者使用ES的Bulk API来提升写入速度。此外，索引设置如分片数和副本数也会影响性能，需要根据数据量和硬件资源进行调整。数据一致性也是一个重要因素。在同步过程中，尤其是增量同步时，如何确保数据不丢失、不重复？可能需要事务机制或消息队列的持久化保证。例如，Kafka的持久化存储和Exactly-Once语义可以帮助解决这个问题。错误处理机制也不可忽视。同步过程中可能会遇到网络中断、数据格式错误等问题，需要有重试机制和日志记录，方便排查问题。此外，监控同步状态和进度，使用ES的监控工具或者自定义健康检查接口，能够及时发现问题。另外，是否需要实时同步还是允许一定的延迟？如果实时性要求高，可能需要更复杂的架构，比如使用Debezium来捕获数据库的变更日志（CDC），然后通过Kafka传输到ES。这样可以在数据变更时立即同步，减少延迟。还有数据量和频率的问题。如果数据量极大，可能需要分批次处理，避免一次性加载导致内存溢出或性能下降。同时，增量同步的频率设置也很重要，太频繁可能会影响源库性能，太慢则导致数据延迟。最后，测试和验证是必不可少的环节。在正式同步前，应该进行小规模测试，验证数据是否正确转换和加载，检查性能是否达标，并确保整个流程的稳定性。总结下来，可能的解决方案包括使用GoldenGate进行实时同步，结合Logstash或Kafka进行数据处理和传输，优化批量处理和并行设置，设计合理的数据模型和索引策略，以及实施有效的错误处理和监控机制。需要根据用户的具体情况选择最合适的工具和配置。</think>针对Oracle数据库海量数据快速同步至Elasticsearch（ES）的场景，以下是分步骤解决方案及技术选型建议： --- ### 一、同步方案核心原则 1. **增量优先**：优先捕获变更数据（CDC），降低全量同步压力 2. **批量处理**：利用ES Bulk API提升吞吐量 3. **异步解耦**：通过消息队列实现生产消费分离 4. **断点续传**：保障同步过程容错性 --- ### 二、推荐技术架构 ```mermaid graph LR A[Oracle] -->|CDC| B(消息队列) B --> C[数据清洗] C --> D[ES Bulk写入] ``` --- ### 三、具体实施步骤 #### 1. 增量数据捕获（CDC） - **推荐工具**： - ✅ **Oracle GoldenGate**：官方CDC工具，支持实时捕获DML操作 - ✅ **Debezium**：开源CDC方案，通过XStream API读取redo日志 - **配置要点**： ```sql -- 启用补充日志（GoldenGate必需） ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA; ``` #### 2. 数据传输层 - **消息队列选型**： - **Kafka**：高吞吐量，支持持久化存储 - **RabbitMQ**：低延迟，适合中小规模数据 - **消息格式建议**： ```json { "op_type": "UPSERT", "data": { "id": 123, "timestamp": "2023-07-20T10:00:00Z", "fields": {...} } } ``` #### 3. 数据转换处理 - **ETL工具**： - **Logstash**：使用JDBC插件+JdbcStreaming实现分页查询 ```conf input { jdbc { jdbc_driver_library => "ojdbc8.jar" jdbc_connection_string => "jdbc:oracle:thin:@host:1521/service" jdbc_paging_enabled => true jdbc_page_size => 50000 statement => "SELECT * FROM large_table" } } ``` - **Apache NiFi**：可视化数据流水线，支持复杂转换 #### 4. ES写入优化 - **批量参数配置**： ```bash # ES批量写入建议参数 PUT _bulk?refresh=false&timeout=10m ``` - **索引设计优化**： ```json { "settings": { "index.refresh_interval": "30s", "number_of_shards": 10, "number_of_replicas": 1 } } ``` --- ### 四、性能调优关键点 1. **Oracle侧优化**： - 使用`/*+ PARALLEL(8) */`查询提示 - 分区表+时间范围查询 2. **网络优化**： - 启用数据压缩（GZIP） - 调整TCP窗口大小 3. **ES写入优化**： - 关闭副本写入`index.number_of_replicas=0` - 增大线程池队列 ```bash curl -XPUT 'http://es-node:9200/_cluster/settings' -d '{ "persistent": { "thread_pool.bulk.queue_size": 1000 } }' ``` --- ### 五、异常处理机制 1. **重试策略**： - 指数退避重试（建议最多5次） 2. **死信队列**： ```java // Kafka示例配置 props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all"); props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true); ``` 3. **一致性验证**： ```sql -- Oracle端数据校验 SELECT COUNT(*) FROM source_table WHERE update_time > TO_DATE('2023-07-20','YYYY-MM-DD'); # ES端校验 GET /target_index/_count { "query": {"range": {"@timestamp": {"gte": "2023-07-20"}}} } ``` --- ### 六、典型方案对比 | 方案 | 吞吐量 | 延迟 | 复杂度 | 适用场景 | |------|--------|------|--------|----------| | GoldenGate+Kafka | 10万+/秒 | 秒级 | 高 | 金融级实时同步 | | Logstash全量 | 5万/秒 | 分钟级 | 中 | 历史数据迁移 | | Debezium+RabbitMQ | 3万/秒 | 秒级 | 中 | 中小规模实时同步 | --- ### 七、注意事项 1. **数据类型映射**：提前处理Oracle的CLOB/NCLOB类型 2. **时区统一**：强制指定UTC时区 ```json "mappings": { "properties": { "create_time": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis", "time_zone": "+00:00" } } } ``` 3. **版本兼容性**：ES 7.x+推荐使用_doc API 实际部署前建议进行压力测试，可使用`sysbench`生成测试数据验证同步链路稳定性。