tidb-dm同步报错binlog checksum mismatch, data may be corrupted

当DM集群中的binlog文件超过4GB时,需要进行一系列处理以恢复数据同步。首先,确认上游binlog文件大小,然后停止对应DM-worker,将上游binlog复制到relaylog目录,并更新relay.meta文件。如果使用了GTID,还需更新binlog-GTID。接着,通过stop-task停止迁移任务,更新dm_meta数据库中的checkpoint信息,切换到安全模式启动迁移任务。完成迁移后,恢复复制模式。本文提供了详细的步骤和错误处理指南。

一、问题原因:

binlog查过4G

二、处理relay

1.在上游确认出错时对应的 binlog 文件的大小超出了 4GB

2.停止 DM-worker

这里要注意,不是stop-task,而是停止对应的dm-worker进程

3.将上游对应的 binlog 文件复制到 relay log 目录作为 relay log 文件。

4.修改relay.meta 文件

更新 relay log 目录内对应的 relay.meta 文件以从下一个 binlog (这个binlog是指relay-log目录中没有的,且在二进制show master logs;能看到的)开始拉取。如果 DM worker 已开启 enable_gtid,那么在修改 relay.meta 文件时,同样需要修改下一个 binlog 对应的 GTID。如果未开启 enable_gtid 则无需修改 GTID。

例如:报错时有 binlog-name = “mysql-bin.004451” 与 binlog-pos = 2453,则将其分别更新为 binlog-name = “mysql-bin.004452” 和 binlog-pos = 4,同时更新 binlog-gtid = “f0e914ef-54cf-11e7-813d-6c92bf2fa791:1-138218058”。

5.重启 DM-worker。

三、relay部分处理完了之后还报错的处理方式

1.通过 stop-task 停止迁移任务。

2.更改元信息表

将下游 dm_meta 数据库中 global checkpoint 与每个 table 的 checkpoint 中的 binlog_name 更新为出错的 binlog 文件,将 binlog_pos 更新为已迁移过的一个合法的 position 值,比如 4。

例如:出错任务名为 dm_test,对应的 source-id 为 replica-1,出错时对应的 binlog 文件为 mysql-bin|000001.004451,则执行 UPDATE dm_test_syncer_checkpoint SET binlog_name=‘mysql-bin|000001.004451’, binlog_pos = 4 WHERE id=‘replica-1’;。

3.更改复制模式为安全模式

在迁移任务配置中为 syncers 部分设置 safe-mode: true 以保证可重入执行。

4.通过 start-task 启动迁移任务。

5.恢复复制模式

通过 query-status 观察迁移任务状态,当原造成出错的 relay log 文件迁移完成后,即可还原 safe-mode 为原始值并重启迁移任务。

官网地址: https://docs.pingcap.com/zh/tidb-data-migration/v1.0/error-handling,https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dm-error-handling#dm-错误系统

### 关于 Transformer 模型可视化的工具和方法 #### Sankey Diagrams 应用于 Transformer 解释 Sankey 图是一种特定类型的流程图,它通过宽度变化的箭头表示流量的变化。在解释 Transformer 工作原理方面,这种方法被证明非常有效[^1]。这些图表能够清晰展示信息是如何在网络层间流动以及转换的。 #### 超越注意力机制可视化的方法 除了传统的基于注意力权重矩阵的热力图外,还有其他更先进的技术可以用来增强对 Transformer 行为的理解。例如,一些研究探索了利用特征重要性评分和其他形式的数据驱动指标来提供更加全面视角的方式[^2]。 #### 开源项目支持多种平台上的实现 对于希望在一个具体操作系统上运行此类功能的研究人员来说,存在专门为 Windows 设计并集成最新研究成果(如 Swin-Transformer 结合 GradCAM 技术)的开源解决方案可供选择[^5]。这不仅简化了安装配置的过程,还允许用户直接在其熟悉的环境中测试不同的参数设置效果。 #### CVPR 提出的新颖方案 另外,在计算机视觉领域内也有创新性的贡献,比如 FAIR 发布的一种新型 Transformer 可视化手段能够在多类别情况下给出精确的结果反馈[^4]。这种进步有助于研究人员进一步挖掘图像分类任务背后隐藏的信息模式。 ```python import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer from captum.attr import LayerConductance, TokenReferenceBase model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) def analyze_transformer(input_text): inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") layer_conductance = LayerConductance( model, model.distilbert.transformer.layer[-1] ) attributions = layer_conductance.attribute(inputs['input_ids'], target=1) print(attributions.sum(dim=-1)) ```
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