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我也要
3种方式
1）一般：停止服务 -> 迁移 -〉 在新机器恢复服务
简单，用户不友好（遇到迁移失败，中断几天，企业业务就不用做了）
2）双机：数据写两份
资源消耗大，一台成功，一台失败该如何办？
３）全量 + 增量
在某时间点为间隔，写入原机器的定位增量数据
先复制全量数据，再复制增量数据（因为增量数据少，所以机器中断的时间就短了几个小时）
设计：
写原数据库前，先写log
另一线程读log并写入新数据库
（新原数据差距就很小了）
特殊的操作，让用户自己编写（可能就是复杂的sql语句，让熟悉这表的开发写，数据导入的时候执行就是）
XA协议：分布式事务协议，但估计开发有难度，支持有限
http://zh.wikipedia.org/zh/X/Open_XA
Tungsten: 钨
Tungsten Replicator: 可以在异构数据库中增量复制数据（可能是异步log 来实现的）
https://code.google.com/p/tungsten-replicator/
数据库迁移 数据迁移 千万级 亿万级数据MySQL oracle关系型
现需要开发一套程序用来快速迁移数据库，要求如下： 1.使用人员可以指定迁移数据库类型 如:(orcal,sqlServer,csv 迁移至mysql) 2.在迁移数据库时，可以只迁移指定字段. 3.开发多任务的平台，按权重去执行任务，如：权重为1,1,2,3,4 那么1,1的权重一起执行，执行完毕后2 然后3 以此类推 4.保护数据完整性，设计失败处理
mysql数据库扩容中的平滑扩容
mysql数据库扩容中的平滑扩容
IVP 2021 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
动机 具有跟踪和扩展路径的全卷积神经网络（FCNNs）（如编码器和解码器），近年来在各种医学图像分割应用中显示出了突出的地位。在这些体系结构中，编码器通过学习全局上下文表示来扮演一个不可或缺的角色，该全局上下文表示将进一步用于解码器的语义输出预测。 卷积层作为FCNN的主要构造块，其局部性限制了此类网络学习长时空间依赖的能力。 在NLP领域，基于transformer的模型已经在各种任务中实现了最先进的基准。transformer中的自我注意机制使他们能够动态地突出词序列的重要特征并学习其长时依赖关系。这
分布式数据库中间件的实现原理介绍四：平滑扩容
声明：本文并非原创，转自华为云帮助中心的分布式数据库中间件（DDM）服务的产品介绍。 随着业务增长，逻辑库存储空间不足，并发压力较大，此时可对DDM实例逻辑库进行平滑扩容，通过增加RDS实例来提高数据存储能力与并发支持能力。 平滑扩容是一种水平扩容方式，通过增加RDS实例的数量来提升总体数据存储容量，把分库平滑扩容到新增加的RDS实例上，保证所有的数据都是均衡分布在每个分库上，降单个R...
低功耗和UPF介绍
参考[UPF]低功耗（Low Power Design）and UPF介紹
Android Qcom Display学习(十一)
该系列文章总目录链接与各部分简介：本章主要是基于MIPI Payload传输接口的学习，包括Generic和DCS的接口不同。底层都是基于去封装的，下面第一部分调用原生接口，第二部分分析高通是如何进行读写操作的。
MySQL 亿级数据平滑迁移实战
本文介绍了一次 MySQL 数据迁移的流程，通过方案选型、业务改造、双写迁移最终实现了亿级数据的迁移。
Jetson Nano 【1】入手开箱、烧系统
类似于半开箱哈哈 怀着小期待的心情，屁颠屁颠跑到村口领快递，拿到了这个香喷喷的Jetson Nano 开发板 开箱： 由于太激动了忘记拍点啥，于是在最后留了张全家福 板子的结构： 我觉得这个有必要记录一下，于是去官方文档拿了张图来：官方文档传送 1=SD card 的卡槽，位于第二层板子的背部，也就是大风扇屁股位置 2=40针扩展接头（还没开用） 3=USB的供电口，根据大佬测试（某哩...
网站数据库平滑迁移上云
常规的数据库迁移需要大量的技术知识和时间，而且在迁移过程中可能出现各种不可预见的问题，例如业务需要中断、数据不一致、不完整等问题。互联网、物联网、金融、制造业、零售等行业的关键业务需要24/7无间断运行，而自建数据库无法满足高可用性的需求，那么可以迁移到云数据库RDS。DTS支持数据库在线迁移、数据校验等，减少数据库迁移过程的应用停机时间，实现数据库安全平滑上云。使用数据传输服务DTS将ECS上的自建数据库迁移至云数据库RDS，迁移过程平滑、安全、高效，并由RDS实现数据库高可用、高安全、高可靠的保障。
深度学习笔记（3）——kernel（内核）与filter（滤波器）
本文仅仅简单介绍了kernel和filter的概念，介绍了确定filter和kernel个数的方法。
高效与灵活相结合：Verilog编写的跨时钟域循环缓冲控制器解析
循环缓冲区，也被称作循环队列、环形缓冲区，是一种数据结构，其主要特性是使用一个固定大小的缓冲区作为数据的存储空间，这个缓冲区在逻辑上被视作是首尾相接的。虽然Verilog是一种常用的硬件描述语言，被广泛应用在FPGA和ASIC设计中，但是在描述循环缓冲区时，它并没有提供一种直接且灵活的方式来指定循环缓冲区的参数，如字长、缓冲区深度、缓冲区数量等。这给硬件设计带来了一定的不便。同时，该控制器的设计也充分考虑了硬件资源的利用率，通过优化的算法和数据结构，使得在实现高性能的同时，也能够有效地节省硬件资源。
分享一次海量数据平滑迁移实战
采购系统（BIP）在经历多年演进后，系统整体复杂度和数据量俨然已经极具规模，本文着重讨论海量数据的治理存储现状：工程端实时订单库采用MySQL 5.5集群，其中主库配置为32C/48G/6000G，无法归档的订单热数据占磁盘空间痛点：6T磁盘已经单容器最大，无法继续扩容，剩余磁盘余量过小，难适应未来发展。
V90伺服 EPOS模式下回原(详细配置+SCL源代码)
/ 输出上限 100.0%rSetPoint : Real;// 设置目标值工程量。// 通道转换参考值。Td : Real;
数据库平滑扩容
转载自：https://www.cnblogs.com/kafeixiaoluo/p/9156855.html https://www.cnblogs.com/firstdream/p/7090524.html 每一个项目都是由小项目发展而来，从最初的一台数据库，到后面的几千上万台数据库，这发展的过程，都要涉及到一个技术问题：当数据量太大的时候，如何进行扩容？ 现有一个站点，用户数据库...
2023华为od机试C卷【最富裕的小家庭】C++ 实现
在一颗树中，每个节点代表一个家庭成员，节点的数字表示其个人的财富值，一个节点及其直接相连的子节点被定义为个小家庭。现给你一颗树，请计算出最富裕的小家庭的财富和。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Mysql数据库扩容与数据迁移
停止服务之后， 能够保证迁移工作的正常进行。但是服务停止，伤害用户体验， 而且造成了时间压力， 必须在指定的时间内完成迁移，且不能出错，每一步都要有回滚预案。
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(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
数据库分库分表平滑扩容方案
背景 参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出两种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。 双主扩容方案回顾 如图所示，假设当前用户库user分布在两个实例上，ip0和ip1，服务层通过用户标识uid取模的方式进行寻库路由，模2余0的访问ip0上的user库，模2余1的访问ip1上的user库。
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
6种MySQL数据库平滑扩容方案剖析
在项目初期，我们部署了三个数据库 A、B、C，此时数据库的规模可以满足我们的业务需求。为了将数据做到平均分配，我们在 Service 服务层使用 uid%3 进行取模分片，从而将数据平均分配到三个数据库中。如图所示：后期随着用户量的增加，用户产生的数据信息被源源不断的添加到数据库中，最终达到数据库的最佳存储容量。如果此时继续向数据库中新增数据，会导致数据库的 CRUD 等基本操作变慢，进而影响整个服务的响应速度。
Redis数据迁移与扩容实战：平滑扩展的技术方案
在互联网应用高速发展的今天，Redis作为性能卓越的内存数据库，已经成为众多系统不可或缺的基础组件。然而，随着业务的增长，我们不可避免地会面临Redis容量不足、性能下降的困境，这就像一个原本宽敞的房子逐渐被家具填满，最终导致行动不便。在我参与的一个电商平台项目中，随着用户数量从10万暴增至500万，Redis实例的内存使用率持续攀升，从最初的30%一路飙升至85%。这不仅是数据量增长的直接结果，更是由于系统功能不断丰富—商品推荐、实时促销、用户行为分析等新需求都要依赖Redis提供高速数据访问。扩容Red
分库分表如何平滑的扩容？
众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。当一家公司的业务量不停上涨，最后可能都不可避免的走上分库分表的道路。 今天这一篇，我们不聊分库分表的具体做法，我们来聊聊分库分表的扩展方案。 分库分表的扩容真的是一件很头疼的问题！ 那是否有方案，既可以快速扩展，又不降低可用性？ 水平分库扩展问题 为了增加db的并发能力，常见的方案就是对数据进行sharding，也就是常说的分库分表，这个需要在初期对数据规划有一个预期.
5大主流方案对比：MySQL千亿级数据线上平滑扩容实战
在极限情况下， 即便通过上面的数据校验处理， 也有可能出现99.99%数据一致， 不能保障完全一致，这个时候可以在旧库做一个readonly只读功能， 或者将流量屏蔽降级，等待日志增量同步工具完全追平后， 再进行新库的切换。修复切换异常数据：在切换过程中， 如果出现，Canal未同步，但已切换至新库的请求（比如下单，修改了资金， 但还未同步 ）， 可以通过定制程序， 读取检测异常日志，做自动修复或人工处理。线上数据库，为了保障其高可用，一般每台主库会配置一台从库，主库负责读写，从库负责读取。
Kafka - 集群扩容实战：新增Broker节点与数据迁移
Kafka集群扩容实战摘要 本文详细介绍了Kafka集群横向扩容的完整流程，重点讲解新增Broker节点和数据迁移两大核心环节。文章首先分析了扩容的必要性（性能瓶颈、存储不足等）和基本原则（平滑过渡、数据一致性等）。然后分步骤详解了新增Broker节点的具体操作：从硬件网络准备、配置文件修改（server.properties关键参数说明）到节点启动与验证（命令行工具和Zookeeper检查）。最后通过Mermaid流程图直观展示了新增Broker的完整流程。本文为Kafka集群扩容提供了实用指导，帮助实现
千亿级数据平滑扩容之方案全面剖析
一、为什么需要扩容 假设目前有3个库， 基于UID进去取模分片，数据可以均衡的分配到3个数据库中，具体规划如下： 如果要增加新的节点， 该如何扩容？需要对数据库进行水平扩容， 新库加入之后，数据由原来的3个库就拆分至4个库里面。 此时由于分片规则发生了变化（uid%3 变为uid%4），导致大部分的数据，无法命中原有的数据，需要重新进行分配，要做大量的数据迁移处理。 比如之前uid如果是uid7取模1， 是分配在B库上，新加入D库后， uid7取模4，是分配在D库上； 新增一个节点， 大概会有90%
炸！亿级数据DB秒级平滑扩容！！！
一步一步，娓娓道来。一般来说，并发量大，吞吐量大的互联网分层架构是怎么样的？数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池...
MySQL，100 亿数据，如何不停服平滑迁移？
底层表结构变更；分库个数变化；底层存储介质变化。的众多需求下，需要进行数据迁移，完成“平滑迁移数据，迁移过程不停机，保证系统持续服务”有两种常见的解决方案。服务进行升级，记录“对旧库上的数据修改”的日志；研发一个数据迁移小工具，进行数据迁移；研发一个读取日志小工具，追平数据差异；研发一个数据比对小工具，校验数据一致性；流量切到新库，完成平滑迁移。服务进行升级，记录“对旧库上的数据修改”进行新库的双写；研发一个数据迁移小工具，进行数据迁移；
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