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天翼云分布式缓存_相关内容
- OOS之间的数据迁移其中: srcType需填写为:OOS,代表天翼云对象存储(经典版)I型。 srcEndpoint和destEndpoint根据迁移需求填写,OOS Endpoint参考控制台指南-域名(Endpoint)-域名(Endpoint)列表。 源OOS AccessKey和SecretKey需要至少拥有源Bucket的读权限,目的OOS AccessKeyID和SecretAccessKey需要至少拥有目的Bucket的写权限。
- 申请企业型(OV)/增强型(EV)SSL证书手动生成将无法署到天翼云产品。填写完后,单击“提交审核”,并提示如下内容,单击“确定”进行下一步。进行人工验证环节。确认函单击“下载确认函模板”,查看并填写下载的确认函。确认函需要在模板标黄处填写内容,并在公司名称处盖章后回传。若您申请的是国密证书,还需再填写公司对公账户的开户行名称、对公账户账号及公司地址。填写完成并确认无误后,选择该确认函文件上传,单击“点击上传”进行上传。
- 注册配置中心高可用最佳实践配置中心高可用 开源Nacos提供了以下客户端机制来提高配置中心的高可用能力,这些能力默认为开启状态,您无需开启即可获得高可用能力提升: 配...缓存。当配置中心服务不可用时,客户端将从本地缓存中获取上一次成功获取到的配置数据。
- 通过外部镜像文件创建数据盘镜像数据盘镜像可以用于创建云硬盘,将用户的业务数据迁移到云上。 流程说明 通过外部镜像文件创建数据盘镜像的过程如下: 图 创建过程 1、准备符合格式要求的外部镜像文件。当前支持vhd、vmdk、qcow2、raw、vhdx、qcow、vdi、qed、zvhd或zvhd2格式,其他镜像文件,需要转换格式后再导入。 镜像格式转换可参考“通过qemu-img工具转换镜像格式”。 2、上传外部镜像文件到OBS个人桶中,注意OBS桶和镜像文件的存储类别必须是标准存储。
- 使用Redis-shake工具在线全量迁移其他云厂商Redis本节主要介绍使用Redis-shake工具在线全量迁移其他云厂商Redis Redis-shake是一款开源的Redis迁移工具,在Rump模式下,Redis-shake可以以scan的方式从源端Redis获取全量数据,写入到目的端,实现数据迁移。这种迁移方式不依赖于SYNC和PSYNC,可以广泛应用于自建Redis、云Redis之间的迁移。 本文将介绍如何利用Redis-shake的Rump模式,以在线全量的迁移方式,一次性将其他云厂商Redis迁移至DCS中。
- 步骤1：创建初始表并加装样例数据DROP TABLE store_sales; 考虑到本实践的目的,首次创建表时,没有设置存储方式、分布键、分布方式和压缩方式。 执行CREATE TABLE命令创建上图"TPC-DS Store Sales ER-Diagram"中的11张表。限于篇幅,这里仅附store_sales的创建语法。请从附录初始表创建中拷贝所有建表语法进行创建。
- 排查集群实例负载不均衡问题集群负载不均衡原因与排查方法 : 数据分布不均:集群中的数据分布不均可能导致某些节点负责处理更多的数据请求,而其他节点处于较轻的负载状态。使用sh.status()命令查看分片集群的状态,确保数据在分片键上均匀分布。 索引不匹配:不同节点的索引设置可能不同,导致查询在某些节点上效率较低。确认每个节点的索引设置是否一致,特别是涉及查询的字段上是否存在索引。 写入偏向:如果所有写入请求都集中在一个节点上,那么该节点可能会出现较高的负载。
- 利用弹性伸缩为突发业务创建低成本业务集群前提条件 在做本实践之前,请确保您已经注册了天翼云账号,并确保您的账户中有充足的余额,具体步骤请参见准备工作。 操作步骤 为保证云主机实例提供稳定的计算服务,计划通过弹性伸缩自动调节伸缩组内云主机数量,将伸缩组内云主机CPU利用率维持在50%左右。具体操作步骤如下: 步骤一:创建包年包月弹性云主机实例 步骤二:创建伸缩组并添加云主机实例 步骤三:根据业务需求创建伸缩策略(告警策略) 创建包年包月弹性云主机实例 为本实践的业务集群创建能够满足日常业务需求的包年包月低成本云主机实例。
- 数据库引擎Atomic支持事务,Lazy和MySQL从远程引擎中查询,MaterializeMySQL实现MySQL数据的本地化缓存。不同引擎有不同的作用,可以根据使用场景选择。
- MySQL数据库报错1461错误场景描述 MySQL当用户大批量进行并发读写、sql插入或者进行数据迁移等需要SQL预编译的情况下,报如下缓存的预编译SQL数量超过默认最大值: mysql_stmt_prepare failed!
- 排查内存使用率高问题在连接数合适的情况下内存占⽤持续增⾼,建议升级内存配置,避免可能存在内存溢出和大量清除缓存而导致系统性能急剧下降。
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