今天在做mongodb测试验证时,日志报错,导致主从不同步了如:
PRIMARY> rs.status()
{
"set" : "shard1",
"date" : ISODate("2012-07-26T02:26:03Z"),
"myState" : 1,
"members" : [
{
"_id" : 0,
"name" : "192.168.30.31:27017",
"health" : 1,
"state" : 3,
"stateStr" : "RECOVERING",
"uptime" : 46826,
"optime" : {
"t" : 1342791618000,
"i" : 562
},
"optimeDate" : ISODate("2012-07-20T13:40:18Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-07-26T02:26:02Z"),
"pingMs" : 0,
"errmsg" : "error RS102 too stale to catch up"
},
{
"_id" : 1,
"name" : "192.168.30.103:27017",
"health" : 1,
"state" : 1,
"stateStr" : "PRIMARY",
%2nbsp; "optime" : {
"t" : 1343208110000,
"i" : 549
},
"optimeDate" : ISODate("2012-07-25T09:21:50Z"),
"self" : true
},
{
"_id" : 2,
"name" : "192.168.30.33:27017",
"health" : 1,
"state" : 7,
"stateStr" : "ARBITER",
"uptime" : 46804,
"optime" : {
"t" : 0,
"i" : 0
},
"optimeDate" : ISODate("1970-01-01T00:00:00Z"),
"lastHeartbeat" : ISODate("2012-07-26T02:26:02Z"),
"pingMs" : 0
}
],
"ok" : 1
}
日志信息:
turn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:54 [conn2940] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" }
Thu Jul 26 09:39:54 [conn2940] command admin.$cmd command: { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" } ntoreturn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:55 [conn2941] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.103:27017" }
Thu Jul 26 09:39:55 [conn2941] command admin.$cmd command: { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.103:27017" } ntoreturn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:56 [conn2940] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" }
Thu Jul 26 09:39:56 [conn2940] command admin.$cmd command: { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" } ntoreturn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:57 [conn2941] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.103:27017" }
Thu Jul 26 09:39:57 [conn2941] command admin.$cmd command: { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.103:27017" } ntoreturn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet syncing to: 192.168.30.103:27017
Thu Jul 26 09:39:58 BackgroundJob starting: ConnectBG
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replHandshake res not: 1 res: { ok: 1.0 }
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet error RS102 too stale to catch up, at least from 192.168.30.103:27017
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet our last optime : Jul 20 21:40:18 50095fc2:232
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet oldest at 192.168.30.103:27017 : Jul 25 15:28:41 500fa029:262a
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet See http://www.mongodb.org/display/D ... +Replica+Set+Member
Thu Jul 26 09:39:58 [rsSync] replSet error RS102 too stale to catch up
Thu Jul 26 09:39:58 [journal] lsn set 44019576
Thu Jul 26 09:39:58 [conn2940] end connection 192.168.30.33:59026
Thu Jul 26 09:39:58 [initandlisten] connection accepted from 192.168.30.33:59037 #2942
Thu Jul 26 09:39:58 [conn2942] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" }
Thu Jul 26 09:39:58 [conn2942] command admin.$cmd command: { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.33:27017" } ntoreturn:1 reslen:155 0ms
Thu Jul 26 09:39:59 [conn2941] run command admin.$cmd { replSetHeartbeat: "shard1", v: 1, pv: 1, checkEmpty: false, from: "192.168.30.103:27017" }
查了一些资料,没有的很好的解决办法:
该如何处理?
幸运的是官方文档 Resyncing a Very Stale Replica Set Member 告诉了问题所在,OPLOG(operation log 的简称)。OPLOG 是用于 Replica Set的 PRIMARY 和 SECONDARY 之间同步数据的系统 COLLECTION。OPLOG 的数据大小是有峰值的,64 位机器默认为 ~19G(19616.9029296875MB),通过 db.printReplicationInfo() 可以查看到: (这里19G,和我测试的有出入,configured oplog size: 11230.146875MB)
configured oplog size: 19616.9029296875MB (OPLOG 大小)
log length start to end: 15375secs (4.27hrs) (OPLOG 中操作最早与最晚操作的时间差)
oplog first event time: Thu Jul 07 2011 21:03:29 GMT+0800 (CST)
oplog last event time: Fri Jul 08 2011 01:19:44 GMT+0800 (CST)
now: Thu Jul 07 2011 17:20:16 GMT+0800 (CST)
要了解上面参数更详细的含义可以看下 mongo_vstudio.cpp 源代码, JS 的噢
https://github.com/mongodb/mongo/blob/master/shell/mongo_vstudio.cpp
当 PRIMARY 有大量操作的时候,OPLOG 里就会插入相应的大量文档。每条文档就是一个操作,有插入(i)、更新(u)、删除(d)。
test:PRIMARY> db.oplog.rs.find()
{ “ts” : { “t” : 1310044124000, “i” : 11035 }, “h” : NumberLong(“-2807175333144039203″), “op” : “i”, “ns” : “cas_v2.cas_user_flat”, “o” : { “_id” : ObjectId(“4e15afdb1d6988397e0c6612″), … } }
{ “ts” : { “t” : 1310044124000, “i” : 11036 }, “h” : NumberLong(“5285197078463590243″), “op” : “i”, “ns” : “cas_v2.cas_user_flat”, “o” : { “_id” : ObjectId(“4e15afdb1d6988397e0c6613″), … } }
ts: the time this operation occurred.
h: a unique ID for this operation. Each operation will have a different value in this field.
op: the write operation that should be applied to the slave. n indicates a no-op, this is just an informational message.
ns: the database and collection affected by this operation. Since this is a no-op, this field is left blank.
o: the actual document representing the op. Since this is a no-op, this field is pretty useless.
由于 OPLOG 的大小是有限制的,所以 SECONDARY 的同步可能无法更上 PRIMARY 插入的速度。这时候当我们查看 rs.status() 状态的时候就会出现 “error RS102 too stale to catch up” 的错误。
If this occurs, the slave will start giving error messages about needing to be resynced. It can’t catch up to the master from the oplog anymore: it might miss operations between the last oplog entry it has and the master’s oldest oplog entry. It needs a full resync at this point.
解决办法:
Resyncing a Very Stale Replica Set Member 给出了当我们遇到 Error RS102 错误时,该做些什么事。还可以根据 Halted Replication 中的 Increasing the OpLog Size ,调整 OPLOG 的大小为适当的值。我测试中我把OPLOG的值调为20000
This indicates that you’re adding data to the database at a rate of 524MB/hr. If an initial clone takes 10 hours, then the oplog should be at least 5240MB, so something closer to 8GB would make for a safe bet.
最后在数据继续插入的情况下,使用 rs.remove() 移除 2 个SECONDARY 后,插入又恢复了原来的速度。剩下就是插完后再重新同步 SECONDARY。
>mongo insert in 0.62605094909668 Secs. memory 164.25 MB
>mongo insert in 0.63488984107971 Secs. memory 164 MB
>mongo insert in 0.64394617080688 Secs. memory 164.25 MB
>mongo insert in 0.61102414131165 Secs. memory 164 MB
>mongo insert in 0.64304113388062 Secs. memory 164.25 MB
最后看到高人处看到这个方法,实践是没有问题的,不过根据数据量的大小,是需要耗时的,不过在standby上,还好不影响生产性能。也比较耗资源,如:
top - 11:15:04 up 149 days, 23:15, 8 users, load average: 12.37, 8.09, 2.77
Tasks: 390 total, 1 running, 386 sleeping, 2 stopped, 1 zombie
Cpu0 : 0.3%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.7%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu1 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 99.3%id, 0.7%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu2 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu3 : 0.3%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 99.3%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu4 : 60.6%us, 3.6%sy, 0.0%ni, 10.9%id, 24.5%wa, 0.0%hi, 0.3%si, 0.0%st
Cpu5 : 3.3%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 91.7%id, 4.6%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu6 : 1.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni, 94.7%id, 4.3%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
Cpu7 : 2.6%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 91.7%id, 4.0%wa, 0.3%hi, 1.0%si, 0.0%st
Mem: 16410952k total, 16155884k used, 255068k free, 49356k buffers
Swap: 2096440k total, 283840k used, 1812600k free, 13972792k cached
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
13818 root 15 0 56.4g 5.7g 5.7g S 68.0 36.7 6:31.75 mongod
cpu占用资源也是比较大的。有没有更好的方法来处理这个故障,欢迎讨论
You don't need to repair, simply perform a full resync.
On the secondary, you can:
stop the failed mongod
delete all data in the dbpath (including subdirectories)
restart it and it will automatically resynchronize itself
Follow the instructions here.
What's happened in your case is that your secondaries have become stale, i.e. there is no common point in their oplog and that of the oplog on the primary. Look at thisdocument, which details the various statuses. The writes to the primary member have to be replicated to the secondaries and your secondaries couldn't keep up until they eventually went stale. You will need to consider resizing your oplog.
Regarding oplog size, it depends on how much data you insert/update over time. I would chose a size which allows you many hours or even days of oplog.
Additionally, I'm not sure which O/S you are running. However, for 64-bit Linux, Solaris, and FreeBSD systems, MongoDB will allocate 5% of the available free disk space to the oplog. If this amount is smaller than a gigabyte, then MongoDB will allocate 1 gigabyte of space. For 64-bit OS X systems, MongoDB allocates 183 megabytes of space to the oplog and for 32-bit systems, MongoDB allocates about 48 megabytes of space to the oplog.
How big are records and how many do you want? It depends on whether this data insertion is something typical or something abnormal that you were merely testing.
For example, at 2000 documents per second for documents of 1KB, that would net you 120MB per minute and your 5GB oplog would last about 40 minutes. This means if the secondary ever goes offline for 40 minutes or falls behind by more than that, then you are stale and have to do a full resync.
I recommend reading the Replica Set Internals document here. You have 4 members in your replica set, which is not recommended. You should have an odd number for thevoting election (of primary) process, so you either need to add an arbiter, another secondary or remove one of your secondaries.
Finally, here's a detailed document on RS administration.
一些解释
Replica Set status状态说明:
0 Starting up, phase 1
1 Primary
2 Secondary
3 Recovering
4 Fatal error
5 Starting up, phase 2
6 Unknown state
7 Arbiter
8 Down
health 健康度:
0 Server is down
1 Server is up
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# 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;
# 【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】 中包含: 中文-英文对照文档:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-model-chat-memory-jdbc,1.0.0-M7,org.springframework.ai.chat.memory.jdbc,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,model,chat
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文介绍了腾讯云DeepSeek大模型知识引擎在企业服务中的应用,旨在提升企业人效和业务增长。大模型具备理解、学习、生成和推理能力,已在智能客服、智能办公等领域落地。文章详细介绍了三种主要应用模式——标准模式、工作流模式和Agent模式,分别适用于不同需求场景。此外,还展示了知识引擎在企业行政问答、专业知识查询、质检、保险建议书生成等具体业务中的成功案例。针对大模型应用中的难点,如企业知识更新快、知识格式多样等问题,腾讯云提供了全链路解决方案,涵盖知识获取、处理、检索、理解和生成。最后,文章强调了大模型知识引擎的安全防护措施,确保数据资产的安全。 适合人群:企业管理人员、信息技术部门负责人、数据科学家、AI开发者等关注企业智能化转型的专业人士。 使用场景及目标:①通过智能客服、智能办公等场景提高员工工作效率;②利用标准模式、工作流模式和Agent模式满足不同业务需求;③解决企业知识更新快、知识格式多样等实际难题,提升业务处理的准确性和效率;④保障企业数据安全,防止敏感信息泄露。 其他说明:本文还探讨了大模型在金融舆情摘要、投顾服务、投研服务、车险评残业务等领域的潜在应用场景,展示了大模型知识引擎的广泛适用性和强大功能。
电源.SCHLIB
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
内容概要:本文详细介绍了西门子PLC1500与Fanuc机器人在汽车焊装生产线中的应用及其优化措施。首先,文章描述了PLC1500的核心架构,包括9个ET200SP远程站、16个Festo气动模块以及Profinet拓扑结构。接着,探讨了机器人通讯方式,如使用TSEND_C/TRCV_C指令进行数据交换,并展示了具体的焊接参数下发实例。此外,还讨论了SCL算法在电流平衡逻辑中的应用,以及GRAPH顺控程序在车门焊接流程中的高效实现方法。文中还提到了安全模块配置、诊断功能堆栈设计、MES系统交互等方面的技术细节。最后,强调了混合编程的优势,特别是在处理复杂数据交互时的表现。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和机器人控制的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC1500与Fanuc机器人协同工作的技术人员,帮助他们掌握先进的编程技巧和优化方法,提高生产效率和安全性。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实际项目中的经验和教训,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB实现虚拟电厂中电转气(P2G)协同与碳捕集的优化调度。虚拟电厂将垃圾焚烧发电、碳捕集装置和电转气设备整合在一起,通过构建包含28个决策变量的优化模型,最小化总运行成本。模型的目标函数涵盖了燃料成本、碳交易成本、P2G运行成本等多个方面。文中展示了具体的MATLAB代码实现,包括目标函数、约束条件、求解器配置等方面的内容。此外,还讨论了电转气设备的建模、需求响应模块的设计以及碳捕集装置的能耗管理等问题。实验结果显示,引入P2G后总成本降低了12.7%,碳排放强度下降了21.3%。 适合人群:从事能源系统优化、虚拟电厂调度、碳捕集技术和电转气技术研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解虚拟电厂中多能耦合调度策略及其MATLAB实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握如何通过优化模型降低运行成本和碳排放强度。 其他说明:文章强调了在实际应用中需要注意的一些细节,如CPLEX求解器的内存瓶颈、碳捕集装置的能耗管理、电转气设备的启停成本等。
内容概要:本文深入探讨了基于DSP6713的以太网激光打标卡的源码实现及其在工业自动化领域的应用。文章详细介绍了DSP6713的特点,如高性能浮点运算能力和丰富的外设接口,使其适用于复杂激光打标算法的快速处理。重点解析了以太网通信模块和激光控制部分的源码,展示了如何通过合理的模块设计和代码实现,确保高速、稳定的数据传输与精准的激光控制。此外,文中还讨论了一些关键技术和优化技巧,如双缓冲DMA、自定义协议栈、PID+前馈补偿算法、任务调度、异常恢复系统等,强调了这些技术在提升系统性能和稳定性方面的重要作用。 适用人群:从事嵌入式系统开发、工业自动化、激光打标技术研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助读者理解DSP6713在以太网激光打标卡中的具体应用;②提供详细的源码解析,便于开发者进行二次开发和优化;③分享工业级应用中的实践经验,提升系统的性能和稳定性。 其他说明:文章不仅关注代码的具体实现,还涵盖了大量实用的技术细节和优化方法,有助于读者全面掌握该领域的核心技术。