MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术，也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点（Master）中有数据更新时，会按照

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hashtag的原理、规则及用法示例 hashtag原理 单实例上的mset、lua脚本等处理多key时，是一个原子性(atomic)操作，所有给定key都会在同一时间内被执行。集群每次通过对key进行hash计算到不同的分片，所以集群上同时执行多个key，不再是原子性操作，会存在某些给定

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DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成，DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用，节点之间数据自动同步，保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统，推荐使用副本集。 主节点：即Primary节点，用于读写请求。 备节点：即Secondary节点，用于读请求。

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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创建FlinkServer作业写入数据至Kafka消息队列 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 本章节介绍Kafka作为source表或者sink表的DDL定义，以及创建表时使用的WITH参数和代码示例，并指导如何在FlinkServer作业管理页面操作。 本示例以安全模式Kafka为例。

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自然周期调度之同周期依赖原理 解释说明 即作业A依赖于作业B的相同调度周期的运行实例。周期单位包括分钟、小时、天、周、月这五种，不同调度周期的作业，其允许配置的依赖作业调度周期总结如图1所示。 图1 同周期作业依赖关系全景图 分钟依赖分钟 规则：分钟是最小调度粒度，没有自然分钟周

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企业交换机工作原理 企业交换机的工作原理如图1所示，详细说明请参见表1。 图1 企业交换机工作原理 表1 企业交换机工作原理说明 序号 原理 网络实例说明 1 建立本端和远端隧道子网之间的三层网络通信 使用企业交换机之前，需要规划云下和云上所需的资源，本示例中的资源规划详情请参见表2。

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Spark2x基本原理 Spark2x组件适用于MRS 3.x及后续版本。 简介 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能

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PERF03-06 选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：

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什么是成本单元，工作原理是什么？ 成本单元是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角，比如部门、项目、应用等，客户可以创建多个成本单元来匹配这些视角。

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S高防对DDoS原生高级防护对象中的云资源进行防护，业务流量经过DDoS高防转发。DDoS阶梯调度工作原理如图1所示。 图1 DDoS阶梯调度工作原理 父主题： DDoS调度中心常见问题

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Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI 支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。创建DMS

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加速原理与安装AITurbo SDK 背景 当前，大模型训练往往使用成百上千加速卡训练几周到几个月不等。在训练过程中，故障导致训练中断经常发生。训练程序一般采用周期 checkpoint方案来将训练状态持久化到存储，当发生故障时，训练程序能恢复到故障之前的模型和优化器的状态继续训

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游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用RabbitMQ消息队列传递请求。 图3 消息队列应对秒杀大流量场景 系统解耦

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GaussDB (for MySQL)标准版备份原理及方案 GaussDB(for MySQL)标准版实例支持自动备份和手动备份，您可以定期对数据库进行备份，当数据库故障或数据损坏时，可以通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，

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加速原理与安装AITurbo SDK 背景 当前，大模型训练往往使用成百上千加速卡训练几周到几个月不等。在训练过程中，故障导致训练中断经常发生。训练程序一般采用周期 checkpoint方案来将训练状态持久化到存储，当发生故障时，训练程序能恢复到故障之前的模型和优化器的状态继续训

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如果订阅终端节点无法送达，消息通知服务会将发送失败的消息保存到失败的消息队列尾部，等待下次被发送。如果发送失败次数超过6次，消息将直接丢弃，不再保存到失败的消息队列，且不会给用户发送“消息发送失败”的相关信息。 失败的消息队列中的消息处理间隔时间是不确定的，它取决于失败的消息队列的长度。 SMN向HTTP(S)订

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第三方平台的动态脱敏策略发布到Kafka消息队列后，数据安全进行订阅和消费。消息格式满足要求时，待消息消费成功后，数据安全会生成动态脱敏策略（策略名为Kafka消息中的策略名）并同步到MRS Ranger组件中生效。 图1 动态脱敏订阅原理 值得注意的是，动态脱敏订阅为DataArts

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下游订阅系统因突发流量崩溃。消息队列提供亿级消息堆积能力，3天的默认保留时长，消息消费系统可以错峰进行消息处理。 另外，在商品秒杀、抢购等流量短时间内暴增场景中，为了防止后端应用被压垮，可在前后端系统间使用Kafka消息队列传递请求。 图3 消息队列应对秒杀大流量场景 日志同步

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Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据，作为作业的输入数据。创建DMS

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Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。 分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据，作为作业的输入数据。

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