MySQL使用空事务解决slave从库errant问题

MySQL集群一般部署为主从架构,主库专门用于写入数据,从库用于读数据。 异常情况下,在从库上写入数据,就会出现主从数据不一致问题,称为errant。 如果从库上的这些数据主库上已经有了,或者主库不需要这些数据,我们就可以使用空事务解决errant问题。 接下来,本文介绍如何使用空事务解决errant问题。 首先查看主库的GTID集合: >show master status\G *************************** 1. row **********************
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HDU 1079 Calendar Game(sg)

Adam and Eve enter this year’s ACM International Collegiate Programming Contest. Last night, they played the Calendar Game, in celebration of this contest. This game consists of the dates from January 1, 1900 to November 4, 2001, the contest day. Th
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gorm 处理时间戳

问题 在使用 gorm 的过程中, 处理时间戳字段时遇到问题。写时间戳到数据库时无法写入。 通过查阅资料最终问题得以解决,特此总结 设置数据库的 dsn parseTime = "True" loc = "Local" 设置自定义 Time 类型 package types import ( "database/sql/driver" "fmt" "time" ) // Time is alias type for time.Time type Time time.
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1.1 NAO的基础知识

写作原因 1.nao的母公司被软银收购,部分资料在新发售的v6中不足。 2.网上流传的关于nao的资料都是偏久,而且不是很全面 使用工具 choregraphe 2.8.x和vscode,由于资金限制,很多功能是参考技术文档中所说,根据个人经验书写,并未在v6上进行测试 基础使用 1.连接机器人,首先将机器人开机之后,按下图所示用一个网线一端连接至机器人后脑端口,一端连接至笔记本电脑的以太网端口,注意此时应该暂时断开无线连接。 2.按下机器人胸前按钮(1s左右),一般来说,此时机器人应该报的I
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java 第三次课后作业

1、java字段初始化的规律 public class gouzao { public static void main(String[] args) { test te=new test(); System.out.println(te.field); te=new test(300); System.out.println(te.field); } } package text9; public class test { { field=100; } public int field=10
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源码、反码和补码 源码、反码和补码

源码、反码和补码 一、机器数和真值 要想学习原码, 反码和补码,首先需要先了解机器数和真值的概念. 1、机器数 一个数在计算机中的二进制表示形式, 叫做这个数的机器数。机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1. 比如,十进制中的数 +3 ,计算机字长为8位,转换成二进制就是00000011。如果是 -3 ,就是 10000011 。 那么,这里的 00000011 和 10000011 就是机器数。 2、真值 因为第一位是符号位,所以机器数的形式值就不等于真正
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还是做好自己吧

做好自己,有自己的目标和明确的方向,乐观向上,一个人也挺好。 没必要去观察别人,让人最不自由的也许就是回忆过去和观察别人吧!自由地生活,不要奢望能找到一个能与自己度过一生的女生,概率小的不能相信。要去做的自己最喜欢的事(这个事或许不能使我变得富有,但我能在这事上得到快乐和基本的生活,而且这件事应该是伟大的),这个是可以确定的,概率大点。
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想转载博客内容?看这儿!

现在的作者心胸宽广 可以转载小部分内容,无需与作者联系,但是如果被作者发现转载大部分内容而且不声明转载的,请进陶片放逐
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实验二2

#include<stdio.h> int main() { int days; printf("输入一个整数: \n"); scanf("%d",&days); if(days>=1,days<=5) printf("workdays,fighting\n"); else if(days==6||days==7) printf("weekend,relax~\n"); else
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deepin(深度)下安装防火墙firewalld和图形化firewall-cconfig

执行 sudo apt-get install firewalld 安装防火墙 安装图像化时出现 sudo apt-get install firewall-config 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 有一些软件包无法被安装。如果您用的是 unstable 发行版,这也许是 因为系统无法达到您要求的状态造成的。该版本中可能会有一些您需要的软件 包尚未被创建或是它们已被从新到(Incoming)目
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eureka的fetch-registry属性解释

转自:https://www.cnblogs.com/eatandsleep/p/10970056.html
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查漏补缺复盘10.17

1.取整数a的十位数。 public static void main(String[] args){ int s=1831; int g = s%10; int sw = s/10%10; int b = s/100%10; int q = s/1000%10; System.out.println("个位数是:"+g+";十位数是:"+sw+";百位数是:"+b+";千位数是:"+q
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Python学习日记(三十九) Mysql数据库篇 七

Mysql函数 高级函数 1.BIN(N) 返回N的二进制编码 select BIN(10); 执行结果: 2.BINARY(str) 将字符串str转换为二进制字符串 select BINARY('ASCII'); 执行结果: 3.CASE expression   WHEN condition1 THEN result1   WHEN condition2 THEN result2   ...   WHEN conditionN THEN resultN   ELSE result  EN
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drf序列化单改-整改-局部改-群改接口的实现

整体单改 路由层、模型层、序列化层不需要做修改,只需要处理视图层:views.py """ 1) 单整体改,说明前台要提供修改的数据,那么数据就需要校验,校验的数据应该在实例化“序列化类对象”时,赋值给data 2)修改,就必须明确被修改的模型类对象,并在实例化“序列化类对象”时,赋值给instance 3)整体修改,所有校验规则有required=True的字段,都必须提供,因为在实例化“序列化类对象”时,参数partial默认为False 注:如果partial值设置为True
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第六次作业:正规文法与正规式

1.分别写出描述以下语言的正规文法和正规式: (1)L1={abna|n≥0}。 (2)L2={ambn|n≥1,m ≥1} (3)L3={(ab)n|n≥1} 解: 正规文法:(1)S->aA A->bnA|a S->aS S->bS|ε      (2)S->aA A->bS|b      (3) S->(ab)S|(ab) 正规式: (1)ab*a      (2)aa*bb*      (3)(ab)(ab)* 2.将以下正规文法转换到正规式 Z→0A A→0A|0B B→1A|ε 解
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第一次来到这个博客?看这儿!

欢迎来的xmmlj的博客,这个博客主要写...... 什么都写 首先,看定会有题解 然后......竞赛游记 吧(这个坑到现在都没填) 偶尔会写一点人生的经历? 你说你想要我的博文?Emm......以后再说吧 其实你如果在luogu私信xmmlj也可以获得哦 最后,不管你是蒟蒻还是dalao, 都请接受我的Orz ,祝你观看愉快
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開號

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Spring Bean 管理

1 XML 方式(上) 1.1 Bean 实例化的三种方式 无参构造方法 静态工厂方法 实例工厂方法
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Archlinux中更换grub主题

1. 下载grub主题包 b 2. 解压文件,复制到主题目录下。 /boot/grub/themes 3. 修改配置文件 sudo vim /etc/grub.d/00_header 添加如下内容 GRUB_THEME="/boot/grub/themes/主题包名/theme.txt" 4. 更新配置文件 sudo grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg
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复杂模型可解释性方法——LIME

一、模型可解释性     近年来,机器学习(深度学习)取得了一系列骄人战绩,但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴,或者称之为黑盒(机器是否同样不能理解?),当一个机器学习模型泛化性能很好时,我们可以通过交叉验证验证其准确性,并将其应用在生产环境中,但是很难去解释这个模型为什么会做出此种预测,是基于什么样的考虑?作为机器学习从业者很容易想清楚为什么有些模型存在性别歧视、种族歧视和民族仇恨言论(训练样本的问题),但是很多场景下我们需要向模型使用方作出解释,让其清楚模型为什么要做出此种预
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