检查点(checkpoint)的工作机制

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torch checkpoint原理

torch checkpoint原理

torch checkpoint原理深度学习模型的训练往往需要大量的计算资源和时间。

为了提高训练效率和节省计算资源,研究者们提出了一种名为"checkpoint"的技术,用于在训练过程中保存中间结果,从而减少重复计算的次数。

torch checkpoint是基于PyTorch深度学习框架的一个特性,它允许在模型的前向传播过程中,将一部分计算结果保存下来,以便在反向传播时重用。

通过这种方式,可以减少计算图的规模,并且在内存资源受限的情况下,仍然能够训练较大的模型。

torch checkpoint的原理可以简单概括为以下几个步骤:1. 定义需要保存的中间结果:在模型的前向传播过程中,我们可以通过在代码中插入torch.utils.checkpoint.checkpoint函数来标记需要保存的中间结果。

这些中间结果通常是计算比较耗时的部分,比如卷积操作或者复杂的非线性变换。

2. 运行前向传播过程:在训练过程中,我们正常地运行模型的前向传播过程。

当遇到torch.utils.checkpoint.checkpoint函数时,该函数会将当前的输入和模型状态保存下来,并返回一个轻量级的代理模型。

3. 保存中间结果:在运行完整个前向传播过程后,我们可以将返回的代理模型作为输入,通过调用torch.utils.checkpoint.get_device_states函数来获取保存的中间结果。

这些中间结果可以保存在硬盘上,以便在需要时进行加载和重用。

4. 反向传播过程:在模型的反向传播过程中,我们可以通过调用torch.utils.checkpoint.detach函数来将保存的中间结果重新连接到计算图中。

这样,模型就可以在反向传播过程中重用这些结果,而无需重新计算。

torch checkpoint的核心思想是将计算图分割成若干个子图,并保存每个子图的中间结果。

这样,在反向传播时,只需要计算与中间结果相关的部分,大大减少了计算量。

细胞生物学名词解释.

细胞生物学名词解释.

名词解释:1.cellular aging:即细胞衰老,是指细胞在执行生命活动的过程中,随着时间的推移,细胞的增殖能力和生理功能逐渐出现衰退的过程。

2.cell biology:即细胞生物学,是研究细胞生命现象发生的规律及其本质的科学。

3.cell differentiation:即细胞分化,是指由同一来源的细胞(如受精卵)逐渐产生出形态结构、功能和生化特征各不相同的一类细胞群,形成这种稳定性差异的过程称为细胞分化。

4.gene differential expression:即基因差异性表达,多细胞生物个体发育与细胞分化过程中,其基因组DNA 并不全部表达,而呈现选择性表达,它们按照一定的时空顺序,在不同性别和同一细胞的不同发育阶段发生差异性表达。

5.Cysteine aspartic acid speific protease:即半胱氨酸天冬氨酸特异性蛋白酶,简写为Caspase,是一类半胱氨酸蛋白水解酶,为线虫凋亡基因ced-3的同源物,是引起细胞凋亡的关键酶。

6.Caspase:是一类半胱氨酸蛋白水解酶,简称为Caspase;为线虫凋亡基因ced-3的同源物,是引起细胞凋亡的关键酶。

7.Apoptosis:即细胞凋亡,是指细胞在一定的生理或病理条件下,一种主动的由基因决定的细胞自杀过程。

8.限制点(restriction point):或者称为启动点是G0期细胞进入G1早期的一个检查点,也是哺乳动物细胞周期G1晚期控制进入S期的调节点,相当于酵母的Start检查点。

9.检查点(checkpoint):是细胞周期中的一套保证DNA复制和染色体分配质量的检查机制。

10.收缩环(contractile ring):紧贴于细胞分裂部位细胞膜内侧,包含可收缩的肌动蛋白束和肌球蛋白II。

一.简述细胞衰老的意义及研究途径。

细胞衰老研究具有越来越重要的意义:细胞衰老是机体衰老和死亡的基础,也是众多老年性疾病的基础。

prometheuscheckpoint原理

prometheuscheckpoint原理

prometheuscheckpoint原理Prometheus是一种开源的监控和警报工具,用于记录实时的度量数据,并且提供强大的查询和可视化功能。

Checkpoint是Prometheus提供的一种数据持久化机制,它可以将度量数据保存在磁盘上,以便于在Prometheus实例重启后能够恢复数据。

本文将详细介绍Prometheus Checkpoint的原理及其工作方式。

1. Checkpoint原理概述:在Prometheus中,度量数据的持久化通常通过检查点(Checkpoint)来实现。

检查点是指将数据写入磁盘,以便在Prometheus实例重启后能够恢复数据状态。

Checkpoint持久化机制的实现涉及到以下两个关键概念:快照(Snapshot)和日志(Write-Ahead Log,简称WAL)。

2. 快照(Snapshot):快照是指将当前时刻的所有数据写入磁盘的一个完整的副本。

这种方式非常适合用于在Prometheus重启后恢复整个数据集。

在执行快照过程中,Prometheus首先会将当前的内存数据集写入一个临时文件。

然后,它会将当前的指针位置也写入该文件,以便在恢复过程中能够定位到恢复位置。

最后,它会将该文件重命名为稳定的文件名,以确保在Prometheus重启后能够找到该文件。

快照的生成是有一定成本的,尤其在数据集很大的情况下。

因此,Prometheus默认情况下是以一定的时间间隔自动执行快照,以便在重启后能够快速地恢复数据。

3. 日志(Write-Ahead Log,WAL):WAL是一种预写日志,它用于记录Prometheus中每次发生的写入操作。

当写入操作发生时,Prometheus会将目标数据写入WAL,然后再将其写入内存中。

这样做的好处是,即使Prometheus在重启前发生崩溃,其数据仍然可以通过WAL进行恢复。

WAL的实现是通过文件系统的追加写入特性来实现的,即每次发生写入操作时,Prometheus会将数据以追加的方式写入一个文件。

CheckPoint整体安全解决方案

CheckPoint整体安全解决方案

CheckPoint平安解决方案目录1 公司简介 (2)2 CheckPoint软件刀片架构 (2)2.1 什么是软件刀片架构? (3)2.2 主要优点 (3)2.3 如何部署CheckPoint软件刀片 (4)3 CheckPoint统一平安管理 (4)3.1 综合平安管理 (5)3.1.1 SmartCenter为所有CheckPoint应用程序提供集中管理,他包括以下组件: (5)3.1.2 基于策略VPN/防火墙管理 (8)3.1.3 大规模VPN和平安管理 (8)3.2 Smart-1〔CheckPoint管理控制设备〕 (8)3.2.1 集成网络、IPS和端点平安管理 (9)3.2.2 内置支持SANs和最大12TB机载RAID存储能力 . 93.2.3 高可用性和适用性,配有冗余热交换部件和集成Lights-Out管理〔LOM〕 (9)3.2.4 灵活管理多个平安策略,基于角色粒度管理和多域管理(Provider-1) (10)3.2.5 可靠操作系统—SecurePlatform (10)4 CheckPoint Endpoint Security〔端点平安〕 (10)4.1 防病毒/防间谍软件 (10)4.2 全磁盘加密 (10)4.3 媒体加密和端口保护 (11)4.4 网络访问控制(NAC) (12)4.5 程序控制与程序参谋 (12)4.6 集中管理 (13)1 公司简介CheckPoint软件技术是全球领先Internet平安效劳提供商,是唯一提供面向网络、数据与端点整体平安性供给商,而且所有功能都统一在一个管理框架下。

CheckPoint为客户提供切实有效保护,抵御各种类型威胁,并且降低平安复杂性与总拥有本钱。

CheckPoint通过开发软件刀片架构继续创新。

动态软件刀片架构为您带来平安、灵活、简单解决方案,完全可定制,从而满足各种组织或环境平安需求。

CheckPoint客户包括成千上万各种规模企业与组织〔包括所有财富100强企业〕。

mysql 检查点触发条件

mysql 检查点触发条件

mysql 检查点触发条件1.引言1.1 概述在数据库管理系统中,检查点(checkpoint)是一种机制,用于提供数据恢复和系统故障恢复的支持。

在MySQL数据库中,检查点是指将数据库系统中的缓冲区数据和日志信息写入磁盘,以确保数据的持久性和一致性。

当系统发生异常情况或意外故障时,检查点可以用于从最近的已提交事务状态开始进行恢复操作,以保护数据的完整性。

检查点的触发条件是指在MySQL数据库中触发执行检查点操作时所需要满足的条件。

这些条件通常包括以下几个方面:1. 事务提交:当一个事务成功执行并被提交时,系统就会考虑生成一个检查点。

因为一个事务的提交表示其对数据库的修改已经生效,将其包含在检查点中可以确保这些修改得到持久保存。

2. 脏页面数量:脏页面是指已经被修改但尚未写入磁盘的数据页。

当脏页面数量达到一定阈值时,系统会触发生成一个检查点。

这是因为过多的脏页面可能导致内存不够用,影响数据库性能,而生成检查点可将这些修改的数据页写入磁盘,释放内存空间。

3. 时间间隔:为了避免频繁地进行检查点操作,系统通常会设置一个时间间隔,使得在一段时间内只会生成一个检查点。

这样可以降低频繁的磁盘写操作带来的性能开销。

综上所述,mysql检查点的触发条件主要包括事务提交、脏页面数量和时间间隔。

通过满足这些条件,系统可以在适当的时机自动地生成检查点,以保证数据的一致性和持久性。

在接下来的内容中,我们将详细探讨mysql检查点的定义和更多相关的触发条件。

1.2 文章结构文章结构部分的内容应包括对整篇文章的章节划分和各章节内容的简要介绍。

在本篇文章中,文章被分为引言、正文和结论三个主要部分。

引言部分主要介绍了文章的概述、结构和目的。

在概述中,我们将简要介绍什么是mysql检查点以及其重要性。

在文章结构中,我们将指导读者了解文章的大致内容和章节划分。

在目的部分中,我们将解释为什么进行这样的研究以及我们希望达到的目标。

正文部分是文章的主体,将详细介绍mysql检查点的定义和触发条件。

mysql checkpoint机制

mysql checkpoint机制

mysql checkpoint机制MySQL是目前常见的一种数据库管理系统,在进行数据的存储和管理时,存在着一定的数据恢复和一致性问题。

为了解决这些问题,MySQL引入了checkpoint机制。

本文将对MySQL的checkpoint机制进行详细的解释和简述。

一、checkpoint的概念和原理CheckPoint(检查点)是指在MySQL中,将所有已修改的和未被提交的事务所产生的日志记录,统一写入磁盘的一个操作。

通过checkpoint机制,MySQL将在一段时间内所有的数据操作(增、删、改)都写至log buffer中,当log buffer满了或者时间到达一定水平时,数据会被写进磁盘中。

在真正写入磁盘之前,MySQL将会先将每个事务进行数据更新并记录许多redoa日志和硬盘日志。

在MySQL的启动过程中,需要进行数据库的初始化工作,建立数据库系统自身的数据结构,同时恢复文件系统的数据。

由于MySQL中的操作历史是通过redo日志和undo 日志来记录的,所以数据的恢复是通过这些日志来进行的。

如果数据库在上一次关闭时没有正常关闭,那么MySQL 的恢复机制会对数据的一致性进行检查并进行修复。

在数据库退出时,所有未提交的事务都会被撤销,所有修改的页都会被写入磁盘。

二、checkpoint的好处和作用Checkpoint机制的主要功能是保证MySQL中数据的一致性。

在进行数据库操作时,可能会因为各种原因导致数据的不一致性,影响到MySQL的正常工作。

此时,checkpoint就可以将所有已经提交的操作写入磁盘中,从而保证数据的一致性。

Checkpoint机制还可以加快MySQL的恢复速度。

在MySQL启动过程中,需要对数据库进行恢复操作。

如果这个过程需要遍历整个数据文件,那么恢复的过程就会非常耗时,因此checkpoint机制的引入,可以提高方案的恢复速度。

通过checkpoint机制,MySQL可以更加灵活的进行内存管理。

checkpoint的工作流程

checkpoint的工作流程

checkpoint的工作流程Checkpoint是一种用于网络防火墙和安全设备的软件和硬件系统。

它的主要功能是检查网络上的流量,防止未经授权的访问和攻击。

Checkpoint的工作流程可以分为以下几个步骤:1. 收集信息Checkpoint首先会收集网络上的信息,包括流量、日志、事件等。

这些信息可以从多个源头获取,例如网络设备、安全设备、服务器等。

收集的信息会被存储在Checkpoint的数据库中,以供后续的分析和处理。

2. 分析Checkpoint会对收集到的信息进行分析,以确定是否存在安全威胁。

分析的过程包括以下几个方面:- 安全策略分析:检查网络上的流量是否符合安全策略,例如是否允许访问某个特定的端口或协议。

- 威胁分析:检查网络上的流量是否包含恶意的攻击行为,例如病毒、木马、DoS攻击等。

- 行为分析:检查网络上的流量是否存在异常行为,例如大量的连接请求、重复的访问等。

3. 决策根据分析的结果,Checkpoint会做出相应的决策,以保护网络的安全。

决策的过程包括以下几个方面:- 阻止:如果分析结果表明存在安全威胁,Checkpoint会立即阻止相关的流量,以保护网络的安全。

- 警告:如果分析结果表明存在潜在的安全威胁,但尚未达到阻止的程度,Checkpoint会发出警告,以提醒管理员注意。

- 允许:如果分析结果表明网络上的流量是合法的,Checkpoint 会允许其通过,以确保业务的正常运行。

4. 记录和报告Checkpoint会记录所有的决策和事件,并生成报告。

这些报告可以帮助管理员了解网络上的安全状况,以及采取相应的措施。

报告的内容包括以下几个方面:- 安全事件:记录所有的安全事件,包括被阻止的攻击、警告信息等。

- 流量统计:统计网络上的流量情况,包括流量的来源、目的、协议等。

- 安全策略:记录所有的安全策略,并统计其使用情况。

总结Checkpoint的工作流程可以帮助管理员保护网络的安全,防止未经授权的访问和攻击。

图解Flink的Checkpoint机制

图解Flink的Checkpoint机制

图解Flink的Checkpoint机制Flink是一个分布式的流处理引擎,而流处理的其中一个特点就是7X24。

那么,如何保障Flink作业的持续运行呢?Flink的内部会将应用状态(state)存储到本地内存或者嵌入式的kv数据库(RocksDB)中,由于采用的是分布式架构,Flink需要对本地生成的状态进行持久化存储,以避免因应用或者节点机器故障等原因导致数据的丢失,Flink是通过checkpoint(检查点)的方式将状态写入到远程的持久化存储,从而就可以实现不同语义的结果保障。

通过本文,你可以了解到什么是全局一致性检查点,Flink内部如何通过检查点实现Exactly Once的结果保障。

什么是Checkpoint(检查点)为了保证state容错,Flink提供了处理故障的措施,这种措施称之为checkpoint(一致性检查点)。

checkpoint是Flink实现容错的核心功能,主要是周期性地触发checkpoint,将state生成快照持久化到外部存储系统(比如HDFS)。

这样一来,如果Flink程序出现故障,那么就可以从上一次checkpoint中进行状态恢复,从而提供容错保障。

另外,通过checkpoint机制,Flink可以实现Exactly-once语义(Flink内部的Exactly-once,关于端到端的exactly_once,Flink是通过两阶段提交协议实现的)。

下面将会详细分析Flink的checkpoint机制。

检查点的生成如上图,输入流是用户行为数据,包括购买(buy)和加入购物车(cart)两种,每种行为数据都有一个偏移量,统计每种行为的个数。

第一步:JobManager checkpoint coordinator 触发checkpoint。

第二步:假设当消费到[cart,3]这条数据时,触发了checkpoint。

那么此时数据源会把消费的偏移量3写入持久化存储。

SCN的介绍

SCN的介绍

SCN的介绍Oracle中的SCN有下面几种:1)系统检查点scn(v$database(checkpoint_change#))当一个检查点动作完成之后,Oracle就把系统检查点的SCN存储到控制文件中select checkpoint_change# from v$database;2)数据文件检查点scn (v$datafile(checkpoint_change#))当一个检查点动作完成之后,Oracle就把每个数据文件的scn单独存放在控制文件中select name,checkpoint_change# from v$datafile;3)数据文件终止scn (v$datafile(last_change#))每个数据文件的终止scn都存储在控制文件中。

在正常的数据库操作过程中,所有正处于联机读写模式下的数据文件的终止scn都为null,异常关闭后的Stop SC N,也为NULL.select name,last_change# from v$datafile;4)数据文件启动scn (v$datafile_header(checkpoint_change#)Oracle把这个检查点的scn存储在每个数据文件的文件头中,这个值称为启动scn,因为它用于在数据库实例启动时,检查是否需要执行数据库恢复select name,checkpoint_change# from v$datafile_header;2、SCN的工作机制1)在数据库打开并运行之后,控制文件中的系统检查点scn、控制文件中的数据文件检查点scn和每个数据文件头中的启动scn都是相同的2 )控制文件中的每个数据文件的终止scn都为null3) NORMAL或IMMEDIATE关闭数据库的过程中,系统会执行一个检查点动作,这时所有数据文件的终止scn都会设置成数据文件头中的那个启动scn的值。

4)在数据库重新启动的时,Oracle将执行两次检查◆看数据文件头中的ckpt计数器(v$datafile_header.checkpoint_count)是否与对应控制文件中的ckpt计数器(v$datafile.)一致。

数据库ORACLE之检查点(checkpoint)

数据库ORACLE之检查点(checkpoint)

checkpoint是个数据库事件,他将已修改的数据从高速缓存刷新到磁盘,并更新控制文件和数据文件。

什么时候发生checkpoint?我们知道了checkpoint会刷新脏数据,但什么时候会发生checkpoint呢?以下几种情况会触发checkpoint。

1.当发生日志组转换的时候2.当符合LOG_CHECKPOINT_TIMEOUT,LOG_CHECKPOINT_INTERVAL,fast_start_io_target,fast_start_mttr_target 参数设置的时候3.当运行ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILE的时候4.当运行ALTER SYSTEM CHECKPOINT的时候5.当运行alter tablespace XXX begin backup,end backup的时候6.当运行alter tablespace ,datafile offline的时候;检查点分为三类:1)局部检查点:单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。

触发命令:svmrgrl>alter system checkpoint local;这条命令显示的触发一个局部检查点。

2)全局检查点:所有实例(对应并行数据服务器)执行数据库所有所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。

触发命令svrmgrl>alter system checkpoint global;这条命令显示的触发一个全局检查点。

3)文件检查点:所有实例需要执行数据文件集的一个检查点操作,如使用热备份命令alter tablespace USERS begin backup,或表空间脱机命令alter tablespace USERS offline,将执行属于USERS表空间的所有数据文件的一个检查点操作。

检查点处理步骤:1)获取实例状态队列:实例状态队列是在实例状态转变时获得,ORACLE获得此队列以保证检查点执行期间,数据库处于打开状态;2)获取当前检查点信息:获取检查点记录信息的结构,此结构包括当前检查点时间、活动线程、进行检查点处理的当前线程、日志文件中恢复截止点的地址信息;3)缓存区标识:标识所有脏缓存区,当检查点找到一个脏缓存区就将其标识为需进行刷新,标识的脏缓存区由系统进程DBWR进行写操作,将脏缓存区的内容写入数据文件;4)脏缓存区刷新:DBWR进程将所有脏缓存区写入磁盘后,设置一标志,标识已完成脏缓存区至磁盘的写入操作。

数据库事务的持久性与一致性保证方法(五)

数据库事务的持久性与一致性保证方法(五)

数据库事务的持久性与一致性保证方法引言:数据库事务是一组数据库操作,被视为一个单一的逻辑工作单元。

事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性四个特性。

在这四个特性中,持久性和一致性是数据库事务中最为重要的两个方面。

本文将探讨数据库事务的持久性与一致性保证方法,并介绍一些常用的技术手段。

一、持久性保证方法:事务的持久性是指一旦事务提交,其所做的修改将永久保存在数据库中,即使在数据库系统故障的情况下也能够恢复。

为了保证事务的持久性,以下是几种常用的方法。

1.写前日志(Write-Ahead Logging,WAL):WAL是一种常见的持久性保证方法,其核心思想是在进行数据修改之前,先将修改的操作记录到日志中。

当事务提交时,数据库系统将修改应用到数据库,并将提交操作记录到日志中。

在数据库系统故障恢复时,可以利用日志进行数据恢复,确保事务的持久性。

2.检查点(Checkpoint):检查点是指在事务执行过程中,定期将数据库的状态保存到稳定存储设备上。

通过对数据库状态进行周期性的备份,可以缩短数据库系统失败恢复的时间,从而提高事务的持久性。

3.冗余存储:为了保证事务的持久性,可以将数据存储在多个物理设备上,即冗余存储。

当一个设备出现故障时,可以通过备用设备进行故障恢复,确保数据的持久性。

二、一致性保证方法:事务的一致性是指数据库在事务开始和结束时都保持一致的状态。

在多用户并发操作的环境下,保证事务的一致性是具有挑战性的。

以下是几种常用的一致性保证方法。

1.并发控制:并发控制是指对并发执行的事务进行管理和调度,以保证事务的一致性。

常见的并发控制技术包括锁定机制、并发调度算法和多版本并发控制等。

通过对事务的调度和资源的管理,可以避免并发执行导致的数据不一致问题,保证事务的一致性。

2.数据完整性约束:数据完整性约束是指通过定义一些规则和约束条件,限制事务对数据进行的操作,从而保证数据的一致性。

例如,数据库可以通过定义主键、外键和唯一约束等,对数据的合法性进行限制,从而保证事务的一致性。

信号通路7—Cell Cycle Checkpoint

信号通路7—Cell Cycle  Checkpoint

信号通路7—Cell Cycle Checkpoint订阅号APExBIO图▲细胞周期/检查点信号通路图1细胞周期/检查点介绍细胞周期/检查点(Cell cycle / checkpoint)是细胞周期的一个调控机制。

细胞周期的目的是准确地复制每个生物体的DNA,然后将细胞及其内容物在两个子细胞间均匀分配。

在真核生物中,细胞周期由四个主要阶段组成:G1期,细胞代谢活跃并连续生长; S期,DNA复制发生; G2期,细胞生长持续并且合成各种蛋白质以准备分裂;M(有丝分裂)期,复制的染色体(称为姐妹染色单体)分离成两个子核,细胞分为两个子细胞,每个子细胞具有DNA完整拷贝。

与真核细胞周期相比,原核细胞周期(称为二分裂)是相对简单和快速的:染色体从复制起点复制,组装新膜,细胞壁形成隔膜将细胞一分为二。

当细胞正常生长或者受到外来压力时都会决定是否进入下一个期。

正常的细胞周期有三个检查点:在G1期和S期间有一个检查点,这个检查点在动物细胞称为Restriction point,在酵母菌称为Start point。

这个检查点检查细胞是否生长足够适合进行染色体复制或者是否离开细胞周期进入休止期(G0期);在G2期和M 期间有一个检查点,检查所有染色体是否已被复制;在有丝分裂中有一个检查点(Spindle checkpoint)检查是否所有纺锤体已经跟染色体接上,再继续有丝分裂。

外来压力(例如基因损害)都会激活检查点。

细胞会停止进入下一期将基因修复:修复成功后进入下一期,修复失败则会启动细胞凋亡机制自毁,避免将受损基因带到下一个子代。

细胞周期检查点的主要作用机制是通过调节细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)的活性,其结合不同类型的称为细胞周期蛋白(cyclin)的调节蛋白,特异性的cyclin-CDK复合物在细胞周期的不同阶段形成和活化。

这些复合物反过来激活不同的下游靶点,以促进或阻止细胞周期进程。

细胞周期内有两个阶段最为重要:G1到S和G2到M;这两个阶段正处在复杂活跃的分子水平变化的时期,容易受环境条件的影响,如果能够人为的进行调控,将对深入了解生物的生长发育和控制肿瘤生长等有重要意义。

checkpoint扫盲

checkpoint扫盲

checkpoint扫盲什么是checkpoint在数据库系统中,写日志和写数据文件是数据库中IO消耗最大的两种操作,在这两种操作中写数据文件属于分散写,写日志文件是顺序写,因此为了保证数据库的性能,通常数据库都是保证在提交(commit)完成之前要先保证日志都被写入到日志文件中,而脏数据块着保存在数据缓存(buffer cache)中再不定期的分批写入到数据文件中。

也就是说日志写入和提交操作是同步的,而数据写入和提交操作是不同步的。

这样就存在一个问题,当一个数据库崩溃的时候并不能保证缓存里面的脏数据全部写入到数据文件中,这样在实例启动的时候就要使用日志文件进行恢复操作,将数据库恢复到崩溃之前的状态,保证数据的一致性。

检查点是这个过程中的重要机制,通过它来确定,恢复时哪些重做日志应该被扫描并应用于恢复。

一般所说的checkpoint是一个数据库事件(event),checkpoint事件由checkpoint 进程(LGWR/CKPT进程)发出,当checkpoint事件发生时DBWn会将脏块写入到磁盘中,同时数据文件和控制文件的文件头也会被更新以记录checkpoint信息。

checkpoint的作用checkpoint主要2个作用:1.保证数据库的一致性,这是指将脏数据写入到硬盘,保证内存和硬盘上的数据是一样的;2.缩短实例恢复的时间,实例恢复要把实例异常关闭前没有写出到硬盘的脏数据通过日志进行恢复。

如果脏块过多,实例恢复的时间也会很长,检查点的发生可以减少脏块的数量,从而提高实例恢复的时间。

通俗的说checkpoint就像word的自动保存一样。

检查点分类∙完全检查点(Normal checkpoint)∙增量检查点(Incremental checkpoint)checkpoint相关概念术语在说明checkpoint工作原理之前我们先了解一些相关的术语。

RBA(Redo Byte Address), Low RBA(LRBA), High RBA(HRBA)RBA就是重做日志块(redo log block)的地址,相当与数据文件中的ROWID,通过这个地址来定位重做日志块。

细胞周期检验点简述

细胞周期检验点简述

2020/3/22
9
S期检验点
2020/3/22
10
G2期检验点
• DNA复制结束,细胞周期由S期进人G2期, 并准备进行细胞分裂。当DNA复制尚未完 成时,M期激酶的活性不能表现出来。G2 期检验点的功能是阻止带有DNA损伤的细 胞进入M期,确保细胞基因组的完整性和稳
定性。这是一个复杂的信号转导网络,涉 及多种分子的相互作用,ATM/ATR— CHK2/CHK2一CDC25C—CDC2是主要 的转导途径。
2020/3/22
2
细胞周期检测点的作用
●细胞周期检测点(checkpoints)构成了DNA修 复的完整元件。
●检测点通过延缓细胞周期的进展,为DNA 复制前的修复、基因组的复制、有丝分裂 及基因组的分离提供更多的时间。
●检测点功能的丢失或减弱可能通过降低 DNA复制效率来增加和诱导基因突变和染 色体畸变。在某些遗传性癌症和细胞转化 早期,已经观察到检测点调控缺失,后者
• 1:探测器(sensor), 负责检查质量问题;
• 2:传感器(signaltransducer), 负责信号传 递;
• 3:效应器(effector), 由效应器去中断细胞 周期进程并开动修复机制。
2020/3/22
6
检测点的组成:发现或传感(detect或sensor) 制动或扣留(stop或arrest)、 修复(repair)、 继续分裂或死亡。
2020/3/22
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正常分离才能通过染色体分离检测 点进入末期
• Cdc14磷酸酶的活化-促使M期cyclin经多聚 泛素化被降解-致MDF活性丧失-引发细胞进 入末期
2020/3/22
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DNA损伤检测点DNA损伤后的修复

QTP 检查点(CheckPoint)

QTP 检查点(CheckPoint)

QTP 检查点(CheckPoint)手工测试时,我们的测试方法是通过取运行时真实的值和期望值比较,再生成测试结果。

QTP 中CheckPoint可以实现这个功能。

检查点(CheckPoint)定义:将特定属性的当前数据与期望数据进行比较的检查点,用于判定被测试程序的功能是否正确。

QTP内置检查点实手工测试时,我们的测试方法是通过取运行时真实的值和期望值比较,再生成测试结果。

QTP中CheckPoint可以实现这个功能。

检查点(CheckPoint)定义:将特定属性的当前数据与期望数据进行比较的检查点,用于判定被测试程序的功能是否正确。

QTP内置检查点实现原理:–录制时根据用户设置的检测内容,记录数据作为基线数据–回放时,QTP捕获对象的运行时数据,与脚本中的基线数据进行比较–如果基线数据和运行时数据相同,结果为Passed,反之为Failed检查点类型:1.标准检查点(Standard Checkpoint)检查对象的属性,如可以检查某个按钮的是否被选取;2. 文本检查点(Text Checkpoint)检查网页或窗口中的文字内容是否正确;3.文本区域检查点(Text Area Checkpoint)检查网页或窗口中的文字是否在指定的区域显示;4.位图检查点(Bitmap Checkpoint)检查位图格式的网页或应用程序区域;如。

被测应用程序中有一个按钮,显示<查看文档>其中<号码>会被输入到应用程序中其它位置窗体的四位数字代码替换。

可以创建一个文本区域检查点,以确认在该按钮上显示与窗体中的号码相同;5.数据库检查点(Database Checkpoint)检查由应用程序访问的数据库到内容;6.可访问性检查点(A clearcase/" target="_blank" >ccessibility Checkpoint)对网站区域属性进行识别,以检查是否符合可访问性规则的要求;7.XML检查点(XML Checkpoint)检查xml文件数据内容;以上除了数据库检查点其它几种检查点需在录制情况下插入,也可在非录制情况下通过Active Screen选择相应对象进行检查点插入。

Flink中State管理与恢复之CheckPoint原理及三种checkpoint使用方式对比

Flink中State管理与恢复之CheckPoint原理及三种checkpoint使用方式对比

Flink中State管理与恢复之CheckPoint原理及三种checkpoint使⽤⽅式对⽐CheckPoint当程序出现问题需要恢复 Sate 数据的时候,只有程序提供⽀持才可以实现 State 的容错。

State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制,这样才可以保证 Exactly-once 这种语义,但是注意,它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once,⽐如 Flink 内置⽀持的算⼦。

针对 Source和 Sink 组件,如果想要保证 Exactly-once 的话,则这些组件本⾝应⽀持这种语义。

1) CheckPoint 原理Flink 中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了 Checkpoints 容错机制,分布式快照可以将同⼀时间点 Task/Operator 的状态数据全局统⼀快照处理,包括前⾯提到的 KeyedState 和 Operator State。

Flink 会在输⼊的数据集上间隔性地⽣成 checkpoint barrier,通过栅栏(barrier)将间隔时间段内的数据划分到相应的 checkpoint 中。

每个算⼦都会进⾏checkpoint 操作。

如下图:从检查点(CheckPoint)恢复如下图:假如我们设置了三分钟进⾏⼀次CheckPoint,保存了上述所说的 chk-100 的CheckPoint状态后,过了⼗秒钟,offset已经消费到(0,1100),pv统计结果变成了(app1,50080)(app2,10020),但是突然任务挂了,怎么办?莫慌,其实很简单,flink只需要从最近⼀次成功的CheckPoint保存的offset(0,1000)处接着消费即可,当然pv值也要按照状态⾥的pv值(app1,50000)(app2,10000)进⾏累加,不能从(app1,50080)(app2,10020)处进⾏累加,因为 partition 0 offset消费到 1000时,pv统计结果为(app1,50000)(app2,10000)当然如果你想从offset (0,1100)pv(app1,50080)(app2,10020)这个状态恢复,也是做不到的,因为那个时刻程序突然挂了,这个状态根本没有保存下来。

hdfs checkpoint机制

hdfs checkpoint机制

hdfs checkpoint机制HDFS的Checkpoint机制是一种用于保证数据可靠性的机制。

其基本原理是将NameNode的元数据定期写入磁盘,并将相应的信息发送给次要NameNode以保存为检查点文件。

具体来说,HDFS使用CheckPoint(检查点)机制是为了将数据快速复制到另一个位置以进行备份。

该过程通常在向次要节点中的编辑日志构建元数据文件时发生。

这个过程有助于避免在故障切换后,如果没有完整的检查点,需要根据实时操作日志(编辑日志)重新构建元数据的情况,因为这样会导致构建时间和操作的数量变得相当复杂。

总的来说,HDFS的Checkpoint机制通过定期复制和保存数据,提供了一种有效的数据可靠性保障方式。

在HDFS中,Checkpoint机制通常在以下几种情况下被使用:1.定期维护:Checkpoint机制可以定期执行,以保持数据的一致性和完整性。

例如,每隔一定时间间隔,系统会自动执行一次Checkpoint,以确保数据的可靠性。

2.数据恢复:如果在HDFS中发生了数据丢失或损坏的情况,可以使用Checkpoint机制来恢复数据。

通过检查点文件,可以快速恢复丢失的数据,减少数据丢失的风险。

3.故障处理:如果在HDFS中发生了故障,如NameNode宕机,可以使用Checkpoint机制快速切换到备用NameNode,保证服务的可用性。

同时,通过检查点文件,可以快速恢复到故障发生前的状态,减少数据丢失的风险。

4.版本控制:通过Checkpoint机制,可以保存特定时间点的数据快照,以便进行版本控制和历史数据回溯。

这有助于在数据修改过程中进行数据备份和恢复。

总的来说,Checkpoint机制在HDFS中被用于保证数据的可靠性、可用性和一致性。

Flink之Checkpoint的设置和使用

Flink之Checkpoint的设置和使用

Flink之Checkpoint的设置和使⽤具体实现代码如下所⽰:val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironmentenv.setParallelism(2)env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)/*** 配置状态后端,知道checkpoint的存储路径(在最新的flink中需要使⽤ StreamExecutionEnvironment 来直接设置,但在1.10.2中还不能使⽤该⽅法) */// StreamExecutionEnvironment.setStateBackend(new FsStateBackend(""))env.setStateBackend(new FsStateBackend(checkpointPath))/*** checkpoint的相关设置*/// 启⽤检查点,指定触发checkpoint的时间间隔(单位:毫秒,默认500毫秒),默认情况是不开启的env.enableCheckpointing(1000L)// 设定语义模式,默认情况是exactly_onceenv.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)// 设定Checkpoint超时时间,默认为10分钟env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)// 设定两个Checkpoint之间的最⼩时间间隔,防⽌出现例如状态数据过⼤⽽导致Checkpoint执⾏时间过长,从⽽导致Checkpoint积压过多,// 最终Flink应⽤密切触发Checkpoint操作,会占⽤了⼤量计算资源⽽影响到整个应⽤的性能(单位:毫秒)env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)// 默认情况下,只有⼀个检查点可以运⾏// 根据⽤户指定的数量可以同时触发多个Checkpoint,进⽽提升Checkpoint整体的效率env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)// 外部检查点// 不会在任务正常停⽌的过程中清理掉检查点数据,⽽是会⼀直保存在外部系统介质中,另外也可以通过从外部检查点中对任务进⾏恢复env.getCheckpointConfig.enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)// 如果有更近的保存点时,是否将作业回退到该检查点env.getCheckpointConfig.setPreferCheckpointForRecovery(true)// 设置可以允许的checkpoint失败数env.getCheckpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(3)/*** 重启策略的配置*/// 重启3次,每次失败后等待10000毫秒env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 10000L))// 在5分钟内,只能重启5次,每次失败后最少需要等待10秒env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(5, Time.of(5, TimeUnit.MINUTES), Time.of(10, TimeUnit.SECONDS)))val resultStream: DataStream[SensorReading] = env.readTextFile(sensorPath).map(new MyMapToSensorReading).map(data => {Thread.sleep(1000)data}).keyBy(_.id).reduce((x, y) => SensorReading(x.id, y.timestamp, x.temperature + y.temperature))resultStream.print()env.execute("CheckPointDemo")。

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检查点是一个数据库事件,它把修改数据从高速缓存写入磁盘,并更新控制文件和数据文件。

检查点分为三类:
1)局部检查点:单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。

触发命令:
svmrgrl>alter system checkpoint local;
这条命令显示的触发一个局部检查点。

2)全局检查点:所有实例(对应并行数据服务器)执行数据库所有所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。

触发命令
svrmgrl>alter system checkpoint global;
这条命令显示的触发一个全局检查点。

3)文件检查点:所有实例需要执行数据文件集的一个检查点操作,如使用热备份命令alter tablespace USERS begin backup,或表空间脱机命令alter tablespace USERS offline,将执行属于USERS表空间的所有数据文件的一个检查点操作。

检查点处理步骤:
1)获取实例状态队列:实例状态队列是在实例状态转变时获得,ORACLE获得此队列以保证检查点执行期间,数据库处于打开状态;
2)获取当前检查点信息:获取检查点记录信息的结构,此结构包括当前检查点时间、活动线程、进行检查点处理的当前线程、日志文件中恢复截止点的地址信息;
3)缓存区标识:标识所有脏缓存区,当检查点找到一个脏缓存区就将其标识为需进行刷新,标识的脏缓存区由系统进程DBWR进行写操作,将脏缓存区的内容写入数据文件;
4)脏缓存区刷新:DBWR进程将所有脏缓存区写入磁盘后,设置一标志,标识已完成脏缓存区至磁盘的写入操作。

系统进程LGWR与CKPT进程将继续进行检查,直至DBWR进程结束为止;
5)更新控制文件与数据文件。

注:控制文件与数据文件头包含检查点结构信息。

在两种情况下,文件头中的检查点信息(获取当前检查点信息时)将不做更新:
1)数据文件不处于热备份方式,此时ORACLE将不知道操作系统将何时读文件头,而备份拷贝在拷贝开始时必须具有检查点SCN;
ORACLE在数据文件头中保留一个检查点的记数器,在正常操作中保证使用数据文件的当前版本,在恢复时防止恢复数据文件的错误版本;即使在热备份方式下,计数器依然是递增的;每个数据文件的检查点计数器,也保留在控制文件相对应数据文件项中。

2)检查SCN小于文件头中的检查点SCN的时候,这表明由检查点产生的改动已经写到磁盘上,在执行全局检查点的处理过程中,如果一个热备份快速检查点在更新文件头时,则可能发生此种情况。

应该注意的是,ORACLE是在实际进行检查点处理的大量工作之前捕获检查SCN的,并且很有可能被一条象热备份命令alter tablespace USERS begin backup进行快速检查点处理时的命令打断。

ORACLE在进行数据文件更新之前,将验证其数据一致性,当验证完成,即更新数据文件头以反映当前检查点的情况;未经验证的数据文件与写入时出现错误的数据文件都被忽略;如果日志文件被覆盖,则这个文件可能需要进行介质恢复,在这种情况下,ORACLE系统进程DBWR将此数据文件脱机。

检查点算法描述:
脏缓存区用一个新队列链接,称为检查点队列。

对缓存区的每一个改动,都有一个与其相关的重做值。

检查点队列包含脏的日志缓存区,这些缓存区按照它们在日志文件中的位置排序,即在检查点队列中,缓存区按照它们的低重做值进行排序。

需要注意的是,由于缓存区是依照第一次变脏的次序链接到队列中的,所以,如果在缓存区写出之前对它有另外的改动,链接不能进行相应变更,缓存区一旦被链接到检查点队列,它就停留在此位置,直到将它被写出为止。

ORACLE系统进程DBWR在响应检查点请求时,按照这个队列的低重做值的升序写出缓存区。

每个检查点请求指定一个重做值,一旦DBWR写出的缓存区重做值等于或大雨检查点的重做值,检查点处理即完成,并将记录到控制文件与数据文件。

由于检查点队列上的缓存区按照低重做值进行排序,而DBWR也按照低重做值顺序写出检查点缓存区,故可能有多个检查点请求处于活动状态,当DBWR写出缓存区时,检查位于检查点队列前端的缓存区重做值与检查点重做值的一致性,如果重做值小于检查点队列前缓存区的低重做值的所有检查点请求,即可表示处理完成。

当存在未完成的活动检查点请求时,DBWR继续写出检查点缓存区。

算法特点:
1)DBWR能确切的知道为满足检查点请求需要写那些缓存区;
2)在每次进行检查点写时保证指向完成最早的(具有最低重做值的)检查点;
3)根据检查点重做值可以区别多个检查点请求,然后按照它们的顺序完成处理。

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