饿了么异地双活数据库技术实战解析

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0 下载量 60 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 2.67MB ZIP 举报
资源摘要信息: "本文档主要介绍饿了么在异地双活数据库方面的实践经验。所谓异地双活数据库,是指在不同的地理位置部署两套数据库系统,它们之间能够进行实时的数据同步和故障转移,以提高系统的可用性和容错性。" 首先,异地双活数据库的实现涉及到许多关键技术。其中最为关键的技术之一是数据同步。数据同步是指在不同的数据库系统之间,将数据的变化实时地传输和更新。在异地双活数据库中,数据同步机制的好坏直接决定了系统的一致性和可用性。常见的数据同步技术包括基于日志的复制、基于触发器的复制和基于消息队列的复制等。 其次,异地双活数据库还需要解决数据一致性的问题。在两个数据库系统之间,如何保证数据的一致性是异地双活数据库的一大挑战。为了解决这个问题,通常需要引入一致性协议或者分布式事务控制机制。一致性协议如 Paxos、Raft等,分布式事务控制机制如两阶段提交协议、三阶段提交协议等。 再次,异地双活数据库还需要考虑故障转移的问题。所谓故障转移,是指当一个数据库系统发生故障时,能够自动地将业务切换到另一个数据库系统,以保证业务的连续性。实现故障转移通常需要引入故障检测机制和自动故障恢复机制。 最后,异地双活数据库的实施还需要考虑许多其他的因素,如网络延迟、数据安全、系统性能等。网络延迟可能会影响数据同步的实时性,数据安全则涉及到数据在传输过程中的加密和解密,系统性能则涉及到数据库系统的响应时间、吞吐量等。 总的来说,饿了么在异地双活数据库方面的实践经验,对于理解和掌握异地双活数据库的设计和实现具有重要的参考价值。通过对饿了么异地双活数据库的分析,我们可以更好地理解异地双活数据库的工作原理和技术挑战,为我们的实际工作提供有益的借鉴。

优化以下代码 df_in_grown_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\生长性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) df_in_breed_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\繁殖性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) # df_in_grown_Phenotype.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] # df_in_breed_Phenotype.columns = ['个体号', '115EBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] df_in_breed_ebv.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] df_in_grown_ebv.columns = ['个体号', '115daysEBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] NBA_mean = np.mean(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) NBA_std = np.std(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) days_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) days_std = np.std(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) fcr_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) fcr_std = np.std(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) output = pd.merge(df_in_grown_ebv, df_in_breed_ebv, how='inner', left_on='个体号', right_on='个体号') # output['计算长白母系指数'] = 0.3 * (NBA - NBA_mean)/NBA_std - 0.3 * (days - days_mean)/days_std - 0.3 * (fcr-fcr_mean)/fcr_std + 0.1 * (pcl-pcl_mean)/pcl_std output['计算长白母系指数'] = 0.29 * (df_in_breed_ebv['活仔EBV'] - NBA_mean)/NBA_std - 0.58 * (df_in_grown_ebv['115daysEBV']- days_mean)/days_std - 0.13 * (df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']-fcr_mean)/fcr_std MLI_mean = np.mean(output['计算长白母系指数']) MLI_std = np.std(output['计算长白母系指数']) output['校正长白母系指数'] = 25 * ((output['计算长白母系指数'] - MLI_mean)/MLI_std) + 100 output.to_excel(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\权重3-N72权重指数_20230602.xlsx",index=False) print(NBA_mean) print(NBA_std) print(days_mean) print(days_std) print(fcr_mean) print(fcr_std) print(MLI_mean) print(MLI_std)

2023-06-03 上传