模拟一个解析器无法正常解析的错误，报错信息中只有ERROR CODE, 但是没有具体的报错信息包含error messages的配置文件errmsg.sys没有正确读取到，导致没有具体的报错信息查询部分结果示例如下：包含了各种语言的error messages的信息文件，通常我们会选择english版本的错误信息文件MySQL的报错恢复正常显示[1]https://dev.mysql.com/do

在 5.x 内核中，当内存使用水位持续非常高的场景下，相比 3.10 低版本内核 5.x 内核会更多的尝试去回收内存而不是尽早触发 oom，所以这种场景下回收内存行为有比较大的概率会导致磁盘压力升高，因为大量 cache 会落盘，但由于进程持续运行会将进程的二进制文件持续读取到内存中，最终导致的现象就是内存持续回收，进程持续读二进制数据到内存，CPU 忙于回收内存和读取数据，磁盘的读 IO 也持续

说明：目前有客户因具有机器学习平台资源权限的人员频繁离职，造成MLP平台内的开发机、自定义训练或在线服务资源游离，客户想针对离职人员的资源进行管理，需要平台能够提供一个查询某个人员下的所有MLP资源（目前包括：开发机、自定义训练任务、在线服务）的入口。因MLP平台暂未提供该界面，本文介绍的是一个实现上述查询能力的简单工具。本工具是使用golang开发的一个web端应用，压缩包内提供的是一个可执行文

这篇文章旨在提供 RDS for PostgreSQL 的一些开发和运维建议，以助您提升数据库使用的标准化和稳定性。慎用子事务，避免事务中使用过多的子事务。游标使用后及时关闭。对于在线业务，建议使用 CREATE INDEX CONCURRENTLY 方法创建索引，以避免阻塞其他会话在目标索引表上的 DML 操作。对于重建索引操作，在 PostgreSQL 12 及以上大版本，推荐使用 REIND

DDL 操作一定要经过审核，并在业务低峰期进行操作。DDL 操作建议提前熟读官方文档，并在测试环境进行测试，需要明确： * 需要什么样的锁。 * 是否需要 rewrite table * 整个操作完成的时间，评估对业务的影响。建议提前规划好表结构，避免频繁的变更表结构。DDL 操作会在表上加 EXCLUSIVE LOCK 排他锁，在不需要 rewrite table 的情况下，完成 DDL 操作

修改云服务器规格的时候，会修改/etc/resolv.conf 文件和网卡配置，用户不希望/etc/resolv.conf 被修改。此问题为与产品无关，从Centos5.6就存在，Centos重新启动网络服务自动使用/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0中重新置/etc/resolv.conf，导致修改/etc/resolv.conf内容， dhclie

在数据迁移场景中，如果对实时性要求不高，可以采用离线的方式来进行迁移，pg_dump 以及 pg_restore 是不错的工具，pg_dump 提供了并行复制的方式，可以极大的提高备份恢复效率。遗憾的是，要使用并行，必须使用 Directory 的格式。在这种格式下，无法使用数据不落地的方式来进行迁移，即 pg_dump | pg_restore。pgcopydb 基于并行复制原理，进行并行备份导

在开发和测试过程中，我们可能会遇到无法连接 Kafka 的情况，本文使用 kafka-console-consumer，来模拟几类常见的连接报错密码类型选择 Scram使用 SASL_SSL接入点，公网连接，客户端配置文件如下：完整报错如下：出现此报错，建议检查您的客户端 IP 是否在白名单中，同时比较容易忽略的点为，IP 地址已经在白名单中存在，但是未绑定到实例上。 参考文档：https://w

用户使用火山引擎 RDS for MySQL 高可用版实例，整个集群具有一个主节点，一个备节点，三个只读节点，发现其中一个只读节点磁盘占用率高，我们该如何排查此类问题？查看每个数据库占用的空间大小以及碎片大小：临时文件的使用主要有如下场景：在 DDL 过程中创建的临时文件。优化器创建的临时文件，复杂的 SQL 语句在引擎层需要依赖隐式临时表来辅助计算，在 Server 层可能也会创建临时文件来存

用户在使用 mysqldump 时报错：上述报错指向 max_allowed_packet 参数，此参数可以在客户端和服务端来进行设置，而客户端的设置会覆盖服务端配置，例如：MySQL Server 设置的默认值为 1GBmysql 或 mysqldump 的客户端默认配置分别为 16MB 和 24MB以下说明来自 MySQL 官方文档[1]When you change the message

用户在使用 Node.js ioredis 连接到 Redis 分片集群，报错如下：准备如下 Node.js 脚本，实现基本的连接，set key，get key 逻辑：ioredis 可以兼容火山引擎 Redis，出现 ClusterAllFailedError: Failed to refresh slots cache 报错通常有如下两类场景：密码错误：在连接时指定的密码错误，导致无法客户

在大数据导入场景下，使用默认方式导入数据较慢，本文介绍如何使用 unlogged table 特性提高数据导入速度。unlogged table 使用场景和存在的风险，参考文档[1]可以接受数据丢失的风险，数据可以从其他源进行导入。unlogged table 通常用于中间结果，频繁变更的会话数据，或者是数据导入场景下文来自官方文档，参考文档[2]: If specified, the table

在 Logstash 中，整个 pipleline 分为三个部分：input 插件用于提取数据。filter 插件用于转换并丰富数据。output 插件会将已处理的事件加载到其他环境中，例如 ElasticSearch 。本文介绍如何使用 Logstash 生成测试数据。logstash 7.10.2云搜索 7.10.2准备 Logstash 配置文件使用 generator input plug

在 Elasticsearch 中，分片是数据的载体，一个 index 会被拆分为多个 shard，不同的 shard 承载一部分数据，用来实现水平拓展。同时，每一个 shard 可以分为 primary shard(主分片)，和 0 个或多个 replica shard(副本分片)，副本分片是主分片的拷贝，用来解决高可用的问题。 每一个分片为一个 Lucene 实例，对于分片的大小，分片的数量如

在使用云搜索服务时，我们建议您重点关注如下指标和监控，并配置相应的告警，有如下两个目的：对已经出现的异常进行快速定位，在最短的时间内消除影响。在整个集群潜在的问题进行事前发现并修正，保证业务的稳定性。本文会介绍在云搜索服务中，我们需要重点关注的，基础且重要的指标和监控监控整个集群中的节点，是否处于健康状态检查异常，您可以在云搜索控制台查看相关实例拓扑和状态。 我们建议您在云监控中，重点对如下指标

在 Logstash 中，整个 pipleline 分为三个部分：input 插件用于提取数据。filter 插件用于转换并丰富数据。output 插件会将已处理的事件加载到其他环境中，例如 ElasticSearch 。本文介绍如何将 TOS 中的文件，通过 Logstash S3 input plugin 导入到云搜索服务中。logstash 7.10.2云搜索 7.10.2需要导入的数据展示

我的 RDS for PostgreSQL 占用的存储空间不符合预期，我该如何排查此类问题？RDS for PostgreSQL 消耗的存储空间主要包含如下方面：数据文件WAL 日志未消耗的 replication slot数据库日志临时文件……在我们进行排查此问题时，可以从这个方面进行。由于篇幅限制，本章内容仅包含数据文件部分，其他方面请查看后续文章[1]。或者您可以使用如下命令进行查看：siz

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线上 RDS for PostgreSQL 实例发现短时间内，从指标中查看到有如下信息：可用存储空间迅速降低此时实例并没有大量的 DML，而 WAL 日志却增长异常CPU，内存，磁盘 IO / 带宽等指标均有突增查看 PostgreSQL 错误日志，查看到有如下信息：可以看到这段时间内发生了 aggressive vacuum在 PostgreSQL 中，autovacuum 的作用主要有如下四个

pod调度到节点后pv中的ebs挂载失败（提示为超过节点的ebs数量限制）这个节点本身最多支持挂12块盘，csi限制了最多挂10个ebs pvc，预留了2块数据盘的quota，实际节点现在系统盘和数据盘已经有5个，所以最多可以挂载7个pvc。调度器认为7<10还能继续挂载，所以pod调度到此节点，但实际节点上盘数量已经满了。csi限制的10个pvc数量不合理导致pod调度上来后却超过磁盘数量限制的