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Merge branch 'develop' into hotfix/sangshuduo/TD-3215-bus-error-arm32

...@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine) ...@@ -4,7 +4,7 @@ PROJECT(TDengine)
IF (DEFINED VERNUMBER) IF (DEFINED VERNUMBER)
SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER}) SET(TD_VER_NUMBER ${VERNUMBER})
ELSE () ELSE ()
SET(TD_VER_NUMBER "2.0.16.0") SET(TD_VER_NUMBER "2.0.17.0")
ENDIF () ENDIF ()
IF (DEFINED VERCOMPATIBLE) IF (DEFINED VERCOMPATIBLE)
......
...@@ -166,7 +166,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下: ...@@ -166,7 +166,7 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下:
**虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡,防止数据过热或倾斜,数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode,图中V2, V3, V4等)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元,是时序数据存储的基本单元,具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表(数据采集点)。当创建一张新表时,系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB,但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外,也保存有所包含的表的schema、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP,以及所属的VGroup ID在系统内唯一标识,由管理节点创建并管理。 **虚拟节点(vnode)**: 为更好的支持数据分片、负载均衡,防止数据过热或倾斜,数据节点被虚拟化成多个虚拟节点(vnode,图中V2, V3, V4等)。每个 vnode 都是一个相对独立的工作单元,是时序数据存储的基本单元,具有独立的运行线程、内存空间与持久化存储的路径。一个 vnode 包含一定数量的表(数据采集点)。当创建一张新表时,系统会检查是否需要创建新的 vnode。一个数据节点上能创建的 vnode 的数量取决于该数据节点所在物理节点的硬件资源。一个 vnode 只属于一个DB,但一个DB可以有多个 vnode。一个 vnode 除存储的时序数据外,也保存有所包含的表的schema、标签值等。一个虚拟节点由所属的数据节点的EP,以及所属的VGroup ID在系统内唯一标识,由管理节点创建并管理。
**管理节点(mnode):** 一个虚拟的逻辑单元,负责所有数据节点运行状态的监控和维护,以及节点之间的负载均衡(图中M)。同时,管理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标签等)的存储和管理,因此也称为 Meta Node。TDengine 集群中可配置多个(最多不超过5个) mnode,它们自动构建成为一个虚拟管理节点组(图中M0, M1, M2)。mnode 间采用 master/slave 的机制进行管理,而且采取强一致方式进行数据同步, 任何数据更新操作只能在 Master 上进行。mnode 集群的创建由系统自动完成,无需人工干预。每个dnode上至多有一个mnode,由所属的数据节点的EP来唯一标识。每个dnode通过内部消息交互自动获取整个集群中所有 mnode 所在的 dnode 的EP。 **管理节点(mnode):** 一个虚拟的逻辑单元,负责所有数据节点运行状态的监控和维护,以及节点之间的负载均衡(图中M)。同时,管理节点也负责元数据(包括用户、数据库、表、静态标签等)的存储和管理,因此也称为 Meta Node。TDengine 集群中可配置多个(开源版最多不超过3个) mnode,它们自动构建成为一个虚拟管理节点组(图中M0, M1, M2)。mnode 间采用 master/slave 的机制进行管理,而且采取强一致方式进行数据同步, 任何数据更新操作只能在 Master 上进行。mnode 集群的创建由系统自动完成,无需人工干预。每个dnode上至多有一个mnode,由所属的数据节点的EP来唯一标识。每个dnode通过内部消息交互自动获取整个集群中所有 mnode 所在的 dnode 的EP。
**虚拟节点组(VGroup):** 不同数据节点上的 vnode 可以组成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系统的高可靠。虚拟节点组内采取master/slave的方式进行管理。写操作只能在 master vnode 上进行,系统采用异步复制的方式将数据同步到 slave vnode,这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。一个 vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N,系统必须有至少N个数据节点。副本数在创建DB时通过参数 replica 可以指定,缺省为1。使用 TDengine 的多副本特性,可以不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备,就可以获得同样的数据高可靠性。虚拟节点组由管理节点创建、管理,并且由管理节点分配一个系统唯一的ID,VGroup ID。如果两个虚拟节点的vnode group ID相同,说明他们属于同一个组,数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的,容许只有一个,也就是没有数据复制。VGroup ID是永远不变的,即使一个虚拟节点组被删除,它的ID也不会被收回重复利用。 **虚拟节点组(VGroup):** 不同数据节点上的 vnode 可以组成一个虚拟节点组(vnode group)来保证系统的高可靠。虚拟节点组内采取master/slave的方式进行管理。写操作只能在 master vnode 上进行,系统采用异步复制的方式将数据同步到 slave vnode,这样确保了一份数据在多个物理节点上有拷贝。一个 vgroup 里虚拟节点个数就是数据的副本数。如果一个DB的副本数为N,系统必须有至少N个数据节点。副本数在创建DB时通过参数 replica 可以指定,缺省为1。使用 TDengine 的多副本特性,可以不再需要昂贵的磁盘阵列等存储设备,就可以获得同样的数据高可靠性。虚拟节点组由管理节点创建、管理,并且由管理节点分配一个系统唯一的ID,VGroup ID。如果两个虚拟节点的vnode group ID相同,说明他们属于同一个组,数据互为备份。虚拟节点组里虚拟节点的个数是可以动态改变的,容许只有一个,也就是没有数据复制。VGroup ID是永远不变的,即使一个虚拟节点组被删除,它的ID也不会被收回重复利用。
......
...@@ -2,52 +2,52 @@ ...@@ -2,52 +2,52 @@
## <a class="anchor" id="planning"></a>容量规划 ## <a class="anchor" id="planning"></a>容量规划
使用TDengine来搭建一个物联网大数据平台,计算资源、存储资源需要根据业务场景进行规划。下面分别讨论系统运行所需要的内存、CPU以及硬盘空间。 使用 TDengine 来搭建一个物联网大数据平台,计算资源、存储资源需要根据业务场景进行规划。下面分别讨论系统运行所需要的内存、CPU 以及硬盘空间。
### 内存需求 ### 内存需求
每个DB可以创建固定数目的vgroup,默认与CPU核数相同,可通过maxVgroupsPerDb配置;vgroup中的每个副本会是一个vnode;每个vnode会占用固定大小的内存(大小与数据库的配置参数blocks和cache有关);每个Table会占用与标签总长度有关的内存;此外,系统会有一些固定的内存开销。因此,每个DB需要的系统内存可通过如下公式计算: 每个 DB 可以创建固定数目的 vgroup,默认与 CPU 核数相同,可通过 maxVgroupsPerDb 配置;vgroup 中的每个副本会是一个 vnode;每个 vnode 会占用固定大小的内存(大小与数据库的配置参数 blocks 和 cache 有关);每个 Table 会占用与标签总长度有关的内存;此外,系统会有一些固定的内存开销。因此,每个 DB 需要的系统内存可通过如下公式计算:
``` ```
Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10Mb) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5Kb) Memory Size = maxVgroupsPerDb * (blocks * cache + 10MB) + numOfTables * (tagSizePerTable + 0.5KB)
``` ```
示例:假设是4核机器,cache是缺省大小16M, blocks是缺省值6,假设有10万张表,标签总长度是256字节,则总的内存需求为:4\*(16\*6+10) + 100000\*(0.25+0.5)/1000 = 499M。 示例:假设是 4 核机器,cache 是缺省大小 16M, blocks 是缺省值 6,假设有 10 万张表,标签总长度是 256 字节,则总的内存需求为:4 \* (16 \* 6 + 10) + 100000 \* (0.25 + 0.5) / 1000 = 499M。
实际运行的系统往往会根据数据特点的不同,将数据存放在不同的DB里。因此做规划时,也需要考虑。 实际运行的系统往往会根据数据特点的不同,将数据存放在不同的 DB 里。因此做规划时,也需要考虑。
如果内存充裕,可以加大Blocks的配置,这样更多数据将保存在内存里,提高查询速度。 如果内存充裕,可以加大 Blocks 的配置,这样更多数据将保存在内存里,提高查询速度。
### CPU需求 ### CPU 需求
CPU的需求取决于如下两方面: CPU 的需求取决于如下两方面:
* __数据插入__ TDengine单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录,一次插入一条记录与插入10条记录,消耗的计算资源差别很小。因此每次插入,条数越大,插入效率越高。如果一个插入请求带200条以上记录,单核就能达到每秒插入100万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高,因为需要缓存记录,然后一批插入。 * __数据插入__ TDengine 单核每秒能至少处理一万个插入请求。每个插入请求可以带多条记录,一次插入一条记录与插入 10 条记录,消耗的计算资源差别很小。因此每次插入,条数越大,插入效率越高。如果一个插入请求带 200 条以上记录,单核就能达到每秒插入 100 万条记录的速度。但对前端数据采集的要求越高,因为需要缓存记录,然后一批插入。
* __查询需求__ TDengine提供高效的查询,但是每个场景的查询差异很大,查询频次变化也很大,难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景,写一些查询语句,才能确定。 * __查询需求__ TDengine 提供高效的查询,但是每个场景的查询差异很大,查询频次变化也很大,难以给出客观数字。需要用户针对自己的场景,写一些查询语句,才能确定。
因此仅对数据插入而言,CPU是可以估算出来的,但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中,不建议CPU使用率超过50%,超过后,需要增加新的节点,以获得更多计算资源。 因此仅对数据插入而言,CPU 是可以估算出来的,但查询所耗的计算资源无法估算。在实际运营过程中,不建议 CPU 使用率超过 50%,超过后,需要增加新的节点,以获得更多计算资源。
### 存储需求 ### 存储需求
TDengine相对于通用数据库,有超高的压缩比,在绝大多数场景下,TDengine的压缩比不会低于5倍,有的场合,压缩比可达到10倍以上,取决于实际场景的数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算: TDengine 相对于通用数据库,有超高的压缩比,在绝大多数场景下,TDengine 的压缩比不会低于 5 倍,有的场合,压缩比可达到 10 倍以上,取决于实际场景的数据特征。压缩前的原始数据大小可通过如下方式计算:
``` ```
Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable Raw DataSize = numOfTables * rowSizePerTable * rowsPerTable
``` ```
示例:1000万台智能电表,每台电表每15分钟采集一次数据,每次采集的数据128字节,那么一年的原始数据量是:10000000\*128\*24\*60/15\*365 = 44.8512T。TDengine大概需要消耗44.851/5=8.97024T空间。 示例:1000 万台智能电表,每台电表每 15 分钟采集一次数据,每次采集的数据 128 字节,那么一年的原始数据量是:10000000 \* 128 \* 24 \* 60 / 15 \* 365 = 44.8512T。TDengine大概需要消耗 44.851 / 5 = 8.97024T 空间。
用户可以通过参数keep,设置数据在磁盘中的最大保存时长。为进一步减少存储成本,TDengine还提供多级存储,最冷的数据可以存放在最廉价的存储介质上,应用的访问不用做任何调整,只是读取速度降低了。 用户可以通过参数 keep,设置数据在磁盘中的最大保存时长。为进一步减少存储成本,TDengine 还提供多级存储,最冷的数据可以存放在最廉价的存储介质上,应用的访问不用做任何调整,只是读取速度降低了。
为提高速度,可以配置多块硬盘,这样可以并发写入或读取数据。需要提醒的是,TDengine采取多副本的方式提供数据的高可靠,因此不再需要采用昂贵的磁盘阵列。 为提高速度,可以配置多块硬盘,这样可以并发写入或读取数据。需要提醒的是,TDengine 采取多副本的方式提供数据的高可靠,因此不再需要采用昂贵的磁盘阵列。
### 物理机或虚拟机台数 ### 物理机或虚拟机台数
根据上面的内存、CPU、存储的预估,就可以知道整个系统需要多少核、多少内存、多少存储空间。如果数据副本数不为1,总需求量需要再乘以副本数。 根据上面的内存、CPU、存储的预估,就可以知道整个系统需要多少核、多少内存、多少存储空间。如果数据副本数不为 1,总需求量需要再乘以副本数。
因为TDengine具有很好的水平扩展能力,根据总量,再根据单个物理机或虚拟机的资源,就可以轻松决定需要购置多少台物理机或虚拟机了。 因为 TDengine 具有很好的水平扩展能力,根据总量,再根据单个物理机或虚拟机的资源,就可以轻松决定需要购置多少台物理机或虚拟机了。
**立即计算CPU、内存、存储,请参见:[资源估算方法](https://www.taosdata.com/config/config.html)** **立即计算 CPU、内存、存储,请参见:[资源估算方法](https://www.taosdata.com/config/config.html)**
## <a class="anchor" id="tolerance"></a>容错和灾备 ## <a class="anchor" id="tolerance"></a>容错和灾备
......
...@@ -115,7 +115,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMic ...@@ -115,7 +115,7 @@ TDengine缺省的时间戳是毫秒精度,但通过修改配置参数enableMic
```mysql ```mysql
ALTER DATABASE db_name QUORUM 2; ALTER DATABASE db_name QUORUM 2;
``` ```
QUORUM 参数是指数据写入成功所需要的确认数,取值范围 [1, 3]。对于异步复制,quorum 设为 1,具有 master 角色的虚拟节点自己确认即可。对于同步复制,需要至少大于等于 2。原则上,Quorum >= 1 并且 Quorum <= replica(副本数),这个参数在启动一个同步模块实例时需要提供。 QUORUM 参数是指数据写入成功所需要的确认数,取值范围 [1, 2]。对于异步复制,quorum 设为 1,具有 master 角色的虚拟节点自己确认即可。对于同步复制,需要至少大于等于 2。原则上,Quorum >= 1 并且 Quorum <= replica(副本数),这个参数在启动一个同步模块实例时需要提供。
```mysql ```mysql
ALTER DATABASE db_name BLOCKS 100; ALTER DATABASE db_name BLOCKS 100;
......
...@@ -12,9 +12,13 @@ RUN tar -zxf ${pkgFile} ...@@ -12,9 +12,13 @@ RUN tar -zxf ${pkgFile}
WORKDIR /root/${dirName}/ WORKDIR /root/${dirName}/
RUN /bin/bash install.sh -e no RUN /bin/bash install.sh -e no
RUN apt-get clean && apt-get update && apt-get install -y locales
RUN locale-gen en_US.UTF-8
ENV LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib" ENV LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib"
ENV LANG=C.UTF-8 ENV LC_CTYPE=en_US.UTF-8
ENV LC_ALL=C.UTF-8 ENV LANG=en_US.UTF-8
ENV LC_ALL=en_US.UTF-8
EXPOSE 6030 6031 6032 6033 6034 6035 6036 6037 6038 6039 6040 6041 6042 EXPOSE 6030 6031 6032 6033 6034 6035 6036 6037 6038 6039 6040 6041 6042
CMD ["taosd"] CMD ["taosd"]
VOLUME [ "/var/lib/taos", "/var/log/taos","/etc/taos/" ] VOLUME [ "/var/lib/taos", "/var/log/taos","/etc/taos/" ]
...@@ -36,10 +36,10 @@ done ...@@ -36,10 +36,10 @@ done
echo "verNumber=${verNumber}" echo "verNumber=${verNumber}"
#docker manifest create -a tdengine/tdengine:${verNumber} tdengine/tdengine-amd64:${verNumber} tdengine/tdengine-aarch64:${verNumber} tdengine/tdengine-aarch32:${verNumber} #docker manifest create -a tdengine/tdengine:${verNumber} tdengine/tdengine-amd64:${verNumber} tdengine/tdengine-aarch64:${verNumber} tdengine/tdengine-aarch32:${verNumber}
docker manifest create -a tdengine/tdengine tdengine/tdengine-amd64:latest tdengine/tdengine-aarch64:latest tdengine/tdengine-aarch32:latest docker manifest create -a tdengine/tdengine:latest tdengine/tdengine-amd64:latest tdengine/tdengine-aarch64:latest tdengine/tdengine-aarch32:latest
docker login -u tdengine -p ${passWord} #replace the docker registry username and password docker login -u tdengine -p ${passWord} #replace the docker registry username and password
docker manifest push tdengine/tdengine docker manifest push tdengine/tdengine:latest
# how set latest version ??? # how set latest version ???
name: tdengine name: tdengine
base: core18 base: core18
version: '2.0.16.0' version: '2.0.17.0'
icon: snap/gui/t-dengine.svg icon: snap/gui/t-dengine.svg
summary: an open-source big data platform designed and optimized for IoT. summary: an open-source big data platform designed and optimized for IoT.
description: | description: |
...@@ -72,7 +72,7 @@ parts: ...@@ -72,7 +72,7 @@ parts:
- usr/bin/taosd - usr/bin/taosd
- usr/bin/taos - usr/bin/taos
- usr/bin/taosdemo - usr/bin/taosdemo
- usr/lib/libtaos.so.2.0.16.0 - usr/lib/libtaos.so.2.0.17.0
- usr/lib/libtaos.so.1 - usr/lib/libtaos.so.1
- usr/lib/libtaos.so - usr/lib/libtaos.so
......
...@@ -102,6 +102,7 @@ ...@@ -102,6 +102,7 @@
<include>**/*Test.java</include> <include>**/*Test.java</include>
</includes> </includes>
<excludes> <excludes>
<exclude>**/DatetimeBefore1970Test.java</exclude>
<exclude>**/AppMemoryLeakTest.java</exclude> <exclude>**/AppMemoryLeakTest.java</exclude>
<exclude>**/AuthenticationTest.java</exclude> <exclude>**/AuthenticationTest.java</exclude>
<exclude>**/TaosInfoMonitorTest.java</exclude> <exclude>**/TaosInfoMonitorTest.java</exclude>
......
...@@ -57,10 +57,8 @@ public abstract class AbstractDriver implements Driver { ...@@ -57,10 +57,8 @@ public abstract class AbstractDriver implements Driver {
} }
protected void loadTaosConfig(Properties info) { protected void loadTaosConfig(Properties info) {
if ((info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_HOST) == null || if ((info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_HOST) == null || info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_HOST).isEmpty()) && (
info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_HOST).isEmpty()) && ( info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PORT) == null || info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PORT).isEmpty())) {
info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PORT) == null ||
info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_PORT).isEmpty())) {
File cfgDir = loadConfigDir(info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CONFIG_DIR)); File cfgDir = loadConfigDir(info.getProperty(TSDBDriver.PROPERTY_KEY_CONFIG_DIR));
File cfgFile = cfgDir.listFiles((dir, name) -> TAOS_CFG_FILENAME.equalsIgnoreCase(name))[0]; File cfgFile = cfgDir.listFiles((dir, name) -> TAOS_CFG_FILENAME.equalsIgnoreCase(name))[0];
List<String> endpoints = loadConfigEndpoints(cfgFile); List<String> endpoints = loadConfigEndpoints(cfgFile);
......
package com.taosdata.jdbc;
import org.junit.Test;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.SQLWarning;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import static org.junit.Assert.*;
public class TSDBJNIConnectorTest {
public static void main(String[] args) {
try {
TSDBJNIConnector.init("/etc/taos/taos.cfg", "en_US.UTF-8", "", "");
TSDBJNIConnector connector = new TSDBJNIConnector();
connector.connect("127.0.0.1", 6030, "test", "root", "taosdata");
long pSql = connector.executeQuery("show dnodes");
// if pSql is create/insert/update/delete/alter SQL
if (connector.isUpdateQuery(pSql)) {
connector.freeResultSet(pSql);
throw TSDBError.createSQLException(TSDBErrorNumbers.ERROR_INVALID_WITH_EXECUTEQUERY);
}
List<ColumnMetaData> columnMetaDataList = new ArrayList<>();
int code = connector.getSchemaMetaData(pSql, columnMetaDataList);
if (code == TSDBConstants.JNI_CONNECTION_NULL) {
throw new SQLException(TSDBConstants.FixErrMsg(TSDBConstants.JNI_CONNECTION_NULL));
}
if (code == TSDBConstants.JNI_RESULT_SET_NULL) {
throw new SQLException(TSDBConstants.FixErrMsg(TSDBConstants.JNI_RESULT_SET_NULL));
}
if (code == TSDBConstants.JNI_NUM_OF_FIELDS_0) {
throw new SQLException(TSDBConstants.FixErrMsg(TSDBConstants.JNI_NUM_OF_FIELDS_0));
}
} catch (SQLWarning throwables) {
throwables.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Test
public void isClosed() {
}
@Test
public void isResultsetClosed() {
}
@Test
public void init() {
}
@Test
public void initImp() {
}
@Test
public void setOptions() {
}
@Test
public void getTsCharset() {
}
@Test
public void connect() {
}
@Test
public void executeQuery() {
}
@Test
public void getErrCode() {
}
@Test
public void getErrMsg() {
}
@Test
public void isUpdateQuery() {
}
@Test
public void freeResultSet() {
}
@Test
public void getAffectedRows() {
}
@Test
public void getSchemaMetaData() {
}
@Test
public void fetchRow() {
}
@Test
public void fetchBlock() {
}
@Test
public void closeConnection() {
}
@Test
public void subscribe() {
}
@Test
public void consume() {
}
@Test
public void unsubscribe() {
}
@Test
public void validateCreateTableSql() {
}
}
\ No newline at end of file
package com.taosdata.jdbc.cases;
import com.taosdata.jdbc.utils.TimestampUtil;
import org.junit.AfterClass;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.Test;
import java.sql.*;
public class DatetimeBefore1970Test {
private static Connection conn;
@Test
public void test() {
try (Statement stmt = conn.createStatement()) {
stmt.executeUpdate("insert into weather(ts) values('1969-12-31 23:59:59.999')");
stmt.executeUpdate("insert into weather(ts) values('1970-01-01 00:00:00.000')");
stmt.executeUpdate("insert into weather(ts) values('1970-01-01 08:00:00.000')");
stmt.executeUpdate("insert into weather(ts) values('1970-01-01 07:59:59.999')");
ResultSet rs = stmt.executeQuery("select * from weather");
while (rs.next()) {
Timestamp ts = rs.getTimestamp("ts");
System.out.println("long: " + ts.getTime() + ", string: " + TimestampUtil.longToDatetime(ts.getTime()));
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("timestamp: " + Long.MAX_VALUE + ", string: " + TimestampUtil.longToDatetime(Long.MAX_VALUE));
System.out.println("timestamp: " + Long.MIN_VALUE + ", string: " + TimestampUtil.longToDatetime(Long.MIN_VALUE));
System.out.println("timestamp: " + 0 + ", string: " + TimestampUtil.longToDatetime(0));
System.out.println("timestamp: " + -1 + ", string: " + TimestampUtil.longToDatetime(-1));
String datetime = "1970-01-01 00:00:00.000";
System.out.println("timestamp: " + TimestampUtil.datetimeToLong(datetime) + ", string: " + datetime);
datetime = "1969-12-31 23:59:59.999";
System.out.println("timestamp: " + TimestampUtil.datetimeToLong(datetime) + ", string: " + datetime);
}
@BeforeClass
public static void beforeClass() {
try {
Class.forName("com.taosdata.jdbc.TSDBDriver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030/?user=root&password=taosdata");
Statement stmt = conn.createStatement();
stmt.execute("drop database if exists test_timestamp");
stmt.execute("create database if not exists test_timestamp keep 36500");
stmt.execute("use test_timestamp");
stmt.execute("create table weather(ts timestamp,f1 float)");
stmt.close();
} catch (ClassNotFoundException | SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@AfterClass
public static void afterClass() {
try {
if (conn != null)
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
...@@ -4,7 +4,6 @@ import org.junit.Test; ...@@ -4,7 +4,6 @@ import org.junit.Test;
import java.sql.*; import java.sql.*;
import java.text.SimpleDateFormat; import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class FailOverTest { public class FailOverTest {
...@@ -18,13 +17,17 @@ public class FailOverTest { ...@@ -18,13 +17,17 @@ public class FailOverTest {
long end = System.currentTimeMillis() + 1000 * 60 * 5; long end = System.currentTimeMillis() + 1000 * 60 * 5;
while (System.currentTimeMillis() < end) { while (System.currentTimeMillis() < end) {
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url)) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url); Statement stmt = conn.createStatement()) {
Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("show dnodes");
ResultSet resultSet = stmt.executeQuery("select server_status()"); ResultSetMetaData meta = rs.getMetaData();
resultSet.next(); while (rs.next()) {
int status = resultSet.getInt("server_status()"); for (int i = 1; i <= meta.getColumnCount(); i++) {
System.out.println(">>>>>>>>>" + sdf.format(new Date()) + " status : " + status); System.out.print(meta.getColumnLabel(i) + ": " + rs.getString(i) + "\t");
stmt.close(); }
System.out.println();
}
System.out.println("=======================");
rs.close();
TimeUnit.SECONDS.sleep(5); TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (SQLException | InterruptedException e) { } catch (SQLException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace(); e.printStackTrace();
......
...@@ -4,7 +4,7 @@ import java.text.ParseException; ...@@ -4,7 +4,7 @@ import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat; import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; import java.util.Date;
public class TimeStampUtil { public class TimestampUtil {
private static final String datetimeFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"; private static final String datetimeFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS";
......
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