淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
灾备： 是指容灾和备份。容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行，帮助企业实现业务7*24小时连续性的目标，备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。容灾备份产品的最终目标是帮助企业应对人为误操作、软件错误、病毒入侵等“软”性灾害以及硬件故障、自然灾害等“硬”性灾害。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
某电子商务公司为了更好地管理用户，提升企业销售业绩，拟开发一套用户管理系统。该系统的基本功能是根据用户的消费级别、消费历史、信用情况等指标将用户划分为不同的等级，并针对不同等级的用户提供相应的折扣方案。在需求分析与架构设计阶段，电子商务公司提出的需求、质量属性描述和架构特性如下： (a)用户目前分为普通用户、银卡用户、金卡用户和白金用户四个等级，后续需要能够根据消费情况进行动态调整； (b)系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c)在正常负载情况下，系统应在0.5秒内对用户的商品查询请求进行响应； (d)在各种节假日或公司活动中，针对所有级别用户，系统均能够根据用户实时的消费情况动态调整折扣力度； (e)系统主站点断电后，应在5秒内将请求重定向到备用站点； (f)系统支持中文昵称，但用户名要求必须以字母开头，长度不少于8个字符； (g)当系统发生网络失效后，需要在15秒内发现错误并启用备用网络； (h)系统在展示商品的实时视频时，需要保证视频画面具有1024x768像素的分辨率，40帧/秒的速率； (i)系统要扩容时，应保证在10人●月内完成所有的部署与测试工作； (j)系统应对用户信息数据库的所有操作都进行完整记录； (k)更改系统的Web界面接口必须在4人●周内完成； (l)系统必须提供远程调试接口，并支持远程调试。 在对系统需求、质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，该系统架构师给出了两种候选的架构设计方案，公司目前正在组织相关专家对系统架构进行评估。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
数据同步强调准确性和实时性。 两个机房的数据根据不同的活性模式，数据域可能略有差异，但是相同的数据域必须要保障一致性。
最近在看一些关于数据库的资料，从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离，再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭，更新也不如以前频繁，并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
-- 全部由 Broker Master 节点组成（即可能部署两个或者更多 Broker），生产者发送的数据会分别存入不同的 Broker 中，这样能够避免某个 Broker 一直接收处理数据从而负载过高。
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
冷备或者主备并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
腾讯云数据库【国产数据库专题线上技术沙龙】正在火热进行中，4月28日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
去年写过一篇《做容灾，冷备是不是个好方案？》，当时提出来，冷备或者主备，其实并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月24日吴夏的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0324吴夏”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏，我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分： 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构； 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
为了保证系统能够对机房级别的故障进行容错,不会使系统不可用,这就需要在机房级别对系统进行冗余处理。而这就需要在架构上进行良好的设计。来面对多机房场景下的技术挑战。事实上，异地多活最大的挑战在于机房之间的物理距离更远,数据传输的延迟已经不能忽略。在网络普遍延迟的情况下,如何根据业务特性设计高可用的性能达标的分布式系统,将是最大的挑战。
分别在两台主库Master1、Master2上执行DDL、DML语句，查看涉及到的数据库服务器的数据同步情况。
在大多数情况下，我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。所以，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？怎么来？
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
服务重构，老版系统为php代码，新版系统改为Java。 数据层面沿用之前老版服务的数据库结构，部分库字段进行修改。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
在做Web开发的时候，相信很多人都看过一个“批量少次”原则： Web服务器采用HTTP协议，它是一个非持久连接的协议，是无状态的（虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态，但本质上Web是无状态的），由于每一次连接都要耗费相当的资源，所以尽量减少连接的次数，每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章，这样它能够提供极大的吞吐量，可以提高Web应用系统的处理效率，这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，极大地
在做Web开发的时候，相信很多人都看过一个“批量少次”原则： Web服务器采用HTTP协议，它是一个非持久连接的协议，是无状态的（虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态，但本质上Web是无状态的），由于每一次连接都要耗费相当的资源，所以尽量减少连接的次数，每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章，这样它能够提供极大的吞吐量，可以提高Web应用系统的处理效率，这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用，比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问，由于采用了断开式连接，
最近恰好在搞异地双活，以下是一个梳理： 基本概念 1、异地容灾。这仅仅是一个冷备的概念。也就是在平时正常的时候，另外一个机房只是当做备份。 2、异地双（多）活。而异地双（多）活，却是指有两个或者多个可以同时对外服务的节点，任意一个点挂了，也可以迅速切换到其他节点对外服务，节点之间的数据做到准实时同步。 分类 根据是否需要数据同步大体分为三类： 1、必须同步型。（比如数据库） 2、无须同步型。比如缓存，仅仅是当做缓存，就可以这样做（这个有待商榷，其实缓存也需要同步的，严格来说的话）。 3、只能单活（对全局原
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
企业在向供应商采购时，供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣，例如：买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等，这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值，一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单，另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
两个节点可以采用简单的一主一从模式，或者双主模式，并且放置于同一个VLAN中，在master节点发生故障后，利用keepalived/heartbeat的高可用机制实现快速切换到slave节点；
当下，已有多家电商平台开启“双十一”预售。10月25日天猫发布数据称，10月24日晚天猫“双十一”开启预售一小时内，3000多个品牌预估成交额比去年同期翻倍增长。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
来源：https://blog.dogchao.cn/?p=299 前言 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过 F5 或者任何代理
作者丨DongGuoChao 来源丨https://blog.dogchao.cn/?p=299 导读：异地多活，作为一种高可用部署架构，成为大中型互联网公司的选择。像大家熟知的大型互联网公司，如阿里
在上一期，我们提到，我们如果期望让对象存储具备跨AZ的高可用功能，就需要让对象存储把副本存储到两个不同的AZ。但是，对于3副本的情况，总会有一个AZ里面只有单副本。这样，当另一个AZ整体不可用时，用户的数据将处于十分危险的状态。
在软件开发领域，「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听过它，但很少人理解其中的原理。
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展，走过了13个年头，支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台，淘宝大数据平台，就是其中非常重要的一个组成部分，承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责，淘
采用高可用系统架构支持重要系统，为关键业务提供7x24的不间断服务，已经成为众多企业保障业务稳定、持续运转的主要选择。服务多活是高可用架构重要实施手段，本文介绍了一些业界常用的多活手段例如同城双活、两地三中心、异地多活架构设计方案并详述了各种方案的优缺点。
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