随着业务对持续性要求越来越高，云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向，即同城双活；需要对方案进行验证，包括组件容灾能力建设，数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间，如果测试不符合预期，对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力，助力企业降本增效。
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
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。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
2001年的“911事件”中，没有远程备份的企业都遭受了巨大损失，甚至部分公司因为核心业务部署在公司大楼而又没有远程备份，导致公司业务无法继续运营而倒闭。美国“911事件”后，全球用户提升了对灾备的重视程度，异地灾备建设一时成为趋势。
数据质量的问题影响业务是十分常见的，比如某个数据应用（报表A）的数据出现了异常，使用方就会因为出了异常不会使用，这样子会很影响业务的开展。一个好的数据服务应该是需要对这些质量问题有一个“预知”能力，简单来说就是需要先于业务知道问题，从而提前解决。
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。
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
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步，当华为云rds宕机的时候，可以切换到天翼云继续提供服务，而且此时，天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds，平时只使用华为云的rds，和双A方案有点差异，需要注意的是rds环境不能安装任何的软件，所以，我目前想到的方案有：
MySQL有阿里巴巴开源的Canal作为数据变化订阅工具，而Oracle作为最复杂的商业数据库，目前还没有比较好的数据变化订阅工具。
苹果iCloud的设计目的 1. 跨设备同步与共享：iCloud的核心目标是实现苹果设备间的无缝数据同步与共享，包括iPhone、iPad、Mac、Apple Watch等。用户可以在不同设备上访问相同的照片、文档、联系人、日历等信息，提高数据的可用性和用户体验的一致性。 2. 数据备份与恢复：为用户提供便捷的数据备份解决方案，自动备份设备上的重要数据，以防数据丢失或设备损坏。用户在更换新设备时，可以通过iCloud迅速恢复所有数据，实现无缝迁移。 3. 去中心化与便捷性：iCloud旨在减少对物理连接（如iTunes）的依赖，让用户能够无线地管理和访问数据，提高了数据管理的灵活性和便捷性。 4. 提升用户粘性与生态系统集成：通过iCloud将用户绑定到苹果的整个产品生态系统中，鼓励用户购买和使用更多的苹果设备和服务。一旦用户开始在iCloud中存储数据，切换到非苹果设备的成本会增加，从而增强用户对品牌的忠诚度。 5. 应对市场竞争：面对Amazon、Google等竞争对手推出的云服务，iCloud是苹果的战略回应，旨在保持其在数字内容存储与服务领域的竞争力。通过提供独特的功能，如与iTunes音乐库的无缝集成，以及更优的音乐串流体验，苹果在市场中巩固了自己的地位。 6. 安全与隐私保护：设计上强调数据的安全性和用户隐私，使用加密技术保护用户数据不被未经授权访问，同时通过双因素认证等手段确保账户安全，增强了用户对云服务的信任。 iCloud的设计不仅是为了提供基础的云存储服务，更是为了构建一个更加紧密、便捷、安全的苹果生态体系，强化用户对苹果品牌及其设备的依赖和忠诚度。
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。
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，很多人经常听到过他，但很少人理解其中的原理;
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。
两地三中心 随着IT应用的快速发展，金融，银行，政府等越来越多的用户要求核心业务7*24不断网，不断电持续运行，进而出现了两地三中心的方案，是一些大型企业因为大自然的灾害而在同城选择两个机房异地选择一个机房而组成的称两地三中心，这样的方案具备高可用和灾难备份能力。 同城双机房指的是在同一个城市或相邻的城市建立两个相同的系统，双中心具备等同的业务处理能力并通过高速链路实时数据同步，日常情况下可同时分担业务及管理系统的运行，并可切换运行，当意外的情况下基本在保证不丢失数据的情况下可进行灾备应急切换，保证业务的连续性， 异地灾备是考虑因为特殊的自然现象而在外地做的备份，实现双机房的数据备份，当同城机房因为自然灾害等出现意外情况，异地灾备的备份数据可以进行恢复，以保证数据的完整性。 目前针对两地三中心的需求方案，UCACHE灾备云利用自身的华北IDC数据中心优势以及配套的软硬件帮企业实现了低成本，灵活的方案优势，减少了企业前期的大量投资以及后期的维护成本费用。
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
大家好，我是陆金所数据库团队的负责人王英杰。这次的分享主要集中在陆金所去O在线换库的技术特点上，之后详细给大家剖析陆金所设计的在线换库方案以及方案如何在一个庞大的金融系统里通过多个团队的紧密配合稳妥落地。
我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。
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。
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享，原题“搞懂异地多活，看这篇就够了”，为使文章更好理解，有修订。
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。
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
大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，需求分析 => 技术选型 => 设计实现，从 0 到 1，带大家优化网站搜索的灵活性。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来，每年都保持着高速增长，业务的增长带来了数据量的剧增。
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。
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。
微服务是银弹吗？自2014年“微服务”一词真是越来越火，不谈Microservices彷佛就out了，那么我们先来看微服务具有哪些特点：
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
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
业务数据备份采用热备方式，容灾指标RPO接近“零”；但是RTO指标还是依赖于业务部署测试自动化能力。业务会进一步需要，在数据热备技术架构下，在成本可控的情况下，是否能进一步提升RTO指标呢？ 本文结合云平台的能力，来进一步讨论这个话题。
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。
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