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。
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？ 本文旨在总结沉淀工作中问题的解决经验，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。 ◆1、为什么会有跨系统数据一致性问题？ 提到数据一致性，我们很容易想到的就是数据库中的事务操作。 事务的原子性和持久性可以确保在一个事务内，操作多条数据，要么都成功，要么都失败。这样在一个系统内部，我们可以很自然地使用数据库事务来保证数据一致性。但是在微服务的今天，一项操作会涉及到跨多个系统多个数据库
目前随着微服务化建设的普及，存在越来越多的跨系统数据交互情况，跨系统数据一致性问题越发凸显，那如何有效保证跨系统数据的一致性呢？
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
受全球经济波动、原材料成本上涨以及消费者购买力下降等因素影响，家居行业近期可谓步履维艰。过去数十年间，家居行业一直享受着房地产发展的红利，甚至多被视为房地产的下游产业。因此，随着房地产市场步入下行时期，家居行业也在持续受到波及。正在经历的市场冲击与并不乐观的未来风险评估的双向“挟制”之下，家居行业正在积极摆脱对房地产的依赖，探索新的增长动能。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步
那么当轻量的异构数据实时同步工具，遇上轻量的数字化管理工具，将会收获什么样的新体验？此番 Tapdata 与轻流的牵手，或许能给你答案。
TiCDC 是一个通过拉取 TiKV 日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有还原数据到与上游任意 TSO 一致状态的能力，同时提供开放数据协议，支持其他系统订阅数据变更。TiCDC 运行时是无状态的，借助 PD 内部的 etcd 实现高可用。TiCDC 集群支持创建多个同步任务，向多个不同的下游进行数据同步。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
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。
新的一年我们加紧了更新迭代的速度，增加了数据湖平台 EasyLake 和大数据基础平台 EasyMR，超 40 项功能升级优化。我们将继续保持产品升级节奏，满足不同行业用户的更多需求，为用户带来极致的产品使用体验。
一、日志采集 1.1 浏览器的页面日志采集 1.2 无线客户端的日志采集 1.3 日志采集的挑战案例
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在金融行业做出的实践以及展望。
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
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。
内容概要：文章探讨了混合云场景中的难点、要点，以及Rainbond平台在跨云平台的混合云管理方面的解决方案。包括通过通过统一控制台对多集群中的容器进行编排和管理，实现了对混合云中应用的一致性管理。文章还介绍了Rainbond平台在混合云环境下的应用模板交付、跨云团队管理等功能，帮助用户简化跨云平台的应用交付和运维操作。
正开心地刷着手机，突然APP无法使用，正焦急地不知所措时，收到公告：“因施工意外挖断光缆，某某云数据中心故障，导致APP服务不可用”。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
MySQL技术专家，现任爱可生技术服务总监，负责MySQL数据库在传统行业客户的应用推广与技术咨询，曾为运营商、银行、证券、保险、航空等行业内数家大型企业提供MySQL技术咨询服务。
FlutterUnit 经过 10 个月的不断迭代功能，如今已经从一个单击应用 逐渐 网络化，FlutterUnit 也终于有了自己的后端服务 flutter_unit_server 。后端由 SpringBoot 框架搭建，目前已实现 用户系统、邮箱验证、JWT 验证 、要点数据、收藏夹同步 功能。目前该服务平稳地运行在我的小破服务器里。
近些年随着5g、云计算、AR技术的发展，用户对音频、视频、图片等静态资源加载速度的要求越来越高。企业为了提高静态资源的加载速度，逐步将大部分业务内容放到了CDN上。 但是，在使用CDN 过程当中可能会遇到CDN 域名解析时延过长的情况。不仅会直接影响网站/APP的用户体验，甚至会影响数据传输的安全性。 那么如何降低CDN 域名解析时延呢？ 腾讯云DNSPod 推出的CDN 域名解析加速功能，近期会上线。 上线后，CDN 域名解析时延最少下降50%！！ 再介绍新功能之前，D妹先给大家讲讲，我们目前的CDN
2022年6月，腾讯云Redis全新升级，发布高性能版本，单节点可提供50W+吞吐，性能是原生Redis的4倍。同时，腾讯云Redis推出全球复制功能，解决原生Redis诸多痛点问题，可用性升级高达99.999%，助力企业实现降本增效。 Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，凭借着极高的吞吐、极低的响应延迟和丰富的功能特性，成为企业在缓存场景中的首选方案。但在突发、热点访问及异地多活场景下，原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题，无法解决海量数据在规模、成本、数据
本文主要演示通过 Tapdata Cloud 来进行 Oracle 数据同步。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ
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。
数据库事务的四大特性：数据库在实现时会将一次事务涉及的所有操作全部纳入到一个不可分割的执行单元，该单元中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。只要其中一个操作执行失败，都将导致整个事务回滚。 A（Atomic）：原子性，构成事务的所有操作，要么全部执行，要么都不执行； C（Consistency）：一致性，在事务执行前后，数据库的一致性约束没有被破坏； I（Isolation）：隔离性，数据库中的事务一般都是并发的，隔离性是指并发的两个事务的执行互不干扰，一个事务不能看到其他事务运行过程的中间状态。通过配置事务隔离级别可以避免脏读、重复读等问题； D（Durability）：持久化，事务完成后，该事务对数据的更改会被持久化到数据库，且不会被回滚。
DTS 作为数据交互引擎，以其高效的实时数据流处理能力和广泛的数据源兼容性，为用户构建了一个安全可靠、可扩展、高可用的数据架构桥梁。云数据库 SelectDB 通过与 DTS 联合，为用户提供了简单、实时、极速且低成本的事务数据分析方案。用户可以通过 DTS 数据传输服务，一键将自建 MySQL / RDS MySQL / PolarDB for MySQL 数据库，迁移或同步至云数据库 SelectDB 的实例中，帮助企业在短时间内完成数据迁移或同步，并即时获得深度洞察。
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
Termius Beta是一款SSH客户端软件，适用于Mac操作系统。它可以帮助用户连接和管理远程服务器，并提供了多种远程连接协议，如SSH、Telnet、Mosh等。同时，它还具备良好的安全性、稳定性和可靠性，能够保证用户在远程连接过程中的顺畅体验。因此，它主要适用于需要经常进行远程连接的开发人员、系统管理员等用户群体。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
当谈到架构的高可用时，无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区的备份，把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务，花费的时间也比较长，可能是半小时，也可能是一天。因为备份系统平时不对外提供服务，可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下，业务也不受影响，或者在几分钟内就能够很快恢复，那么就需要设计异地多活架构。
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者，经过十一年的稳健运营，已成为行业内的领军品牌，截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市，门店总数 3000 余家，服务家庭超 1000 万。近年来，随着业务的高速发展以及门店的快速扩张，钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析，以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息，以了解各区域销售趋势和顾客偏好，从而优化商品结构和库存管理。
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上，MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator（MongoDB RM），用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型，助力组织快速提升运营效率，充分发挥数据价值。
2月23日，Tapdata 系列研讨会第3期如约而至，Tapdata 项目经理马建平「在线教学」，从功能架构、具体操作、术语讲解等多个内容板块展开，基于历史高频问题与观众现场提问，点对点突破，以期针对性地帮助大家快速拿下 Tapdata Cloud 日常使用过程中的常见痛点及困惑。
年底啦～2022 年即将走到尾声，不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一，这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如新增任务告警，进行了 Connector 相关功能优化，以及支持跨时间分区圈群等。
数字经济时代，各行各业数字化转型大趋势下，数据要素成为关键。海量多源异构数据汇聚，使得数据同步面临同步速率受限、稳定性差、维护成本高等挑战。
前言 截止到2015年7月，微信每月活跃用户约5.49亿，朋友圈每天的发表量（包括赞和评论）超过10亿，浏览量超过100亿。得益于4G网络的发展，以上数据仍有很快的增长，而且相对于PC互联网时代，移动互联网时代的峰值要来得更加凶猛。比如，2015年元月的流量到了平时的2倍，而峰值则达到了平时峰值的2倍，相当于平时正常流量的5倍，这对整个系统的考验是很残酷的。本次分享将简单介绍微信后台团队的开发模式、微信朋友圈的架构以及在性能上的一些工作，供各位参考。 基本介绍 📷 服务器的配置基
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
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。
无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区的备份，把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务，花费的时间也比较长，可能是半小时，也可能是12小时。因为备份系统平时不对外提供服务，可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下，业务也不受影响，或者在几分钟内就能够很快恢复，那么就需要设计异地多活架构。
Canalys发布2022年中国云市场数据，销售总额达到303亿美元，市场同比增长10%。
① Agent 部署引导流程优化：新增体验 Demo，用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
收集表是腾讯文档的核心品类之一，也是主要的用户增长来源渠道。作为在重大社会事件中承担社会责任的主要功能，收集表既面临着海量规模的压力考验，也在高速发展的业务进程中遇到了遗留技术债的掣肘。 - 核心服务为C++“翻译”过来的 C++ 风格单体非标 tRPC-Go 服务，代码量较大，不利于多人敏捷协作开发，业务快速迭代时期夹带发布风险高，故障爆炸半径大。 - 业务逻辑耦合严重，接口未做轻重分离，稳定性较差，性能存在瓶颈。 - 业务可观测性存在问题。 在这样的技术背景下，腾讯文档团队对收集表后台服务进行了全面的重构，实现了百万级大收集极限业务场景下提供稳定解决方案的业务收益，完善了底层技术基座，优化了产品体验，实现了开着飞机换引擎的重构效果。
同盾科技是中国领先的人工智能科技企业。为了确保服务的低延迟和高可用性，同盾的技术团队不断寻找最佳的技术架构。经过长时间调研，他们最终选择了新一代分布式数据库 TiDB 作为离线层的核心数据库，基于 TiDB 打造的实时数据架构为风控智能决策保驾护航。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144580.html原文链接：https://javaforall.cn
分布式数据服务（Distributed Data Service，DDS） 为应用程序提供不同设备间数据库数据分布式的能力。通过调用分布式数据接口，应用程序将数据保存到分布式数据库中。通过结合帐号、应用和数据库三元组，分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离，保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。在通过可信认证的设备间，分布式数据服务支持应用数据相互同步，为用户提供在多种终端设备上最终一致的数据访问体验。
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产，数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么，什么时候我们需要进行数据同步，甚至是实时同步呢？目前又有什么实时同步方案？
Tapdata Cloud 的操作有多便捷，上手试一下就能充分了解了。 ——Tapdata Cloud 用户 | 报表实施@某大型家居服务平台
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
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