近期再给一个用户更换服务器硬盘时发现，一是RAID配置错误，使用300GB的硬盘给600GB的磁盘做热备，另外是更换的硬盘型号不对导致数据没有同步。新近入职的管理员如果接手的有旧的服务器，有时间应重点检查一下硬盘及RAID信息，看是否有离线的硬盘或配置不合适的地方好及时纠正。
数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用，保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中，我们将探讨数据同步一致性的挑战，介绍一些常见的解决方案，以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后，我们将提供一个代码示例，演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
作为程序员，无论去哪个公司面试都避免不了做面试题，虽然我和大家一样特讨厌做面试题，但是不做就敲不开公司的大门，所以还是得耐着性子认真对待，抱怨解决不了问题的。
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
纠结了很久要不要写这一篇，作为分布式系统的核心理论简单说说容易，聊透却很难，转念一想，如果不写这篇，算什么想通透大数据呢！并且这本身就违背了我写作的初衷；加之正好前几天和同事以ZooKeeper的用户行为反推了CAP理论，回过头来细琢磨了下，还蛮有意思的！闲话少絮，我们进入正题！
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
为什么写这篇文章，因为初出茅庐的时候，曾经遇到的一个面试官就是DataX的作者之一，而当时我还偏偏因为业务需求做了个数据库的同步工具，我当时不知道他做过这么专业的同步工具，被虐的老惨了，他面试的其中一个问题就是，如果要你去推销一款数据库同步工具，你该怎么推销？
部署选项 选择合适的硬件 优先使用SSD。 确认是本地存储还是远程存储，并作出相应的措施。 使用RAID来保护硬件缺陷和恢复方案。推荐使用RAID-10。 RAM 经常访问的item最好缓存在RAM中，以便MongoDB可以提供最佳的响应时间。 确保有足够的RAM来容纳索引，否则将对生产性能产生严重影响。 索引 索引会严重影响性能，要选择合适的索引。索引的字段最好不要更改。 如果写操作修改了索引字段，MongoDB将更新全部此字段相关的索引。 为分片做准备 如果不确定的话最好在开始时不要添加分片。 选
ZooKeeper 是一种开源的分布式协调服务，由雅虎公司开发。它可以帮助分布式应用程序实现数据同步、配置管理、命名服务等功能，并具有高可用性、可靠性和可扩展性等特性。本文将对 ZooKeeper 的定义、特性和使用场景进行详细介绍。
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。
随着云化时代的到来，软件服务架构也从传统的单体架构向微服务架构转变，微服务架构发展的如火如荼，那么单体架构和微服务架构区别在哪里呢？
随着微服务架构的落地，人们发现微服务架构虽然改进了开发模式，但同时也引入了一些问题，在这所有的问题中，最重要的也是马上要面临的一个问题就是数据的问题。在微服务架构中我们强调彻底的组件化和服务化，每个微服务都可以独立的部署和投产，其实也就意味着很多的微服务有自己独立的数据库。 整个业务数据被分散在各个子服务之后会带来两个最明显的问题： 1、业务管理系统对数据完整的查询，比如分页查询、多条件查询等，数据被割裂后如何来整合？ 2、如何对数据进一步的分析挖掘？这些需求可能需要分析全量的数据，并且在分析时不能影响到当
前几天，有个搞培训的朋友想要个java后端目前最常用的工具和框架，正好我以前画过这样一张图，于是发给了他。虽然不是很全，但也希望得到他的夸奖。没想到…
本篇内容涵盖14个方面，涉及上百个框架和工具。会有你喜欢的，大概也会有你所讨厌的家伙。这是我平常工作中打交道最多的工具，大小公司都适用。如果你有更好的，欢迎留言补充。
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
这个技术方案的难点就在于：如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
百思买集团Best Buy是全球最大家用电器和电子产品零售集团，在大型家电专业店+连锁经营的基础上同时实施成本领先的战略。引入EDI技术成为其进一步优化其供应链管理体系，实现降本增效的关键一步。
Redis 是一种高性能的内存数据库，通过将数据存储在内存中，可以实现快速读写操作。在某些场景下，我们可能需要将数据库中的数据同步到 Redis 中，以提高读取性能和响应速度。本文将介绍如何使用 Redis 实现与数据库数据同步，并提供相应的代码示例。
以上是常见的性能问题和解决方法的简要介绍，具体的情况还需要根据实际环境和需求进行具体分析和应对。
前几天，有个搞培训的朋友，和我要一份java后端的进阶路线图，我就把这篇文章发给了他《必看！java后端，亮剑诛仙》。今天，又想要个java后端目前最常用的工具和框架，正好我以前画过这样一张图，于是发给了他。虽然不是很全，但也希望得到他的夸奖。没想到…
SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，“软件即服务”，复杂了解也就是“按需租用他人供给的软件服务”，它是一种软件托付形式。SaaS这个说法是区分于以往软件购置和托付方法而提出的。也就是SaaS是一种经过Internet供给软件的形式。用户不必再购置软件，而改用向供给商租用基于Web的软件，来办理企业运营运动，且无需对软件实行保护，服务供给商会全权办理和保护软件。因为无需购置、构建和保护根底设施节流了一部分本钱，企业也更趋向于向SaaS形式开展，现在在进销存范畴已十分遍及了。
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》。
毫不夸张的说咱们后端工程师，无论在哪家公司，呆在哪个团队，做哪个系统，遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论，能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案，我相信能够快速准备解决咱么日常遇到的80%甚至90%的性能问题。
软件开发领域有一个著名的“不可能三角”——质量、成本、时间，三者无法兼得。这也是 IT 行业没有银弹解决方案的根因所在，就好像分布式系统在带来高并发能力，突破 CPU 计算瓶颈与存储限制时，不可避免地带来了数据一致性的问题。 网上谈论数据一致性的文章不少，大多从算法的角度切入，本文作者选择了从服务架构的角度切入，详细拆解了主从架构、主主架构、无主架构三种架构模式下，数据一致性的难点与解决方案。
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时，元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间，在不同的底层文件系统（UFS）上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致，但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时，结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性，Allux
2020年新版，对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作，或者想了解一些现在正在流行的技术，那么这篇文章正好适合你。有什么疑问，可以加我好友 （微信号：xjjdog0），进群讨论。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
很多中间件，比如Kafka、Hadoop、HBase，都用到了 Zookeeper，于是很多人就会去了解这个 Zookeeper 到底是什么，为什么它在分布式系统里有着如此无可替代的地位。
上期我们聊到，在X轴上扩展机器其核心是原机器和新增的机器要保持数据一致，那这里就涉及到数据同步，存在着主从或者主备的情况，定是需要区分主备，主节点向从节点同步数据，那么要保证所有机器，这些机器的组合我们叫做集群，集群这里不展开叙述，集群数据同步需要考虑的问题：
随着互联网业务的发展，无论是企业开发者，还是个人开发者，产品能力的不断迭代，都会带来大量的新增数据，数据的新增则意味着作为服务商的云开发需要为开发者们做好数据的存储和备份，以及在合适的时候对集群进行升级、优化。在优化的过程中，就涉及到了迁移的问题。
第一次尝试自己组建硬件到软件的服务器，经过几个月折腾，服务器框架基本完成，整体框架如下：
选择合适的控制器 k8s 的核心之一控制器（deployment（适合无状态的控制器）、StatefulSet（适合有状态的控制器）） deployment的特性： deployment创建的Pod是无状态的，当挂在Volume之后，如果该Pod挂了，由于是无状态的，Pod挂了的时候与之前的Volume的关系就已经断开了，新起来的Pod无法找到之前的Pod。但是对于用户而言，他们对底层的Pod挂了没有感知，但是当Pod挂了之后就无法再使用之前挂载的磁盘了。 备：如果deployment创建的pod挂载volume时，如果后端使用nfs或者ceph，重启pod数据也不会丢失的 简单理解：deployment的pod是无状态的，Pod挂了之后无法使用之前挂载的磁盘，ip也会丢失。
转眼新型冠状病毒爆发到现在已经过去快要 1 个月了，奋斗在前线的出了医生、护士、生物医药研究人员之外，我们技术人员也用了我们自己的方式来打这场战。首先上场的是一个叫做 wuhan2020 的项目
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
本人转载：http://www.cnblogs.com/ejiyuan/archive/2010/10/29/1796292.html
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。
这一期首先聊聊 Kafka 数据同步到 ClickHouse 的其中一个方案：通过 Kafka 引擎方式同步，下面进入实际操作过程（环境：CentOS7.4）：
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。
分布式系统，通过数据冗余，来保证数据的安全。要写一个分布式系统，一道绕不过去的坎，那就是数据同步。
今天笔者遇到一个问题，Redis 如何在服务宕机时保证数据的可靠性——数据的持久化和一致性，发现对部分知识点的理解还不够深入，故这里记录一下学习笔记
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
为什么要做数据同步？因为数据很多，还要共享或做它用。举个栗子，你从移动硬盘拷贝一份小小电影到你的 Macbook 上赏析，也叫 数据同步。但系统不比你的单纯，它使用的场景千奇百怪。数据同步，不管爱与不爱，你总会遇见，它会在某个时间等你，不离不弃，不见不散
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
