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。
最近公司正在往云原生进行转型,想拥有一套适合当前项目的监控系统,基于这个出发点,我们团队考虑使用 Prometheus 和 Grafana 组件。本篇将会以图解的方式剖析 Prometheus 的原理。
ELK Stack 日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉,Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Kibana。
在进行架构转型与分库分表之前,我们一直采用非常典型的单体应用架构:主服务是一个 Java WebApp,使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持;背后是一个 MySQL 主实例,接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前,我们就知道这会是一块难啃的硬骨头:我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型,因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。
导读:Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发,现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜,而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing,联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
Maxwell是由美国Zendesk开源,使用Java编写的MySQL实时抓取工具,可以实时读取MySQL二进制日志binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它设计的初衷是实时采集Mysql数据到Kafka。支持全表load数据,支持自动断点还原,支持按照列将数据发送到Kafka不同分区。
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。(基于canal 1.1.4版本)
这个问题我想只要是在做数据开发的,有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。
ES是一款非常强大的开源搜索引擎,可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:
标题写的我自己日后都可能忘记,这里简单叙述一下。当前我们有个 这样的需求,就是客户调用接口中含有多个子接口,每个子接口都需要单独请求一次下游微服务,问题在这里出现了,我们需要将客户的一定请求才分成多个子请求,分别访问成功后再合并成一条记录存入数据库中。
一、 除了日志数据,关系数据库中的数据也是数据分析的重要来源。在数据的采集方式上,用Spark实现类 Sqoop 的分布式抓取替代了早期定期用单机全量抓取 MySQL 数据表的方式,有效的提升了抓取速度,突破了单机瓶颈。
导读:如今,无论是互联网应用还是企业级应用,都充斥着大量的批处理任务,常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。
我们知道,虽然mysql innodb有自己的log,mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式:Row 模式,Statement 模式,Mixed模式。因为statement模式有各种限制,通常生产环境都使用row模式进行复制,使得读取全量日志成为可能。
一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。
对任何规模的业务来说,网络监控工具都是一个重要的功能。网络监控的目标可能千差万别。比如,监控活动的目标可以是保证长期的网络服务、安全保护、对性能进行排查、网络使用统计等。由于它的目标不同,网络监控器使用很多不同的方式来完成任务。比如对包层面的嗅探,对数据流层面的统计数据,向网络中注入探测的流量,分析服务器日志等。
业务介绍 中华万年历的头条数据是根据推荐算法聚合而成的数据,包括ALS算法数据、用户画像数据、时效数据、非时效数据、定投数据、惊喜数据、频道数据、热榜数据、用户相关阅读推荐数据等。启动方式分为冷启动和用户画像启动。 冷启动:无用户画像或用户画像得分<8分。 用户画像:根据用户浏览头条数据给用户打的一系列标签,标签采用Long型的数字进行标记,譬如娱乐285L,旅游1127L。 时效数据:和时间相关的数据,会随着时间的推移自动消失,譬如新闻、娱乐。 非时效数据:和时间不相关的数据,会长期存在,譬如养生。 定投
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。
京东集团618作战指挥中心 ,成员来自于京东各个技术体系,包括核心系统架构师、一线运维专家、科研学者等。 近200位成员在618时共同努力,确保流量洪峰来临时系统安全、稳定、可靠,致力于提供最佳的用户体验。
一晃新的一年就过去了 1/24,程序君发现自己竟然还没有写上哪怕只言片语,未免让「程序人生」的读者感到失望。如果说之前说自己忙都是瞎忙,如今我是体会到了什么叫忙得连去上厕所的路上都要以 6km/h 的速度前进。不过忙归忙,公众号还是要更新的,今天先来一篇短文,答谢大家的苦苦等待。 系统监控和日志处理这块,有很多现成的工具。除了商业上比较成功的 new relic 和 datadog 外,开源的解决方案也不少,如 elk stack (elasticsearch, logstash, kibana),reim
舆情系统 中数据采集是一个关键部分,此部分核心技术虽然由爬虫技术框架构建,但抓取海量的互联网数据绝不是靠一两个爬虫程序能搞定,特别是抓取大量网站的情况下,每天有大量网站的状态和样式发生变化以后,爬虫程序能快速的反应和维护。
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
自开源以来,Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区,在和社区成员讨论共创的过程中,我们也意识到在基础文档之外,一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档,真正实现快速上手、深度参与,即刻开启实时数据新体验,我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下,为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践,细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源,再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示,主要任务包括:
总第514篇 2022年 第031篇 全量SQL(所有访问数据库的SQL)可以有效地帮助安全进行数据库审计,帮助业务快速排查性能问题。一般可通过开启genlog日志或者启动MySQL审计插件方式来进行获取,而美团选用了一种非侵入式的旁路抓包方案,使用Go语言实现。无论采用哪种方案,都需要重点关注它对数据库的性能损耗。 本文介绍了美团基础研发平台抓包方案在数据库审计实践中遇到的性能问题以及优化实践,希望能对大家有所帮助或启发。 1 背景 2 现状及挑战 3 分析及优化 3.1 数据采集端介绍 3.2 基础性
Datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步效率很高(任务可以拆分,并发同步,所以效率高),对于增量数据同步支持的不太好(可以依靠时间戳+定时调度来实现,但是不能做到实时,延迟较大)。
MySQL里的explain命令内容还是很丰富的,值得好好的挖掘出不少东西来。 本身来说explain就是生成执行计划的内容,如果细看,这个内容和Oracle explain plan for的结果相比还是有差距的。 首先是一个比较实际的用法,查询语句我们可以查看执行计划,如果是DML语句呢,他是直接变更了还是只是生成执行计划而已,明白这一点很重要。 explain 生成DML的执行计划 为了进一步的验证,我们选择3个版本,5.5,5.6,5.7来测试。 首先是初始化数据,这个在不同版本是
无论是互联网应用或者企业级应用,都充斥着大量的批处理任务。我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题。随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在此背景下,很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求,于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。
APM系统即Application Performance Management应用性能管理,目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理,主要有以下三个维度:日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
首先说明一下,我并没打算把这个项目设计的多么高大上。一个最简单的理由就是我没有那么多资源。比如做架构设计,要考虑计算机性能、数据库主从备份、服务多点部署和一些容灾问题,而这些都需要机器。但是我只有一台机器,所以也只能尽可能将这台机器的性能榨干,而主从、多点部署都问题就不能涉及了。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
今天终于又能抽出一点时间来写文章了,接着前一篇继续写。前一篇文章有博友就评论说写了很多废话,其实本身就是一些工作中的点点滴滴,自己想到什么就写什么,没有太多的构思文章的内容和结构,就算自己回顾自己工作的这五年吧。 上篇博客提到自己主要支持各个团队使用scribe归集日志,这也包括归集日志到hadoop系统里面。所以这时的自己开始接触hadoop生态系统了,刚开始也是从网上找各种安装使用教程,遇到各种问题也基本上都是通过google解决。通过安装和使用hadoop,对hadoop大部
服务器有敏感数据,不允许直接登陆服务器查看日志文件,也不允许使用如ELK等日志功能收集日志,所以只能使用最简单的办法,只将错误日志进行收集,然后通过应用的webhook进行收集。
来源:blog.csdn.net/mucaoyx/article/details/84498468
execsnoop -- 短时进程追踪工具,它能够抓取服务器上瞬时执行的命令,类似 history 但是execsnoop 是实时记录全系统在执行的命令。
vmstat、sar(sysstat工具包)、mpstat、oprofile、nicstat、dstat、iotop、tsar、iostat 掌握几个即可,功能大同小异(个人常用的是 dstat、sar)。
我们都知道,我们每执行一次 SQL,数据库除了会返回执行结果以外,还会返回 SQL 执行耗时,以 MySQL 数据库为例,当我们开启了慢 SQL 监控开关后,默认配置下,当 SQL 的执行时长大于 10 秒,会被记录到慢 SQL 的日志文件中。
第二条语句,在MySQL 8.0中group by 字段 ASC/DESC 失效,要改成:
抓取Oracle数据是通过给源表添加一个触发器,在新增和修改的时候记录SCN号作为查询的依据,通过relay定期的查询获取变化的数据。删除和查询不受影响。
在云网融合大数据时代,数据已经成为重要的生产要素。特别是棱镜门、永恒之蓝、汶川大地震这类造成大规模数据丢失和泄漏的人为或自然灾害事件发生后,中国相继出台了一系列的法律法规,对各组织机构的数据安全保护条件进行限定,如 2016 年颁布的《中华人民共和国网络安全法》、 2021 年全国人民代表大会通过的《数据安全法》等。
BethuneX数据库实时监控和智能巡检平台,首先它的初衷和愿景依然没有改变:成为数据库运维人员最喜欢使用的,并且能够帮助他们快速发现和解决数据库问题的智慧平台。BethuneX的目标,始终是简化那些繁琐的操作或者问题分析,精确且直指数据库问题核心,灵活应对各种业务场景,因此它的主要功能都是围绕此目标展开的,让我们来一探究竟。
数据量的增长其实一直是随着互联网的发展呈现爆发式增长的,因为各种各样的数据都在不断的被原样或者是经过少量的更改和增补后拷贝到互联网的各个角落。为了适应互联网数据的海量增长,在后端和架构意义上而言,数据库的发展也大致经历了「单库单表 -> 主从读写分离 -> 分表分库 -> NoSQL -> NewSQL」这样的过程。
当前有很多数据采集工具(Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等),他们或多或少都存在一些局限性。
Kafka 的整体架构非常简单,是分布式架构,Producer、Broker 和Consumer 都可以有多个。 1.Producer,Consumer 实现 Kafka 注册的接口。
导读:数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块,分别是:日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接,构成DBus的工作原理:通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志(支持全量拉取);基于Logstash,flume,filebeat等抓取工具来实时获得数据,以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
作者:杜江 来自:21CTO(21cto.com)社区创始人。多年架构与管理经验, 原赶集网创始工程师,正和岛CTO以及今日头条今日特卖技术负责人。 今日头条创立于2012年3月,到目前仅4年时间。从
filter 是整个mysql 日志处理的核心部分,就是通过它来抓取信息赋给各个filed
1、七牛Logkit:(Windows&Linux&Mac等) https://github.com/qiniu/logkit/ 支持的数据源(各类日志,各个系统,各个应用等) File: 读取文件中的日志数据,包括csv格式的文件,kafka-rest日志文件,nginx日志文件等,并支持以grok的方式解析日志。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步,数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
今日头条创立于2012年3月,到目前仅4年时间。从十几个工程师开始研发,到上百人,再到200余人。产品线由内涵段子,到今日头条,今日特卖,今日电影等产品线。
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