随着企业规模的扩大，对数据库可用性要求越来越高，更多企业采用两地三中心、异地多活的架构，以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域，我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢？ “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下，两个地域的三个数据中心互联互通，当一个数据中心发生异常，其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心， 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性，抗风险能力极强。 不
对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。
https://nacos.io/en-us/docs/nacos-sync.html
异地多活相对于异地热备，最大不同点在于应用在不同地域都承载流量，从业务流量调度，数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提，就是业务支持单元化部署，这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是，业务已经具备单元化部署的能力。
孙伟：腾讯云高级技术工程师，主要负责腾讯云存储和中间件产品的技术支持专项工作。有8年以上的云存储技术支持、数据迁移和架构方案经验。曾任职于其他云友商公司，担任过研发、产品改进、售后等多项工作岗位。
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。
蓝鲸的配置平台（CMDB）底层使用的是 Mongodb 作为数据存储，其优点不用多说，相信使用过的小伙伴应该都会觉得设计很灵活方便。
很多产品发展到一定规模之后，可能会走出国门，技术架构要做到国际化。或者基于高可用 / 高性能的需求，需要做异地多活。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案。其实现原理，其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster，即普通的消息生产和消费。用户只要通过简单的consumer配置和producer配置，然后启动Mirror，就可以实现准实时的数据同步
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑，数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑，否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
现代企业中，企业结构分散化不断扩大，比如多个研发中心、多个分支机构等等，企业需要把内部各种业务数据在多台服务器之间、多个数据中心之间，乃至多云和本地之间调度和同步。如何保证多个设备之间的数据一致性以及如何高效地进行文件同步成为了人们关注的焦点。
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
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。
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。
Nacos : Naming and Configuration Service，可打包部署配置中心和注册中心，也可独立部署其中之一，配置中心、控制台依赖mysql，由阿里巴巴2018年8月开源，github 19.1k star（截止2021.08.24）
针对Openshift，大卫的同事任龙飞归纳了六个使用场景，并录制了六个视频。此外，如果有朋友想参与Openshift技术讨论，可以留下微信号，我会添加然后拉进讨论群。 视频中，操作的步骤非常详细，清
2008年负责的一个大中型项目，一二十个人的团队，1000万的硬件，500多万的软件，回忆起来收获还是满满的。
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。
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。
ElasticSearch 在使用的时候最麻烦的一点就是重建索引了，比如你改了数据类型那么就得重建索引。为了不影响当前正在使用的场景，需要有一个方案能够平滑升级。
盘古开发框架下实现微服务网关的缺省姿势为基于 pangu-web 模块的传统接口调用模式，具体请参考文档：如何发布微服务 (API 网关)。本文提供另外一种通过集成Apache ShenYu 实现网关泛化调用 Dubbo 服务将其发布为 HTTP 接口的可选方法。
毫无疑问，乘着云计算发展的东风，Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目。如下图所示，它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口，分别是文件存储、对象存储以及块存储，本文主要关注的是对象存储即radosgw。
用一个具体的例子来解释一下这个核心差异，比如说你去便利店买一瓶水，只要你付钱商家就会把水给你，这个商家可能都不在乎这笔交易有没有记录。但是如果你去银行办理银行卡，我们都知道不是提供了申请材料就可以直接拿到卡的，这些申请材料必须要先保存好记录，然后还有人对这个记录审核确认无误后，并且这个审核都要记录后，柜员才敢把银行卡给你。
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。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第七部分，主要介绍异地多活，异地多活缩短了时延，提高可用性，但是带来复杂度和成本无疑是巨大的，不是一般公司可以承受的，只有在对可用性要求特别高的业务场景才建议使用。
在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。
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。
Elasticsearch 简称"ES”, 在DB-Engine 综合排名第8，已经持续了相当长的时间，按照当下热度应该会继续保持或者上升一个名次；ES在多数工程师印象中最深刻可能是ELK三件套或者全文检索领域，但在笔者看来，应该是业务系统领域“大宽表查询”场景，或者叫“数据库查询加速”场景。
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。
通常金融、医疗等行业的大型企业，可以建设传统灾备中心来保障核心业务的安全，但是每年在灾备上的花费都是一笔不小的数目。
Porter是一款数据同步中间件，主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题。
服务注册中心不可能是单点的，一定会有一个集群，那么集群中的服务注册信息如何在集群中保持一致的呢？
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
大家好，我是技术爱好者 zhaokk，在本篇博客中，我将深入探讨 ZooKeeper 集群中的服务注册以及数据同步过程。我将为大家详细解释这一复杂但重要的主题，并通过代码示例演示实际操作。让我们一起来探索这个引人入胜的话题吧！
前面的文章提到过副本是分布式系统中提升数据可用性，数据容错性，以及读吞吐的主要方式，对于多个副本数据一致性处理就是比较复杂且重要的话题。
https://my.oschina.net/shuaiqiyu/blog/3083784
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。
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
Eureka 是 SpringCloud 自带的组件，而 Zookeeper 则是 Dubbo 一般会选择的。我们以前在做服务这块其实是基于 Spring Cloud 技术栈来做的，没有选择Dubbo。所以，Eureka 也就作为了我们的服务注册中心首选。
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？
随着互联网流量爆发式增长，越来越多的公司业务需要支撑海量数据存储，对高并发、高可用、高可扩展性等特性提出了更高的要求，这促使各种类型的数据库快速发展，至今常见数据库已经达到 200 多个。与之相伴的便是，各种数据库之间的同步与转换需求激增，数据集成便成了大数据领域的一个亟需优秀解决方案的方向。当前市面上没有一个简单易用且支持每天数百亿条海量数据同步的开源软件，于是 SeaTunnel 应运而生。
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