存储稳定性测试与数据一致性校验工具和系统：https://github.com/zhangyoujia/hd_write_verify
在数据的服务生命周期过程中，经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中，由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因，无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
“MySQL主从复制”技术在互联网行业常见高可用架构中应用非常广泛，例如常见的一主一从复制架构、keepalived＋MySQL双主（主从）复制架构、MHA＋一主两从复制架构等等都应用了MySQL主从复制技术。但因主从复制是基于binlog的逻辑复制，难免出现复制数据不一致的风险，这个风险不但会引起用户数据访问前后不一致的风险，而且会导致后续复制出现1032、1062错误进而引起复制架构停滞的隐患，为了及时发现并解决这个问题，我们需要定期或不定期地开展主从复制数据一致性的校验和修复工作，那么如何实现这项工作呢？又如何实现这项工作的自动化呢？我们来探讨这些问题。
作为互联网公司的研发工程师，微服务的架构思想对于各位读者朋友来说，已经不是陌生东西。我们当中的大多数人，或多或少经历过从单体应用到微服务化的系统拆分和演进过程。我们按照庞大系统的业务功能和特征，将其从一个单体的大应用，逐渐地拆分成很多的子系统的协同配合完成业务功能，甚至拆分后的某些子系统服务，还可能再拆分出来更多的更细颗粒度的子系统服务。拆分后的服务之间，采用PRC调用方式的通信，也就越来越多。随之而来的，跨系统服务之间的数据一致性的问题就会越来越突出了。比如电商系统中营销活动系统的积分和优惠券的发放和扣减，比如电商系统的核心下单核心链路上，首页瀑布流，商详页，下单页等等商品价格全链路一致性等等，支撑这些业务功能的实现，往往可能需要依赖来自N个不同的业务系统服务提供的数据读写服务能力来完成。
腾讯云提供了数据库迁移工具DTS， 使用DTS做数据库迁移时，DTS工具在迁移任务结束后，会做数据校验。
随着项目进展，现有模块在功能和非功能特性（包括可用性、性能和维护性）上可能不再符合需求，因此，对这些模块进行重构变得很有必要，以提升系统的整体效能并解决当前面临的挑战。例如，在项目初期，为了迅速上线并满足业务需求，我们可能会采用统一的架构来处理读写操作。然而，随着产品需求的演变，原有架构可能难以同时高效处理读取操作的多样化筛选需求和历史数据查询，以及写入操作的实时性和高成功率。在这种情况下，一种可行的重构策略是采用CQRS架构，它将读写操作彻底分离，并使用不同的存储解决方案来优化各自的性能和可用性。
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
前言 美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。经过两年的成长，美团酒店直连平台终于在2015年末发展为国内最大的酒店直连业务平台，其接入的业务类型也从最初的经济连锁，拓展到高星渠道、小连锁集团、非标准住宿等，获得了业界一致好评。 随着美团点评的日益壮大，客户的需求和系统体量的不断增加，直连平台的技术架构和数据应用面临着诸多挑战。为了保障美团点评的用户体验度，对技术方面会提出更高的要求。 如何在合作方
数据准确性：主要用于记录数据值与客观事物真实值的接近情况，一般我们会对数据记录的信息进行检测，检测其是否存在错误或异常。例如：我们在系统中提交信息，或接入外部数据源时字段顺序错位，在"出生日期"字段中填入"xx省xx市"，在"联系电话"字段中填入"ssxdtsfs"之类的错误信息，造成了数据库中的信息与真实信息存在不一致的情况。导致其他业务系统调用或数据开发人员在使用时无法使用等异常问题。通常我们可以通过正则表达式校验的方式对特定业务字段的值进行准确性检测。
本文简单介绍下几个常见对问题，和一些思考。（作者也是刚刚学习，有理解不对的地方敬请斧正）
应用数据库迁移，通常简称为数据库迁移，涉及将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统。这可能包括更改数据库的物理位置（如从本地数据库迁移到云数据库），更改数据库管理系统（DBMS），或者更改数据库的架构和结构。
作者简介 荣华，携程高级研发经理，专注于后端技术项目研发管理。 军威，携程软件技术专家，负责分布式缓存系统开发 & 存储架构迁移项目。 金永，携程资深软件工程师，专注于实时计算，数据分析工程。 俊强，携程高级后端开发工程师，拥有丰富SQLServer使用经验。 前言 携程酒店订单系统的存储设计从1999年收录第一单以来，已经完成了从单一SQLServer数据库到多IDC容灾、完成分库分表等多个阶段，在见证了大量业务奇迹的同时，也开始逐渐暴露出老骥伏枥的心有余而力不足之态。基于更高稳定性与高效成本控制而设计
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
上一篇我分享了Hadoop的压缩和编解码器，在我们开发的过程中其实是经常会用到的，所以一定要去掌握。这一篇给大家介绍的是Hadoop的数据完整性！
但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。这一部分工作也是需要测试的，主要是针对存储过程的逻辑是否有遗漏、是否准确来进行测试。
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
业务有两个 MySQL 集群是通过 MQ 进行同步的，昨晚 MQ 出现异常，报了很多主键冲突，想请 dba 帮忙校验一下两个集群的数据是否一致。
这次我们要进入 Nacos 的一致性底层原理了，还是先来一张架构图，让大家对 Nacos 的架构有个整体的印象，本篇会主要讲解一致性模块中的 Distro 协议。
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
在容器的生产实践中，偏小的容器镜像能够很快的部署启动。当应用的镜像达到几个GB以上的时候，在节点上下载镜像通常会消耗大量的时间。Dragonfly 通过引入 P2P 网络有效的提升了容器镜像大规模分发的效率。然而，用户还是必须等待镜像数据完整下载到本地，然后才能创建自己的容器。我们希望进一步缩减镜像下载的时间，让用户能够更快地部署容器应用。同时，如何更好的保护用户的数据，也是容器行业近年来的重要关注点。
没错，gt-checksum 是GreatSQL社区新增的成员，它是 一款静态数据库校验修复工具，支持MySQL、Oracle等主流数据库，采用Go语言开发，今天正式开源。
免费、零停机、高性能的数据库迁移服务DBMotion今天正式对外发布，支持MySQL的结构、全量、增量迁移和数据校验功能。
在一个数据为王时代，数据安全视为一家企业命根子，因此如何保障企业数据安全尤为重要。本文主要从数据库容灾方案视角，基于当前客户业务并结合技术&产品，制定最佳容灾方案。主要从以下三个方面来介绍：
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？
上周在讲复制故障处理，利用DML在从主上手工造数据，导致主从复制中断，然后处理复制故障，同时给大家安利了：
对网站而言，数据是最宝贵的资源，硬件可以购买，软件可以重构，但是数据（用户数据，交易数据，商品数据）一旦丢失，对网站的打击可以说是毁灭性的。
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
本文阐述了某商业银行如何利用 TiCDC Syncpoint 功能，在 TiDB 平台上构建一个既能处理实时交易又能进行准实时计算的一体化架构，用以优化其零售资格业务系统的实践。通过迁移到 TiDB 并巧妙应用 Syncpoint，该银行成功解决了原有多个 MySQL 集群所面临的数据分布复杂性和跨库关联查询的挑战，实现了数据处理效率和应用性能的显著提升，确保了实时交易的快速响应和数据分析处理的计算资源需求。
有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障，机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障，时刻考验着我们的系统。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
后台开发的目标是要提供高可用的后台服务，其中很重要的一点是保证业务连续性（服务不中断，或中断时间在允许范围内）。
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，5月23日杨杰的分享已经结束，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“0523杨杰 ”，即可下载直播分享PPT。 我是来自CDB/CynosDB的架构师杨杰，主要负责CDB/CynosDB研发相关的工作。 今天分享的主题是CDB备份系统九鼎是如何支撑数十万节点的备份。主要分为几个部分。第一个部分是在海量场景下面，数据备份遇到的一个新的挑战。面对这个挑战，我们九鼎是怎么设计和应对的。第二部分是提升备
在冯 · 诺依曼的计算机体系结构中，数据的读写是最基本的任务之一。强一致性这种简单直观的方法对于程序员来说是最容易理解的，但是一些读写一致性较弱的模型被广泛使用，这种方法提高了系统性能，但是代价是使系统行为更加复杂和容易出错。同时，带来了另一个问题，在系统crash时能否正确地恢复数据的读写呢？
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
迁移部分数据, 目标端还有数据, 基本上就确定使用mysqldump工具来做了
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。
导读 本文总结库存领域建设库存预占能力时遇到的问题以及解决方案。感谢京东物流金鹏、孙静、陈瑞同学在本文撰写中提供的内容及帮助！
前段时间公司在做一个专案，关于开发SAP三方交易单据联动的平台，大概功能就是系统里面两家公司交易业务里自动根据销售公司对客户的销售订单生成相应的采购订单和销售订单，包括后续交货单联动创建，开票和发票校验联动创建等。
近日，腾讯云数据库TDSQL 、数据库迁移平台DTS-DBbridge与巨杉数据库SequoiaDB完成产品兼容性认证。
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
从2014年开始，微服务逐渐进入大家的实现，被认为是下一代实现信息化的有效手段。设计到系统，其中绕不开的就是数据一致性，从本地事务，到后来的分布式事务，都能够有效的保证数据一致性。但是在微服务架构中，这两种方式都不是最好的选择。
我们知道,Redis主从复制可以实现读写分离,通过使从节点提供读取服务,来分担主节点的读取压力。但是主从切换时,可能会导致严重的库存同步问题。
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
但缓存真的那么好吗？架构师在构建高性能系统时，是不是必须增加缓存组件？缓存是不是多多益善？
电商库存扣减是电商平台必备的重要功能之一，正确地设计和实现这一功能，不仅能提高用户购物体验，还能有效防止超卖等问题。
在订单确认中，涉及到获取参数、校验参数；查询商品数据，判断是否为购物车的商品，遍历商品 id，获取商品信息；读取商品的数量，计算商品的金额，判断库存，需要用户的地址信息。
各位群友，大家好。今天要和大家分享的话题是“基于微服务的企业应用架构设计范式”。 这个话题曾经分别在PWorld大会和QCon2016大会上做过分享，得到不错的反响，因此借着今天这个机会也分享给大家。
数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性； 2是异构数据库如何做数据类型转换，导致数据同步失败的原因常常是因为数据类型不一样； 3是在数据越实时越有价值的背景下，同步过程中能否做到实时同步。
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
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
