“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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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：
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。
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
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
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。
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。
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。
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
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？
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。
前面已经提到了mysql主从环境下数据一致性检查：mysql主从同步(3)-percona-toolkit工具（数据一致性监测、延迟监控）使用梳理 今天这里再介绍另一种Mysql数据一致性自动检测工具:Maatkit。（不过Maatkit工具现在已经不维护了，推荐还是使用percona-toolkit工具吧！） Maatkit是一个开源的工具包，为mySQL日常管理提供了帮助，它包含很多工具，这里主要说下面两个： 1）mk-table-checksum 用来检测mas
本系列文章就是向大家介绍， 从 SQL Server 迁移到 MySQL 所面临的问题和我们的解决方案。
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
可重复读解决了脏读和不可重复读的问题，但是可能会出现幻读的问题。在这个隔离级别下，同一个事务内的多次读取结果是一致的，不同事务之间的读取结果互不干扰。
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。
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
互联网发展在加速，并且影响着每一个行业、每一个角落。在这么大的发展浪潮下，影响和变化最大的莫过于IT行业，IT行业又分为两种:传统软件行业和互联网行业，传统软件行业大多做ERP、OA居多，适用人群和并发量决定着单机垂直架构已经满足需求，反过来单机架构也决定了系统无法应对大访问量和并发量；互联网行业最典型的就是电商，其特点是访问量大、并发大，这就直接导致传统的软件架构和单机节点远远无法满足和支撑这么大的用户量和并发量。
廖坚钧，PingCAP Data Platform 研发工程师，专注于数据库架构和生态工具方向。
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：
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。
之前发过一篇文章，简单了解 MySQL 中相关的锁，里面提到了，如果我们使用的 MySQL 存储引擎为 InnoDB ，并且其事务隔离级别是 RR 可重复读的话，是可以避免幻读的。
在MySQL数据库管理中，全局事务标识符（GTID）是为了优化和简化日志复制而设计的机制。它为每个事务分配一个唯一标识符，使得复制过程更为透明和可管理。在保障数据一致性方面，GTID也发挥着重要作用。本文将探讨GTID如何帮助保障数据一致性，并介绍其在复制节点丢失数据时的处理机制。
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。
今天我就给大家讲一下我们这边做的数据库运维的自动化平台，他是怎么样子的。首先我会给大家简单介绍一下我们做平台的背景，以及平台的一些技术架构，以及针对我们DBA和开发的需求的全套解决方案。 首先是背景，我们为什么要做RDS，在做RDS之前其实我们也有一套自己的自动化系统，可是我们有了这套自动化系统我们发现有了之后我们DBA还是很忙，每天忙于工单处理，大表DDL，集群搭建，扩容，数据迁移等等。这些东西不能说没有价值，但是对于DBA来说，每一次的重复操作，都会让这个价值指数级下降，并且不能带来成长。所以我们对这些
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
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。
交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
MySQL 是最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，被广泛应用于各种业务系统。主从复制是MySQL 的重要能力，用于实现数据冗余、提高可用性和性能。了解MySQL主从复制，可以更好地管理和优化数据库，为业务系统提供更强大的支持。
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
数据库作为企业核心的数据存储引擎，在其提供服务的过程中，经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘，但因为迁移数据的重要性，以及业务对数据库可用性的高要求，导致数据库迁移的复杂度极高，一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ，市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
MySQL是一个RDBMS（关系型数据库管理系统），由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。由于其体积小、速度快、拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，广受各大企业欢迎，包括腾讯，阿里，百度，网易，Google，FaceBook等互联网巨头企业 随着互联网的高速发展，互联网服务可用性变得越发重要，数据容灾也随之成为各企业的关键任务。在数据容灾中，数据库集群如何处理数据一致性也成为了各企业需要解决的问题。特别在一些新兴的金融服务中，MySQL也逐渐成为其核心数据库，如何保证金钱的准
在复杂的分布式数据库环境中，数据一致性是一个关键问题。特别是在使用MySQL InnoDB集群时，如何确保数据在各个节点之间同步并避免数据分叉或冲突，成为了系统和数据库管理员必须面对的问题。本文将详细介绍MySQL 8.0版本中mysql.gtid_executed表的工作原理及其在检查数据一致性方面的应用。
因为是集群，肯定要数据一致性的，所以要用到数据库（Mysql）,目前 Nacos 也只支持 mysql 数据库。
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
在大型互联网应用中，由于数据库读写频繁、压力大等原因，我们通常会使用缓存来减少数据库的访问次数，提高系统的性能。而Redis作为一个高性能的内存数据库，成为了缓存的首选方案之一。但是，缓存和数据库之间存在数据一致性的问题，如何解决这个问题呢？本文将结合JAVA语言和当前各大互联网公司主流解决方案，介绍一下Redis缓存MySQL数据库存储二者如何保证数据一致性。
可能谈到保持Redis与Mysql双库的数据一致性，可能很多人最先想到的方案就是读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。但是这个方案有着一个致命的缺点：读请求和写请求串行化会导致系统的吞吐量大幅度降低，需要使用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。Redis与Mysql双库的数据一致性问题为何会出现呢？其实我们可以考虑这么一个业务场景：我们需要更新部分数据，我们首先更新数据库数据，然后清除Redis缓存中的数据。但是数据库更新操作成功了，然而Redis清除缓存出现异常了，这样会导致出现这么一种情况：数据库中的数据已经更新为最新数据，但是Redis缓存中的数据依旧还是老数据，这时候就会出现Redis与Mysql双库的数据一致性问题。
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
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
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