沃趣 QFusion 采用目前已经非常成熟且应用非常广泛的主从复制数据同步架构，在能保证高性能的前提下，结合商业的高性能、高可用的分布式存储QCFS实现了数据零丢失，同时沃趣科技从BIOS、硬件配置、文件系统、操作系统内核、MySQL配置参数等自底向上做了大量的整体优化，使得单位时间内的交易量进一步提升。 说到MySQL，大家平时关注得最多的不外乎就是： 写节点的性能上能达到多少tps/qps？为什么我们会关心它呢，因为它直接影响着单位时间内的交易量 读从库的复制延迟大吗？为什么我们会关心它呢，因为它直接影
“高可用”是互联网一个永恒的话题，先避开MySQL不谈，为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。
最近一段时间，在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据，然后同步到es。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。
随着数据库数据量进一步增加，最大的表目前已经达到10亿+了，虽然已经进行的数据库的分库分表（采用阿里云的polardb），但是大表要改表结构的时候，还是会出现死锁的情况，系统会收到严重影响。
对于一些关键数据，例如账户数据，对可靠性和一致性的要求非常高。我们宁可牺牲短暂时间内的可用性，也不允许数据出现错误或丢失。所以早期我们会发现业界存在这种现象：DB设置了主备同步，主DB挂了，但是不敢切换到备DB，只能暂停服务。这种现象的主要原因有两点：
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题，故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近，在数据同步方面也有些思考。
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。
从 Canal 系列的第一篇文章我们基本能了解到，Instance 是 Canal 数据同步的核心，在一个 Canal 实例中只有启动 Instace，才能实现数据的同步，那 Instance 到底是“何许人也”，本文将以源码为手段，试图揭开 Instance 的神秘面纱。
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。
最近成功中标一个国内重大酒业集团的公有云项目，因客户自身的IT人员紧张，客户提出要求将应用、数据库的迁移上云作为中标方的服务内容之一。以前，经常接触的政企云项目，一般由服务商配合客户完成迁移方案的拟定，服务商将云资源分配好，由客户自身的厂商完成应用、数据库的迁移。厂商一般进行应用、数据库的重新部署，虽然这种方法较繁杂，但也是最稳妥的一种迁移方式。
Docker容器运行时产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来， 那么当容器删除后，数据自然也就没有了。例如：容器中部署了MYSQL数据库，如果有一天将部署MySQL数据库的容器删除了，存放的数据也就丢失。为了能保存数据在Docker中我们使用卷来实现容器内数据与我们指定的目录文件同步，当某一方数据发生修改时，另一方也随之改变。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
我应该是公司第一个专职搜索的，当时搜索所有组件只有一个ES（elasticsearch），虽然之前在干过将近两年的solr，不过主要还是以数据检索为主（类似于为hbase建一个二级索引），既然组织安排也就接下了这口锅，从基础的查询解析/数据同步做起，一点点的把整个搜索的框架立起来，团队“一度扩张”到3个人，承接了整个公司大部分的搜索业务，负责的数据大概有几十亿，从第一年双十一忙于救火的状态到去年的平稳渡过，都不同程度证明了整个搜索团队的成长。
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。
又赶上一年一度的金九银十的日子，这段期间的招聘岗位相对前几个月会多些，如果在目前公司没有进步、没有前途时，这段时间可以准备一下，去外面看看机会。不过在外面找工作时，可以提前在网上看看招聘信息，看看自己是否达到公司要求。如果多看下高薪资的技术人员招聘要求时，就会发现对三高都有一定的要求，比如下面一家公司的要求就对高并发、高负载和高可用性系统设计要有开发经验。
在分布式系统中，我们知道CAP定理和BASE理论，数据的安全和性能是负相关的，数据的安全性提高了，那他的性能就会下降，相关，他的性能提高了，数据的安全性就会下降。我们从几个中间件来讨论这个问题。
TiDB-DM（Data Migration）是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB，也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地，对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景，DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB，或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库，DM 将是一个非常好的选择。
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。
昨天做了一个数据迁移流程的优化，直到发生了一些严重的问题，才明显重视起来这个问题。
在实际项目开发中，我们经常将Mysql作为业务数据库，ES作为查询数据库，用来实现读写分离，缓解Mysql数据库的查询压力，应对海量数据的复杂查询。
PXC是基于Galera的面向OLTP的多主同步复制插件，mysql自带的主从集群方案(replication)异步复制无法保证主从复制的完整一致。
互联网时代除了业务迭代速度快，还有就是数据增速也比较快。单应用、单实例、单数据库的时代早已不复返。现在，作为技术研发，如果参与的项目没有用到分库分表，都不好意说自己做过大项目。
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。
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
在MySQL配置中，sync_binlog是一个非常重要的设置。它用于控制binlog（二进制日志）的同步策略。二进制日志记录了所有更改数据库的语句，对于数据恢复和主从复制都非常重要。
Apache SeaTunnel 是一个非常易用的超高性能分布式数据集成产品，支持海量数据的离线及实时同步。每天可稳定高效同步万亿级数据，已应用于数百家企业生产，也是首个由国人主导贡献到 Apache 基金会的数据集成顶级项目。
来源：dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
数据库作为信息系统重要的基础设施，一直承担着压舱石的角色。互联网应用的高并发、海量数据使得数据库的负载越来越重，这在数据大集中的情况下愈发明显。而数据库作为信息系统唯一的“单点”，稳定性、可用性是首先要保证的目标。这里的单点并不是指数据库没有高可用方案，而是因为数据库只要涉及到数据的复制就一定是有状态的，有状态的应用更加难以运维，并且在遭遇异常时并不能做到真正意义上的无缝切换。
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。
来这里找志同道合的小伙伴！ 背景 各业务系统为使用mysql的业务数据，重复开发出多套数据同步工具，一方面难以管理，另外部分工具性能也偏差。需要一个统一为mysql数据提供同步服务的平台。该平台需支持离线同步，实时订阅，实时同步三大基本功能。 架构 一、功能整合 1、各功能如何实现？ 离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上； 实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费； 实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费
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。
如果像面试官说的这种场景，再使用上面我提到的AOF缓冲区就有点浪费内存空间了。所以Redis会将主服务器的这条Del删除命令，发送给从服务器。
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
https://dongshao.blog.csdn.net/article/details/107190925
大型网站为了软解大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，特别是数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的连接，下面就进入我们今天的主题。
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
在高并发流量下,数据库往往是服务端的瓶颈,由于数据库数据需要确保落地,同时保证数据同步,数据即时性,有效性的问题,导致数据库不能像平常后端程序一样负载均衡.
企业业务敏感程度差异，对容灾指标RPO&RTO要求也不同。之前两篇文章主要介绍数据冷备，主要特点是数据备份存储非实时，备份系统存储数据通常昨天的数据，当灾难真正来临的时候，今天新产生的数据会丢失情况。对于企业核心业务来讲，业务恢复（RTO）可以接受小时级别，但是对于数据无法接受丢失，即RPO接近为“零”。结合腾讯云数据备份能力，本文重点介绍数据热备解决方案，旨在让客户上好云，用好云，管好云。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
随着IT技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
总结一下，本文介绍了10种常见的 CDC 组件和方案，个人觉得还不错，如果还有其他好用的 CDC 组件，欢迎在评论区分享分享。
从mysql3.23版本开始，mysql官方就开始提供主从复制，最简单的主从复制架构就是有两个mysql节点，一个作为主节点，用户可以进行读写，另外一台作为从节点，从节点只接受主节点同步过来的数据，相当于是数据的备份
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
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