提供一个统一的中间件,程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离,例如MyCat。
在实际的生产环境中,为了确保数据库的稳定性,我们一般会给数据库配置双机热备机制,这样在master数据库崩溃后,slave数据库可以立即切换成主数据库,通过主从复制的方式将数据从主库同步至从库,在业务代码中编写代码实现读写分离(让主数据库处理 事务性增、改、删操作,而从数据库处理查询操作)来提升数据库的并发负载能力。
Otter-入门篇4(单向同步实践)# 前言## 在前几节我们已经做好了关于otter的准备工作,配置好了zookeeper,manage和node,本节就来完成otter第一个实际功能,单相数据同步
近日工作任务较轻,有空学习学习技术,遂来研究如果实现读写分离。这里用博客记录下过程,一方面可备日后查看,同时也能分享给大家(网上的资料真的大都是抄来抄去,,还不带格式的,看的真心难受)。
在前面基础功能实现的过程中,我们后台管理系统及移动端的用户,在进行数据访问时,都是直接操作数据库MySQL的。结构如下图:
本文将介绍在业务持续发展环境中,复杂系统的改造过程以及实施的一些经验,希望能给面对同样问题的同学提供一些借鉴思路。
DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
随着得物 App 的用户流量增长,业务选择的数据库越来越多样化,异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展,我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发,分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验,并提供一些参考。
1.分布式应用的概念和优势 分布式数据库是指利用高速网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获得更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统的主要目的是容灾、异地数据备份,并且通过就近访问原则,用户可以就近访问数据库节点,这样就实现
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:
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据,并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式,它从数据库的日志解析数据的变化(数据量只有日志的四分之一左右)。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式,直接通过TCP/IP网络传输,无需依赖于数据库自身的传递方式,而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩,可以大大降低带宽需求。在目标端,GoldenGate TDM可以通过交易重组,分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率,降低目标系统的资源占用,可以在亚秒级实现大量数据的复制,并且目标端数据库是活动的。
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
DBCP是Apache推出的数据库连接池(Database Connection Pool)。
随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验,探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候,也涉及到数据集成交换的事情,但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中,对于数据采集的实时性要求出现变化,对于数据采集集成的类型也出现多样性,这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
根据云厂商Benchmark结果,4核8G机器运行 MySQL 5.7 时,可支撑TPS 500,QPS 10000。 但随着数据量的增大,读写并发的增加,系统可用性要求的提升,单机 MySQL 出现危机:
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。
DataX 是阿里内部广泛使用的离线数据同步工具/平台,可以实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。DataX采用了框架 + 插件 的模式,目前已开源,代码托管在github
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线,探究了sharding-jdbc的路由规则,对比分析了四种改造方案,给出了一种自定义分表算法的优化方案。
作者:[美]威廉·肯尼迪(William Kennedy)布赖恩·克特森(Brian
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。
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件,可实现多种异构数据源高效的数据同步,其由袋鼠云于2016年初步研发完成,目前有稳定的研发团队持续维护,已在Github上开源(开源地址详见文章末尾),并维护该开源社区。目前已完成批流统一,离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。
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。
摘要:本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》,其分享主要分为四个章节,内容包括:
MyCat一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群。基于阿里开源的Cobar产品而研发。能满足数据库数据大量存储;提高了查询性能。文章介绍如何实现MyCat连接MySQL实现主从分离,并集成SpringBoot实现读写分离。
本文所涉及的机器环境如下:Windows XP SP3,MS SQL Server 2005,MySQL Server 5.1。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
摘要:随着数据智能时代的到来,多云多源架构下的数据管理是企业必备的基础设施,我们认为数据存取、数据集成与分发、数据安全与数据质量是基础,也是走向多云多源架构的起点。本议题介绍云原生的多云多源数据管理NineData,重点介绍MySQL、ClickHouse相关的数据管理和复制技术。
最后,该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代,“数据”这个词非常重要,因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理,为了满足这一目的,市场上有各种各样的ETL工具。
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud 自去年发布云版公测以来,吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求,Tapdata Cloud 3.0 将正式推出商业版服务,提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如Oracle - Oracle, Oracle - MySQL, MySQL - MySQL 等 √ 数据入湖入仓,或者为现代数据平台供数,如: △ 常规 ETL 任务(建宽表,数据清洗,脱敏等) △ 为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
随着云计算和SaaS(Software as a Service)模型的兴起,多租户系统成为了构建灵活、高效应用的重要架构。在构建多租户SaaS平台时,数据库方案的选择直接关系到数据隔离、性能和可扩展性。
这里我们所讨论的连接池是MyCat的后端连接池, 也就是MyCat后端与各个数据库节点之间的连接架构。
① Agent 部署引导流程优化:新增体验 Demo,用户无需安装 Agent 即可体验产品能力
如果经常接触数据开发,会有这样一个场景,服务A提供一个数据源,假设称为动态数据源A,需要读取该数据源下的数据;服务B提供一个数据源,假设称为动态数据源B,需要写入数据到该数据源。这个场景通常描述为数据同步,或者数据搬运。
在工业自动化领域,我们经常使用第三方关系数据库作为历史数据存储的容器,以备后期数据维护,历史查询,历史趋势的获取,我们常用的第三方关系数据库有:ORCALE数据库,SQL Server数据库,MYSQL数据库。
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB 最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。
企业大量的IT投资建立了众多的信息系统,但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业急需通过建立底层数据集成平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等,完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库,以及其它重要的内部系统之间无缝的共享和交换数据。
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
某某某公司是一家电商网站,由于公司的业务快速发展,公司要求对现有机器进行业务监控,责成运维部门来实施这个项目。
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