在日常运维的某个系统下，由于之前数据库主机所用硬盘是传统机械硬盘，容量小，传输速度低，并且数据库服务器整体性能不高。随着业务访问量的增加，现有数据库服务器无法满足需求，所以需要搭建一套高性能的数据库服务器，并且所用硬盘是 SSD。
在网络层的背后，每一个业务都需要数据的支撑，数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA，但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势，MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
3.待数据同步完成后，新回源master 增加新回源slave集群指向保持数据同步。
mysql主从架构部署比较简单，常见架构根据主从节点个数不同分成 一主多从，多主一从，双主节点等。
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。因此，在系统设计阶段，应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。
应用系统访问到master Redis服务器中，进行写数据的操作，当数据写入完成后，master服务器会将写入的数据复制到Slave从服务器中，进行数据的同步，当应用系统读取数据的时候，会去从服务器中读取数据。主服务器只做写数据操作，从服务器只做读数据的操作，这样减轻了各服务器的压力，提高读写效率，将读、写份离开，也就是数据的读写分离。
第一次尝试自己组建硬件到软件的服务器，经过几个月折腾，服务器框架基本完成，整体框架如下：
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
《多机房多活架构，究竟怎么玩？》说明了在机房迁移的过程中，一定有一个“多机房多活”的中间状态：
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。）
注意：使用root用户进行实验可以，但生产环境中尽量使用单独创建的普通用户，减少权限溢出；
背景和价值 在实际业务中常常遇到需要从数据库中获取关键业务的数据变化信息，并将这些信息同步到下游业务进行订阅、获取和消费的场景。 如何快速搭建该实时处理链路，往往有一定的开发成本，同时由于业务要求，不同的下游也依赖不同处理逻辑，难以有一套通用的可复制方案。 目前，事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能，腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题，并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅，方便用户搭建云数据库、完成异构系统之间
数据测试环境只有一套，平时只用于日常的数据需求测试，无法满足用户 UAT 要求，因此需要重新搭建一套数据测试系统，作为用户的 UAT 环境。
异地多活看字面意思 ：不通的地方部署服务。前段时间发生的B站挂掉的事情，网上众说纷纭，有的说是有机房着火了，导致服务宕机。那对于这种突发的情况，我们应该如何应对呢？包括说有些地方地震了导致机房宕机等等。
一、问题背景二、集群架构介绍三、MongoDB集群分片键修改方案介绍1、原生MongoDB如何修改分片键？2、数据同步方案解决分片键问题3、MongoDB数据同步工具选型4、业务流量切换四、集群架构改造后的收益五、遇到的问题及解决办法(Q&A)六、总结&优化
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
由于项目需要，搭建了一个 Redis 服务器集群，实现了主从配置和容灾部署，使得主机出现故障时，可自动进行容灾切换，下面就详细讲解一下如何利用 Redis 来实现。
docker run-p3339:3306--name mymysql-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456-d mysql:5.7
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
那么当轻量的异构数据实时同步工具，遇上轻量的数字化管理工具，将会收获什么样的新体验？此番 Tapdata 与轻流的牵手，或许能给你答案。
mariadb支持多源同步，一对多，多对一，都是ok的，不不过还是会有或多或少的问题，无论是和业务相关，还是数据同步本身的一些限制，整理下平时遇到的一些问题，希望对小伙伴们有帮助。
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。
一般情况下，为了减轻数据库的访问压力，我们会把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis虽然是一个极其优秀的非关系型数据库，但是在大型网站应用，热点数据的并发访问量达到百万千万是很正常的，这个时候单个redis就不能够保证数据量的访问和存储。这个时候我们就可以搭建redis集群,可以保证数据的分散存储与数据的一致性，实现redis的高可用，发生故障时保证程序的正常运行与数据的保存。 Redis有几种集群模式，每种模式都有它各自的特点，下面将介绍redis的集群搭建模式之一：主从模式。
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。
上期我们聊到，在X轴上扩展机器其核心是原机器和新增的机器要保持数据一致，那这里就涉及到数据同步，存在着主从或者主备的情况，定是需要区分主备，主节点向从节点同步数据，那么要保证所有机器，这些机器的组合我们叫做集群，集群这里不展开叙述，集群数据同步需要考虑的问题：
FlutterUnit 经过 10 个月的不断迭代功能，如今已经从一个单击应用 逐渐 网络化，FlutterUnit 也终于有了自己的后端服务 flutter_unit_server 。后端由 SpringBoot 框架搭建，目前已实现 用户系统、邮箱验证、JWT 验证 、要点数据、收藏夹同步 功能。目前该服务平稳地运行在我的小破服务器里。
相对于samba来说，如果仅仅只是希望搭建一个linux之间进行文件共享的服务器，而不是所有异构的系统之间共享的话，nfs是一个不错的选择。但是客户端如果想要共享nfs服务器上的文件，则必须安装nfs-utils客户端才能共享成功。各有优劣，下面来讲nfs的搭建。
分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。 CAP特性介绍 C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
docker run -p 3339:3306 --name mymysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7
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.
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。
为了保证系统能够对机房级别的故障进行容错,不会使系统不可用,这就需要在机房级别对系统进行冗余处理。而这就需要在架构上进行良好的设计。来面对多机房场景下的技术挑战。事实上，异地多活最大的挑战在于机房之间的物理距离更远,数据传输的延迟已经不能忽略。在网络普遍延迟的情况下,如何根据业务特性设计高可用的性能达标的分布式系统,将是最大的挑战。
zookeeper 相信大家都不陌生，很多分布式中间件都利用 zk 来提供分布式一致性协调的特性。
本文将主要首先聊一聊数据库同步和迁移两个话题，之后将会围绕这 2 个话题介绍一下阿里云开源的基于 MongoDB 和 Redis 的数据同步&迁移工具 MongoShake 和 RedisShake，最后介绍一些用户的使用案例。
我们之前操作 Redis 都是单机版，但是实际应用中没人使用单机版，都是搭建集群的方式。这篇文章要介绍的主从复制，是指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他 Redis 服务器，我们将前者称为主节点 master，将后者称为从节点 slave（replica）。在这个过程中，数据的复制是单向的，即只能从主节点到从节点。并且从节点只能读数据，不能写数据，实现读写分离。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据实时同步云平台，目前支持 Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB、Vika、Apache Doris、PolarDB MySQL、轻流之间的数据同步，并对用户永久免费。
内容来源：2017年7月22日，UCloud高级研发工程师王松磊在“饿了么技术沙龙【第九弹】上海研发中心·运维专场”进行《数据库高可用架构》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3280 | 9分钟阅读 摘要 分享UCloud在数据库高可用上的最佳实践。首先介绍MYSQL常见的高可用方式，并分析其存在的问题，然后给出UCloud对此的思考和解决方法。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/2obXuQ MySQL
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在金融行业做出的实践以及展望。
为什么要做数据同步？因为数据很多，还要共享或做它用。举个栗子，你从移动硬盘拷贝一份小小电影到你的 Macbook 上赏析，也叫 数据同步。但系统不比你的单纯，它使用的场景千奇百怪。数据同步，不管爱与不爱，你总会遇见，它会在某个时间等你，不离不弃，不见不散
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门，对内是互娱的各个游戏工作室，对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性，我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务，其中大产品环境独立，小产品集中部署。
Redis 主从复制是 Redis 数据备份和高可用性的重要机制之一。主从复制允许你有一个或多个从服务器复制主服务器的数据。这样，你可以在多个服务器上读取相同的数据，提高读取性能，同时也可以防止数据丢失。
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。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
钱大妈是社区生鲜连锁品牌的开拓者，经过十一年的稳健运营，已成为行业内的领军品牌，截至 2023 年 7 月已全国布局超 30 多座城市，门店总数 3000 余家，服务家庭超 1000 万。近年来，随着业务的高速发展以及门店的快速扩张，钱大妈需要对生鲜产品的采购、销售、库存等数据进行实时监控和分析，以保障食品的新鲜度及品质。同时需要管理众多门店与供应链信息，以了解各区域销售趋势和顾客偏好，从而优化商品结构和库存管理。
Tech 导读 本文主要介绍基于shardingproxy对大数据的迁移实践过程。通过本文读者可以对数据迁移全流程有一定了解，其中重点记录了shardingproxy全流程的搭建，对想要了解和即将要做数据迁移的读者们有一定的帮助意义。
大家好，很高兴来到GITC2016的舞台，我是来自58到家的沈剑，今天我分享的主题是《58到家从IDC到云端架构迁移之路》。 机房迁移是一个很大的动作： 15年在58同城实施过一次（“逐日”项目），几千台物理机，从IDC迁到了腾讯的天津机房，项目做了10个多月，跨所有的部门，与所有的业务都相关； 16年在58到家又实施了一次（“凌云”项目），几百台虚拟机，从IDC迁到阿里云，前后大概一个季度的时间，也是所有技术部门都需要配合的一个大项目。 “单机房架构-全连” 要说机房迁移，先来看看被迁移的系统是一个什么样
注册中心的核心比配置中心多一个服务探活模块，他俩的相似度非常高，甚至阿里内部的注册中心就叫ConfigServer。
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
