数据同步一致性是现代分布式系统中的一个关键问题。随着云计算和大数据应用的广泛采用，保持数据的一致性变得尤为重要。在本文中，我们将探讨数据同步一致性的挑战，介绍一些常见的解决方案，以及如何构建一个高效的数据同步一致性解决方案。最后，我们将提供一个代码示例，演示如何实现数据同步一致性的一个简单但强大的解决方案。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
近日，爱分析联合 TapData 发布实时数据集成解决方案调研报告，结合金融行业案例，从实时数据业务场景的定义和需求发展现状，剖析到传统方案与现代化数据平台方案的优劣对比，以期为各行业的数据资源挖掘与应用提供新的思路参考。以下为报告正文。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
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。
新一轮“618”大促火热进行中。此前，各大电商平台纷纷宣布，今年将取消往年的预售模式，改为直接开售配合官方补贴的策略。外部多将这一变化解读为行业顺应市场呼唤、积极创新的结果。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来？怎么来？
公司业务系统的账户资金对接了第三方存管业务，第三方存管指的是银行与证券公司根据相关的法律法规，为投资者提供的客户交易结算资金管理服务。根据银行要求，在每个交易日闭市后业务系统都要将客户的资金变动情况生成清算文件发送给银行进行资金的清结算。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
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。
我们在 Mysql 存储集群架构中, 经常采用一主多从模式部署。主节点提供写的能力, 从节点提供读的能力, 有效分担了主单点的压力.
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
CDC实时数据同步指的是Change Data Capture（数据变更捕获）技术在数据同步过程中的应用。CDC技术允许在数据源发生变化时，实时地捕获这些变化，并将其应用到目标系统中，从而保持数据的同步性。CDC实时数据同步具有以下优点：
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。
软件开发领域有一个著名的“不可能三角”——质量、成本、时间，三者无法兼得。这也是 IT 行业没有银弹解决方案的根因所在，就好像分布式系统在带来高并发能力，突破 CPU 计算瓶颈与存储限制时，不可避免地带来了数据一致性的问题。 网上谈论数据一致性的文章不少，大多从算法的角度切入，本文作者选择了从服务架构的角度切入，详细拆解了主从架构、主主架构、无主架构三种架构模式下，数据一致性的难点与解决方案。
最近跟一位读者聊天，小哥非常郁闷，公司的Redis宕机了，线上业务受到了影响，老板非常愤怒，小哥担心会不会被辞退！
我们团队目前主要的工作只能就是一套网关系统，围绕网关或者是接入层系统来说，是存在一套通用解决方案的。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
毫无疑问，乘着云计算发展的东风，Ceph已经是当今最火热的软件定义存储开源项目。如下图所示，它在同一底层平台之上可以对外提供三种存储接口，分别是文件存储、对象存储以及块存储，本文主要关注的是对象存储即radosgw。
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。
MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
Canalys发布2022年中国云市场数据，销售总额达到303亿美元，市场同比增长10%。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
系列文章索引: [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 一] 同步一个数据库要发多少个数据包？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 二] "开门待客"还是“送货上门”？ [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 三] “设计应对变化”--实例讲解一个数据同步系统 [WCF邮件通信系统应用 之 数据同步程序 之 设计内幕 之 四] 唯一不变的就是一直在变”--“数据”的华丽“变身术” 前期曾经有同事问到：同步一个数据库要发多少个
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。
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时，如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障，能尽快恢复数据库的可用性，尽可能的减少停机时间，保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时，用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时，切换前后的数据库内容应当一致，不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
xxl-job是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。我部门大部分定时任务调度都是基于xxl-job，诸如报表统计、定时数据同步等。
现代企业中，企业结构分散化不断扩大，比如多个研发中心、多个分支机构等等，企业需要把内部各种业务数据在多台服务器之间、多个数据中心之间，乃至多云和本地之间调度和同步。如何保证多个设备之间的数据一致性以及如何高效地进行文件同步成为了人们关注的焦点。
本文主要意在总结沉淀现有问题解决经验过程，整理解决跨系统数据不一致问题的经验方法。
检查 CVM 实例使用本地盘的情况，若实例为非 IO 或大数据类型，且使用了本地盘，则磁盘数据无法通过快照备份，存在容灾风险。
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：
xxl-job是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。我部门大部分定时任务调度都是基于xxl-job，诸如报表统计、定时数据同步等。 今天的素材来源于某天产品经理想在定时同步报表数据的基础上，再增加一个手动触发报表数据同步的功能。即在报表页面上新增一个手动同步的按钮，触发该按钮就可以执行报表数据同步
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。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于科技行业的技术趋势报告，在四个象限：技术、平台、工具以及语言和框架对每一个条目（Blip）做采用、试验、评估、暂缓的建议。（第十九期雷达已发布，点击文末[阅读原文]下载）
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。
“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。
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
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
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
[喵咪海外部署]海外部署访问技术探索 当一个公司在开展海外业务的时候,对他的技术就有了挑战,因为海外用户访问会遭遇到各种问题(比如网络丢包,延迟高,国内防火墙等问题),喵咪现所在的公司从去年开展全球化业务至今,在技术上也做了很多探索,在这里和大家一同交流下经验希望可以帮助到大家或正在为全球化苦恼的小伙伴们. PS:没有终极解决方案,只有最符合公司现状和当前业务类型方案,需要结合目前状态选择符合成本的方案 附上: 喵了个咪的博客:w-blo
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容灾体系能否第一时间恢复数据成为容灾体系是否合格的核心指标，对于业务连续性来说也至关重要。腾讯云数据库灾备解决方案的最佳复原时间目标（RTO）也降低到秒级，彻底解决单机房网络、光缆挖断等不可控故障给业务带来的长时间停服不可用。
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