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。
检索对实时性的要求很高，不仅是对索引建立、结果召回、策略干扰等核心部分，也包括数据录入的部分。检索的数据流主要包括全量数据与增量数据，其中全量数据是在运行前就已经生成好的，在检索进程运行开始时就直接解析加载了，后面不会再产生，所以不会对录入有高实时性的需求；而增量数据理论上在整个检索进程运行过程中随时都可能新增，新增了就需要录入。所以，提高增量数据录入的实时性，对提升整个检索的性能有重要作用。
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
下方视频为邵宗文在未来大会演讲实录。每个行业对数据库有不一样的要求，云上数据库通过智能化运维，数据会越来越多，准确度也越来越高，模型也会越来越精准。腾讯云上数据库如何满足用户多样化的诉求？一起来听听吧。
在腾讯云数据库举办的【国产数据库专题线上技术沙龙】中，4月30日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0430陈爱声”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是陈爱声，目前负责腾讯云TBase产品实施和运维相关工作。非常感谢大家百忙之中抽空来到TBase直播间。 今天的分享主题是“TBase优秀的企业级能力原理剖析”，主要分为四个特性。 第一：数据透明加密能力。 第二：基于任意时间点的恢复能力。 第三：异构数据同步能力。 第
大致思路就是，挂一个公告，半夜停机升级，然后半夜把服务停了，跑数据迁移程序，进行数据迁移。
不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
1.所有的save、update、delete操作,都会进入主Mysql服务器,也就是Master节点 2.Master节点会生成一个BinLog二进制文件,每次操作Mysql数据库就会记录到二进制文件当中 3.Slave节点(从服务器),会订阅Master节点的BinLog日志,以增量备份的形式同步数据到Slave节点
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信立得10元腾讯云无门槛代金券，体验移动端一键管理数据库，学习更多数据库技术实战教程。
企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，过去通常的同步数据的方法有很多种，比如：
Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，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。
传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器的稳定性，还需要制定相关制度及体系，定制数据库的架构，防止数据库被攻击，确保数据库安全稳定。
摘要： 前言 在时下互联网信息的浪潮下，信息的传播速度远超我们的想象。微博里一条大V的帖子，朋友圈的一个状态更新，热门论坛的一条新闻，购物平台的购物评价，可能会产生数以万计的转发，关注，点赞。如果是一些非理性负面的评论会激发人们的负面感，甚至影响到消费者对企业品牌的认同，如果不能及时的采取正确的应对措施，会造成难以估计的损失。
点击上方蓝字每天学习数据库 现在经常会有各式各样的“删库到跑路”事件发生。不管是传统数据库还是云数据库，总会遇到一些问题，与数据迁移、数据风险安全、数据订阅等相关。今天，我们来谈谈云数据库的优势和腾讯云在这方面的努力。看看腾讯云怎么通过技术手段来确保数据库安全稳定，和快捷迁移，以及推动数据商业分析的。 传统数据库与云数据库 传统数据库 传统企业在建设数据库初期，不仅建设服务器，还要保证数据库能够稳定和可靠的运行。当业务数据增长到一定大小的时候，就需要增加服务器CPU及内存以及磁盘相关资源。为了保证服务器
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。
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。
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用，以及落地生产中需要考虑的可靠性、高可用与监控报警。（基于canal 1.1.4版本）
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，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
业务线与系统越来越多，系统或业务间数据同步需求也越频繁。当前互联网业务系统大多MySQL数据存储与处理方案：
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。
在《Nacos4# 服务端响应连接和注册源码分析（一）》在服务注册后发布了三个事件ClientEvent.ClientChangedEvent、ClientOperationEvent.ClientRegisterServiceEvent、MetadataEvent.InstanceMetadataEvent。这三个事件后来都干了点啥还没撸。
ElasticSearch作为一款开源的全文搜索引擎在如今的软件开发得到了越来越广泛的应用，在业务功能开发方面，可以选用ElasticSearch提供比数据库查询更强大的搜索方式，同时基于搜索结果评分（权重）和高亮让我们很轻易地通过它实现一个站内的搜索引擎。
CDC全称是Change Data Capture，我们通常将能够捕获数据变更的技术称为CDC。目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据的变更技术。CDC的技术应用场景有数据同步、数据分发、数据集成等。
当前有很多数据采集工具（Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等），他们或多或少都存在一些局限性。
集群中的每个节点都订阅频道channel.model， 接收缓存变更的消息（增、删、改）；也在主动变更后，往频道channel.model发布消息来广播给其他节点。消息分为以下三种类型：
在单机版(仅有一个Redis)的Redis中,数据的读写操作都只能靠一个Redis完成,当数据量大的时候,无法满足我们的需求
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。
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
作者：Netflix Technology Blog 翻译：陈之炎校对：zrx 本文约2500字，建议阅读5分钟在这篇博文中探究社区Netflix因果推理的广度。 标签：Netflix Netflix旨在通过创造引人入胜的内容，帮助会员发现他们所热爱的游戏娱乐世界。其中的关键在于，需要充分理解产品升级与会员快乐指标相关联的因果效应。 此前，Netflix往往通过AB测试来衡量二者之间的因果效应。而当 AB测试产生局限性时，则可以通过准实验（quasi-experimentation）来解决这一问题。Netf
我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
https://www.cnblogs.com/grefr/p/6087942.html#top
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
从 Redis 2.8.0 开始支持键空间消息提醒（keyspace notification）和 发布/订阅模式功能。通过键空间消息提醒功能允许客户端通过订阅指定信道获取 Redis 数据变化的能力。由此 你会想到什么？如果 某个Redis实例没有不支持 psync 功能，则可以通过 键空间消息提醒 来获取Redis数据的变化，以此获取增量数据。-- 敲黑板，这里是 数据迁移工具的 基础原理。
在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
Canal介绍：Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件（数据库同步需要阿里的 Otter 中间件，基于 Canal）。
SpringCloud和Dubbo都是当下流行的RPC框架，各自都集成了服务发现和治理组件。SpringCloud用Eureka，Dubbo用Zookeeper，这篇博客就将将这两个组件在各自系统中的作用机制的区别。
作者 | stone-no1 来源 | https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660 Canal 定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。 原理： canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议 mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal) canal解
命令查询职责隔离。将持久化数据模型和使用数据的模块分为两部分：命令端和查询端。命令端模块和数据模型实现CUD操作，查询端模块和数据模型实现查询。查询端通过订阅命令端发布的事件，使其数据模型与命令端数据模型保持同步。
MQTT 是用于物联网的标准消息传递协议。它被设计为一种非常轻量级的发布/订阅消息传送，非常适合以较小的代码占用量和网络带宽连接远程设备。MQTT 协议具有以下特点：
PostgreSQL 实时采集是基于 PostgreSQL的逻辑复制以及逻辑解码功能来完成的。逻辑复制同步数据的原理是，在Wal日志产生的数据库上，由逻辑解析模块对Wal日志进行初步的解析,它的解析结果为ReorderBufferChange（可以简单理解为HeapTupleData），再由Pgoutput Plugin对中间结果进行过滤和消息化拼接后，然后将其发送到订阅端，订阅端通过逻辑解码功能进行解析。
这个问题我想只要是在做数据开发的，有一定数据实时性要求、需要做数据的增量同步的公司都会遇到。
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