通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL引擎）。 前提条件 您需要在您RDS for MySQL所在的云账号下开通阿里云数据传输服务。并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。
本文作者Shirley博、烧鱼，来自携程Cloud Container团队，目前主要从事Service Mesh在携程的落地，负责控制面的可用性及优化建设，以及推进各类基础设施服务的云原生化。
有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。
最近在 Operator 还是 Provider 的问题上掉了不少头发，感谢 pigletfly 推荐本文，解答了我很多疑惑。
越来越多的公司将整个IT系统部署到各个云上，一个完整的IT 服务包含但不限于如下部分:
云产品 API 是用于与云产品进行通信的编程接口，允许开发者编写代码来控制云资源。通过使用 API，开发者可以实现自动化和标准化的操作，从而提高效率和降低错误率。此外，云产品 API 还可以提供对云服务的扩展和集成，使开发者能够将云服务与自有其他应用系统集成，构建更加丰富和复杂的应用程序。通过使用 API，可以提高开发者的生产力和创新能力，帮助他们更快地开发和部署云应用，从而更好地满足业务需求，实现真正的"DevOps"。
Envoy Proxy和其它L4/L7反向搭理工具最大的区别就是原生支持动态配置。 首先来看一下Envoy的大致架构
作者：李志勇 来源： http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享，作为一个运维人，对其中的运维
在集中式开发时代，配置文件基本足够用了，因为那时配置的管理通常不会成为一个很大的问题，简单一点来说，系统上了生产之后，如果需要修改一个配置，登录到这台生产机器上，修改这个配置文件，然后reload配置文件并不是什么很大的负担。但是在互联网时代，我们的应用都是分布式系统，部署在N台机器上，如果在线上一台一台的重启机器，会造成很大的负担和不稳定。并且对于公司来说，会有多个环境区分（测试环境和线上环境），有时还需要对同一环境中的不同集群做不同的配置。因此需要一个配置中心来集中管理不同环境、不同集群的配置，修改配置后能够实时推送到应用端。
作者简介 Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、分布式存储，数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下，海外业务将成为新的发力点，为了保证用户高品质的服务体验，底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率，助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案，支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中，记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来，我们要根据所发现的性能问题进行架构优化，以提升可用性和性能。同时，这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
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，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog，Kafka等，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎，大家如果有兴趣，欢迎来github社区找我们玩~
MySQL这么多章节了，前前后后20多篇了，我看了下自己本地的目录，已经可以说是很全了，但是有一点我发现很关键但是我还没提过，那就是安全。
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。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
最近我写了一篇关于 CI 和 CD 之间核心区别的文章，我觉得是时候把这些理论运用到实际当中了。
随着业务容器化的推进，经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美，并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题，而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践，总结容器场景下的性能调优心得，供读者参考。
parser模块(绿色部分)在整个系统中的角色如下图所示，用来订阅binlog事件，然后通过sink投递到store.
canal 是阿里巴巴开源的一个项目，主要用途是基于 MySQL 数据库 binlog 日志解析，提供增量数据订阅和消费。
在服务很少的情况下，直观的讲：A---> B， A如何知道B服务的实例？A是不是要使用某种负载均衡策略去请求B？
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
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今天是周五，最近睡眠不好，一整天都浑浑噩噩的，状态不是很好，周五了，准备早点回家，早点休息了，今天的内容写写线上的一个案例，主要是关于主从复制过程中的replicate-gnore_table参数的，废话不多说，开始写。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
最近在实现 MetaProtocol 时阅读了 Envoy 相关的一些源码。这里将一些重要流程的时序图记录下来，以备后续查看。
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
这篇文章我看了之后非常想翻译，为什么呢？一方面我也在学习 Envoy，并且在公司的实际项目中使用 Envoy，另一方面，我确实也在设计一个控制管理端来统一管控多个集群的所有流量，没错我说的是所有的流量管控。目前这个管理系统在内部已经在逐步使用起来了。所以翻译这篇文章，即学习 Envoy 技术，也是想做一个参考，印证我的想法是不是 OK 的，取长补短。
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
说说最近的一个案例吧，线上阿里云RDS上的一个游戏日志库最近出现了一点问题，随着游戏人数的增加，在线日志库的数据量越来越大，最新的日志库都已经到50G大小了，在线变更的时间非常长。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
CMDB，几乎是每个运维人都绕不过去的字眼，但又是很多运维人的痛，因为CMDB很少有成功的，因此我也把它称之为运维人的耻辱。那么到底错在哪儿了？该如何去重构它？
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
虚拟私有云使用限制如表1所示。以上配额说明针对单租户情况。一个网络ACL单方向拥有的规则数量最好不超过20条，否则可能引起网络ACL性能下降。二层网关连接在公测期间默认只能创建1个二层连接网关。默认情况下，一个用户可以创建100个安全组。默认情况下，一个安全组最多只允许拥有50条安全组规则。默认情况下，一个云服务器或扩展网卡建议选择安全组
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《云数据库架构》一书全面介绍了主流数据库的技术特点，结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践。下面我们摘取本书第1章中对阿里云RDS MySQL三节点企业版的重点内容，让读者先睹为快。 数据库的高可用是个悠久的话题，目前以最常见的主备模式为例, 它主要有异步和半同步两种方式，但这两种方式都有各自的缺陷。 异步在主库宕机后，最后更新的记录有可能没有推送到从库，从而引发数据丢失。 半同步虽然会保证最少有一个从库接收到binlog，但同样有丢
但是公司业务发展的速度实在太快，来了一个厂商或者应用就要求我们上线一个RDS实例，并且要求实例具备高可用、可扩展能力，随时上线或者下线，领导又要求提高物理硬件资源利用率。业务部门整天催着我们快速提供数据库服务，数据库实例多了后，运维难度和复杂度直线上升。公司IT发展战略朝着微服务和互联网化全面改造，DevOps建设又旨在打通运维和开发部门壁垒，作为DBA运维人员该如何适应这种转型？
Flyway是一款开源的数据库版本管理工具，它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更，支持数据库版本自动升级，并且有一套默认的规约，不需要复杂的配置，Migrations可以写成SQL脚本，也可以写在Java代码中，不仅支持Command Line和Java API，还支持Build构建工具和Spring Boot等，同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库，同时也支持失败恢复等。
苹果一直在尝试把iPad做成电脑，但效果始终不如真正的PC理想。如果能在iPad上运行PC软件，如完整版的Office，那一定是一种非常理想的方式。我小时候电脑启蒙使用的第一个软件就是Office 97里的Word，这也是第一款引入Office助手（大眼夹）的版本。为了纪念7岁就夭折的大眼夹，我决定让它在22年后的iPad Pro上复活。
TongRDS（简称 RDS）是分布式内存数据缓存中间件，用于高性能内存数据共享与应用支持。RDS为各类应用提供高效、稳定、安全的内存数据处理能力；同时它支持共享内存的搭建弹性伸缩管理；使业务应用无需考虑各种内存的复杂管理。
随着各行各业电子信息化的不断加深，线上交易数据保持了长时间高速增长的态势，对数据存储的需求越来越大，数据库管理系统（DBMS）面临越来越大的性能、空间和稳定性压力。在此过程中，得利于计算&存储&网络等硬件领域的不断进步，业界流行的数据库管理系统逐步从单机架构向分布式架构演变。笔者希冀从梳理数据库管理系统所面临的一个又一个实际挑战及业界所提出的诸多解决方案的过程中，发现片缕灵感以指引未来的数据库开发工作。
将应用程序部署到 Kubernetes 时，有很多选择。像 Helm 和 Ksonnet 这样的工具使得打包应用程序并将其部署到多个 Kubernetes 环境变得非常简单。但是，这些工具只能解决部分问题。部署到生产很少像 helm install my-chart 一样如此简单。他们可以涉及多个步骤，并保证所涉及的应用程序正常运行。我从 Kubernetes 用户那里听到的一个最常见的问题是“如何部署我的数据库变更？”。这是我一遍又一遍地问自己的问题。在 Skuid ，我们花了很多时间试图找出最安全和高可
是允许我们处理客户端数据的一系列服务的统称, 主要可以为公司节约计算机的硬件成本.
导语：“你不是不够好，你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适，每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期，跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 明星 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在，“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚，对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的，当年进阿里的面试考官之一，大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景：相比现在，当时的应用迭代较慢，架构
其中最核心的 CRD 是 HTTPProxy，等效于 k8s 提供的原生 Ingress，提供路由配置功能。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步，当华为云rds宕机的时候，可以切换到天翼云继续提供服务，而且此时，天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds，平时只使用华为云的rds，和双A方案有点差异，需要注意的是rds环境不能安装任何的软件，所以，我目前想到的方案有：
“你不是不够好, 你只是过时了” 这句话用到 IT 行业特别合适, 每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇. 借着回顾 DBA 工作中的几个时期, 跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作.
摘要 “你不是不够好，你只是过时了”这句话用到 IT 行业特别合适，每隔一段时间都会有新的技术出现, 让码农们应接不暇。借着回顾DBA工作中的几个时期，跟大家分享我们对下一代数据库运维架构的理解和目前正在做的工作。 DBA 层出不穷的时期 刚进入阿里时听过一句话一直记到现在，“要像了解自己的老婆一样了解自己管理的数据库”。当年我还没有结婚，对这句话的理解并不深刻。 这应该是@冯春培说的，当年进阿里的面试考官之一，大家都服气的称他为大师。 这句话后面其实隐含了一个背景：相比现在，当时的应用迭代较慢，架构集中，
Rinetd是为在一个Unix和Linux操作系统中为重定向传输控制协议(TCP)连接的一个工具。Rinetd是单一过程的服务器，它处理任何数量的连接到在配置文件etc/rinetd中指定的地址/端口对。尽管rinetd使用非闭锁I/O运行作为一个单一过程，它可能重定向很多连接而不对这台机器增加额外的负担。
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
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