淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
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
2022年6月，腾讯云Redis全新升级，发布高性能版本，单节点可提供50W+吞吐，性能是原生Redis的4倍。同时，腾讯云Redis推出全球复制功能，解决原生Redis诸多痛点问题，可用性升级高达99.999%，助力企业实现降本增效。 Redis作为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，凭借着极高的吞吐、极低的响应延迟和丰富的功能特性，成为企业在缓存场景中的首选方案。但在突发、热点访问及异地多活场景下，原生Redis方案会出现主从复制延迟、数据同步不连续、多地写入等问题，无法解决海量数据在规模、成本、数据
腾讯云数据库【国产数据库专题线上技术沙龙】正在火热进行中，4月28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，以下就是直播的视频和文字回顾。
我们把所有功能集中放在一个系统，比如用户注册，登入，用户下单买东西等，全部放在一个系统部署在一台服务器上，属于集中式系统。若随着业务的增大，越来越多的用户和越来越麻烦的也无需求，为了保证高内聚低耦合，可以吧业务拆分成不同的模块，springCloud就属于分布式，吧每个功能点放在不同的系统里，在部署在不同的服务器上，保证容错性低，而集群部署可以保证高可用。
2003年至今淘宝网从零开始飞速发展，走过了13个年头，支撑淘宝业务野蛮式生长背后是一套不断完善的技术平台，淘宝大数据平台，就是其中非常重要的一个组成部分，承担了数据采集、加工处理、数据应用的职责，淘
最近恰好在搞异地双活，以下是一个梳理： 基本概念 1、异地容灾。这仅仅是一个冷备的概念。也就是在平时正常的时候，另外一个机房只是当做备份。 2、异地双（多）活。而异地双（多）活，却是指有两个或者多个可以同时对外服务的节点，任意一个点挂了，也可以迅速切换到其他节点对外服务，节点之间的数据做到准实时同步。 分类 根据是否需要数据同步大体分为三类： 1、必须同步型。（比如数据库） 2、无须同步型。比如缓存，仅仅是当做缓存，就可以这样做（这个有待商榷，其实缓存也需要同步的，严格来说的话）。 3、只能单活（对全局原
本文来自淘宝消息业务团队的技术实践分享，分析了电商IM消息平台在非传统IM应用场景下的高发并、强互动群聊和直播业务中的技术特点，总结并分享了在这些场景下实现大量多对多实时消息分发投递的一些架构方面的设计实践。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
今天给大家分享一个电商中常见的场景——MySQL数据同步Elasticsearch。
数据同步强调准确性和实时性。 两个机房的数据根据不同的活性模式，数据域可能略有差异，但是相同的数据域必须要保障一致性。
最近在看一些关于数据库的资料，从最开始的mysql的主从复制到mysql的双主+heartbeat实现mysql的高可用再到mysql+drbd+heartbeat实现底层数据同步的双主高可用再到mysql_mmm+amoeba实现双主多从的高可用和负载均衡以及读写分离，再到后来发现mysql自从被Oracle收购后已经越来越走向了封闭，更新也不如以前频繁，并且新版的mysql已经不支持GPL协议了。。。感觉mysql已经在Oracle手中渐渐没落了。。。后来发现了一个更好的替代方案那就是mariadb的g
ElasticSearch作为最常用的搜索引擎组件，在系统架构中发挥极其重要的能力，可以极大的提升数据的加载和检索效率；但不可否认的是，在长期的应用实践中，也发现很多不好处理的流程和场景；
热备的情况下，只有主数据中心承担用户的业务，此时备数据中心对主数据中心进行实时的备份，当主数据中心挂掉以后，备数据中心可以自动接管主数据中心的业务，用户的业务不会中断，所以也感觉不到数据中心的切换。
-- 全部由 Broker Master 节点组成（即可能部署两个或者更多 Broker），生产者发送的数据会分别存入不同的 Broker 中，这样能够避免某个 Broker 一直接收处理数据从而负载过高。
最近几年，随着云计算相关技术的发展，各种不同类型的云层出不穷，服务越来越多不同类型的企业业务，传统企业也渐渐开始探索上云的道路。在云上，作为业务最核心的数据库，相比之前的传统方案会有哪些变化呢？
分库分表的文章网上非常多，但是大多内容比较零散，以讲解知识点为主，没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。
数据库上层都有一个微服务，服务层记录“业务库”与“数据库实例配置”的映射关系，通过数据库连接池向数据库路由sql语句。
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。
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。
MySQL最常见的集群架构，是一主多从，主从同步，读写分离的架构。通过这种方式，能够扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。
冷备或者主备并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
面对一个庞然大物，如果没有一个合理的分工分层。任何一个小小失误都会被无限放大，酿成巨大灾难。
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
这样的场景多了，就需要去梳理常见问题以及应对方法，方便后续遇到类似场景可以快速应对。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从，主从同步，读写分离的方式来扩充数据库的读性能，保证读库的高可用，但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库，并设置双向
我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是 读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照 二八原则，读流量占比甚至能达到 90%
去年写过一篇《做容灾，冷备是不是个好方案？》，当时提出来，冷备或者主备，其实并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月24日吴夏的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0324吴夏”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是腾讯云TDSQL高级工程师吴夏，我今天的主题是关于TDSQL异构数据同步与迁移能力的建设以及应用方面的内容。整个内容分四个部分： 一是异构数据库方面包括数据分发迁移同步的背景——我们为什么要发展这一块的能力以及现在这部分服务的基本架构； 二是TDSQL异构迁移能力有哪些比较
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 阅读完文章不要划走，文末有惊喜~ 在大数据时代，几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动，目前也有很多的离线解决方案，包括 Hadoop 体系的 CDH、TDH，还有一些传统的数仓。但是有两大因素让企业无从下手：一是“实时”，二是“融合”。一方面，随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道营销，企业对于数据的实时性要求越来越高，另一方面，过去几十年的企业数字化造成了许多的孤岛系统和数据，只有“融合”后的数据才能真正用起来。 如何打造企业级的实时数据融合平台
一、HAWQ高可用简介 HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品，其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。另
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。
分别在两台主库Master1、Master2上执行DDL、DML语句，查看涉及到的数据库服务器的数据同步情况。
喵喵~ 🐱 猫头虎博主来啦！为了满足你们对“高可用PostgreSQL”的好奇心，今天我要和大家分享如何打造一个真正的高可用PostgreSQL环境！你是否在搜索“PostgreSQL高可用配置”和“PostgreSQL高可用工具”时感到迷茫？不要担心，我来为你指路！🚀
在大多数情况下，我们通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。所以，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，这就是缓存与数据库的同步。
度量的最终结果不是一个可视化的图表，而是一个问题改进的清单及改进方案，关注这些度量数据给我们带来的信息，获取当前团队的改进重点，持续优化，才是重中之重。同时，度量是动态变化的，在持持续改进的进程中，我们需要逐步提高标准
基于数据库的数据复制技术大体上可分为两类：数据库自己提供的数据容灾模块和第三方厂商提供的数据库复制技术。以最常见的Oracle数据库为例，Oracle自己的数据复制技术有Data Guard，Streams，Advanced Replication和Golden Gate数据复制软件。第三方厂商的数据复制技术有Quest公司的Share Plex和DSG的RealSync等。
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
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？
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第五篇《银行核心海量数据无损迁移：TDSQL数据库多源异构迁移方案》。
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。
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。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
服务重构，老版系统为php代码，新版系统改为Java。 数据层面沿用之前老版服务的数据库结构，部分库字段进行修改。
MySQL冗余数据的三种方案 | 架构师之路
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。
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