随着业务的增长和技术的演进，在应用架构上，我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的，后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离，负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些，都离不开数据库的同步。一般的，这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的，我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中，我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做，也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性？
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。
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。
采用高可用系统架构支持重要系统，为关键业务提供7x24的不间断服务，已经成为众多企业保障业务稳定、持续运转的主要选择。服务多活是高可用架构重要实施手段，本文介绍了一些业界常用的多活手段例如同城双活、两地三中心、异地多活架构设计方案并详述了各种方案的优缺点。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
在互联网大厂，有个普遍的现象：某种程度上，只要是比较重要的系统，都需要考虑系统的容灾问题。
多活成本比较高的，双活是两倍，三活可能成本会低一些，但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活，只能对主线做多活。
有赞是一家商家服务公司，向商家提供强大的基于社交网络的，全渠道经营的 SaaS 系统和一体化新零售解决方案。随着近年来社交电商的火爆，有赞大数据集群一直处于快速增长的状态。在 2019 年下半年，原有云厂商的机房已经不能满足未来几年的持续扩容的需要，同时考虑到提升机器扩容的效率（减少等待机器到位的时间）以及支持弹性伸缩容的能力，我们决定将大数据离线 Hadoop 集群整体迁移到其他云厂商。
随着互联网业务快速发展，多IDC的业务支撑能力和要求也逐步提升，行业内的“两地三中心”方案较为流行。
同城异地灾备，主要是用来进行备份容灾的，从而当一个数据中心挂了，另外一个数据中心经过切换之后，能让服务迅速的恢复。
在异地多活项目整体推过程中的一些注意事项和设计点归纳和整理，抛砖引玉，其中一些点还有待深入探讨和优化。
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。
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保
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。
做多活比较难搞的是中间件的多活和有状态服务的数据同步。zk作为一般公司的服务发现的方案，其多机房集群的搞法也是一个问题。
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。
原文出处： 温国兵（@dbarobin） 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移，究其本义，无非是把实际存在的物体挪走，保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上，两个天真无邪的小孩，把一堆沙子挪向其他地方，铸就内心神往的城堡。 生产环境中，有以下情况需要做迁移工作，如下： 磁盘空间不够。比如一些老项目，选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移，硬盘很有可能出现短缺； 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务，业务压力增大，不堪重负。如果 IO 压
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
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。
在软件开发领域，「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听过它，但很少人理解其中的原理。
光大银行也是很有魄力的，拿出了一个重要的业务系统进行一次试点，做了一次这种分布式架构转型的项目。我有过十余年DBA相关的经验，不过之前接触比较多的主要还是传统的商用型数据库，所以能作为这次项目的推进人，也是我个人在这种新的架构下的一次学习的过程。
在软件开发领域，异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听到过他，但很少人理解其中的原理;
随着业务发展越来越快，数据量越来越多，用户也越来越多，业务出现故障的几率也越来越大，而可用性是衡量一个系统的关键指标，application 由于是无状态的，可用性很好保证，当一个应用挂掉，直接切到另一个即可，最关键的是数据库的高可用，则是最复杂的。
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作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享，原题“搞懂异地多活，看这篇就够了”，为使文章更好理解，有修订。
《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：
在美团，基于 MySQL 构建的传统关系型数据库服务已经难于支撑公司业务的爆发式增长，促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式。随着近一两年来分布式数据库大放异彩，美团 DBA 团队联合架构存储团队，于 2018 年初启动了分布式数据库项目。
在立项之初，我们进行了大量解决方案的对比，深入了解了业界的 scale-out（横向扩展）、scale-up（纵向扩展）等解决方案。但考虑到技术架构的前瞻性、发展潜力、社区活跃度以及服务本身与 MySQL 的兼容性，我们最终敲定了基于 TiDB 数据库进行二次开发的整体方案，并与 PingCAP 官方和开源社区进行深入合作的开发模式。
声明：本文首发于CSDN，禁止未经许可的任何形式转载，可咨询文末的责编。 多机房架构存在的原因 单机房一旦死机，断电、维护根本无法挽回整个数据，想离线读取等都不行。当一个机房不可用，所有的业务就都不可
同城异区两个机房距离一般就是几十千米，网络传输速度几乎和同一个机房相同，降低了系统复杂度、成本。
近几年，基于MySQL构建的传统关系型数据库服务，已经很难支撑美团业务的爆发式增长，这就促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式。而随着分布式数据库大放异彩，美团DBA团队联合基础架构存储团队，于 2018 年初启动了分布式数据库项目。
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
理解OpenShift（5）：从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
Redis 的优点中提到 Redis 支持持久化数据，宕机后可恢复数据，持久化就是基于内存读写的 Redis 数据一旦断电后，数据就无法恢复，为了解决这个问题，Redis 提供了可以将数据保存到磁盘的功能，这个过程称作持久化，被持久化的数据可以在机器重启后重新加载到内存中。
之前因为机房多活的需要关注了Otter,搭建这个环境算是费劲了心思，在之前准备的过程中发现GitHub上面的说明文档和实际的操作还有一些差距，有些过程也是一再中断，我不由得发出感慨，能够快速高效的尝试开源项目也是一种技术幸福感所在。
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？
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。三月为TDSQL专题月，本文将带来直播回顾第二篇《破解分布式数据库的高可用难题：TDSQL高可用方案实现》。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。这周去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
一、复制的意义 mysql的复制功能是构建基于MySql大规模，高性能应用的基础，我们可以通过为服务器配置一个或多个备库来进行数据同步；复制功能不仅有利于构建高性能的应用，同时也是高可用性，可扩展行，灾难恢复，备份以及数据仓库等工作的基础 二、复制的方式 Mysql支持3种方式：基于语句的复制、基于行的复制、混合复制。对应的binlog的格式也有三种：STATEMENT，ROW，MIXED (1)基于语句的复制（SBR） 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是不需要记录每一条sql语句和
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12日张文的分享已经结束，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。
本文将介绍微众银行的数据库架构演进过程，并分享 TiDB 在微众银行实践经验和部分业务案例。
券商是一个古老的行业，发展至今已经历了三个时代：第一代券商为传统券商，在线下交易大厅进行买卖；第二代券商开始了电子化进程，从线下到线上进行了浅层服务的转移，改善了用户体验，提高了金融服务的效率；第三代券商更多强调“科技赋能”，在功能业务上更创新、更多样，且存在完整的互联网基因，业务依靠线上平台，拥有底层自研能力，如交易、风控等系统。
在参与公司几个多数据中心项目的容灾架构设计后，积累了一些高可用和多数据中心容灾的一些思考，总结和分享出来希望一起和大家学习。
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。
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。
饿了么技术团队花了1年多的时间，实现了业务的整体异地多活，能够灵活的在多个异地机房之间调度用户，实现了自由扩容和多机房容灾的目标。本文介绍这个项目的整体结构，还简要介绍实现多活的5大核心基础组件，为读者建立基本的概念模型，后续会有系列文章陆续介绍每个组件的实现细节。读者能够从中了解到做异地多活的大方向，为实现自己的异地多活，或者是容灾备份提供参考。
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