Hello 大家好，我是阿粉。不知道大家在日常的工作中有没有遇到这样的场景，很多时候业务数据有变更需要及时加载到缓存、ES 或者发送到消息队列中通知下游服务。
binlog 就是binary log，二进制日志文件，这个文件记录了mysql所有的增、删、改语句。通过binlog日志我们可以做数据恢复，做主从复制等等。可以看到，只要有了这个binlog，我们就拥有了mysql的完整备份了。
我们都知道在大多数情况下，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。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
Canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。GitHub的地址：https://github.com/alibaba/canal
LinkedIn于2月26日开源了其低延时变化数据捕获系统Databus，该系统可以在MySQL以及Oracle数据源上捕获数据，当下LinkedIn只开源了Oracle上的连接器。Databus作为LinkedIn生态系统中的一致性保障组件，在低延时的情况下仍然具有高有效性；而其最大的特点莫过于无限制恢复能力及丰富的数据深度处理功能。
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心，实现动态更新数据源配置，以便在应用运行时动态更改数据库连接信息，而无需引入Spring Cloud。我们将讨论必要的依赖、配置步骤和示例代码。
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）。
1.背景 在互联网架构中，数据系统通常分为真实数据（source-of-truth）系统，作为基础数据库，存储用户产生的写操作；以及衍生数据库或索引，提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储，会对其中的数据做转换，有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储，当主数据存储发生变化，缓存中的数据就需要刷新，或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写，在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证，就还是会有一致性问题，比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库，其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更，这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化，而Databus就是这样的一个系统。
Canal 伪装成slave节点，监听master binary log的变化。将此信息发送到Canal客户端中。就完成了异步通知了!
针对一些重要的业务数据进行增删改查的时候，我们希望记录一下用户的操作行为，以便发生问题时能及时的找到依据，这种日志就是业务系统的操作日志，只关键解决的是用户操作行为的日志问题，不是泛指所有的日志业务，不是针对方便问题定位的日志和那些业务的数据传递的日志。
mysql本身是支持主从的（master slave），原理就是master产生的binlog日志记录了所有的增删改语句，将binlog发送到slave节点进行执行即可完成数据的同步。
canal是一款基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅与消费的框架，整个框架纯JAVA开发，目前仅支持Mysql和MariaDB（和mysql类似）。
我们数据库中的数据一直在变化，有时候我们希望能监听数据库数据的变化并根据变化做出一些反应，比如更新对应变化数据的缓存、增量同步到其它数据源、对数据进行检测和审计等等。而这种技术就叫变更数据捕获（Change Data Capture）。对于这种技术我们可能知道一个国内比较知名的框架Canal，非常好用！但是Canal有一个局限性就是只能用于Mysql的变更数据捕获。今天来介绍另一种更加强大的分布式CDC框架Debezium。
根据上面的分析，感觉这怎么和mysql中的事务不太对呢，都不能保证数据的一致性。此时我们的redis官方为了解决这个问题，所以添加了watch命令。
KubeVela 作为一个声明式的应用交付控制平面，天然就可以以 GitOps 的方式进行使用，并且这样做会在 GitOps 的基础上为用户提供更多的益处和端到端的体验，包括：
KubeVela 作为一个简单、易用、且高可扩展的云原生应用管理工具，能让开发人员方便快捷地在 Kubernetes 上定义与交付现代微服务应用，无需了解任何 Kubernetes 基础设施相关的细节。
在家远程办公第三周，快被手机上的消息搞的有些神经质了，生怕错过一条有用的信息，没办法形势如此，公司摇摇欲坠大家也都如履薄冰，毕竟这时候失业有点惨（穷怕了）。
当新手刚学习k8s时候，会被各种的IP 和port 搞晕，其实它们都与k8s service的访问有密切关系，梳理它们之间的差异可以更好了解k8s的服务访问机制。
在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候，可能会有一些同步的需求，想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
前面几篇博文分别介绍了整个项目的基本架构，使用说明，以及整体框架的设计与实现初稿，接下来则进入更细节的实现篇，将整个工程中核心实现捞出来，从为什么这么设计到最终的实现给予说明
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介绍 DBSyncer是一款功能强大的数据同步中间件，支持多种常用数据库和数据存储系统之间的数据同步。其中包括MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等常见的同步场景。DBSyncer提供了插件机制，用户可以自定义插件以实现业务特定的数据转换和同步需求。此外，DBSyncer还提供了监控功能，包括全量和增量数据统计图以及应用性能预警，让用户能够实时监控同步任务的状态和性能。DBSyncer是一款开源的软件，可以免费使
网关的核心概念就是路由配置和路由规则，而作为所有请求流量的入口，在实际生产环境中为了保证高可靠和高可用，是尽量要避免重启的，所以实现动态路由是非常有必要的；本文主要介绍 Spring Cloud Gateway 实现的思路，并且以Nacos为数据源来讲解
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。
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
断点续传是指数据同步任务在运行过程中因各种原因导致任务失败，不需要重头同步数据，只需要从上次失败的位置继续同步即可，类似于下载文件时因网络原因失败，不需要重新下载文件，只需要继续下载就行，可以大大节省时间和计算资源。
Hadoop的框架里面经常有听到PIG（猪）、HIVE（小密蜂）、Hadoop（大象）......，就像是动物园的小动物，这些小动物的管理者就是ZooKeeper。玩笑讲完了，我们还是回到正题。ZooKeeper的诞生主要是解决是集群的管理节点高可用。接下来，我们来看一看案例。
你是否想过当数据库中发生变化时，将变化内容通知到外面的应用程序。这样做的目的是 方便二次开发，例如你的软件第三方产品，你没有软件的源码，无法二次开发，这是你可以使用这种方式，将数据变化及时通知到外部程序。 本文节选自《Netkiller Architect 手札》 作者:netkiller 8.4. Socket 方式 TCP 方式还不如使用现在有的消息队列，所以数据库通过 Socket与应用程序通信，我推荐 UDP 方式。 UDP 有个好处，丢出去就不管了，性能非常好。并且可以实现组播，广播。下面是 UD
最近在工作中，遇到了这样一个业务场景，我们需要关注一个业务系统数据库中某几张表的数据，当数据发生新增或修改时，将它同步到另一个业务系统数据库中的表中。
这里面涉及两个重要数据结构，Connection_acceptor和Mysqld_socket_listener。
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供MySQL、Oracle、SqlServer、PostgreSQL、Elasticsearch(ES)、Kafka、File、SQL等同步场景。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说clickhouse同步mysql数据_clickhouse查询,希望能够帮助大家进步!!!
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。
负责监听对 MySQL Server 的各种请求，接收连接请求，转发所有连接请求到线程管理模块。每一个连接上 MySQL Server 的客户端请求都会被分配（或创建）一个连接线程为其单独服务。而连接线程的主要工作就是负责 MySQL Server 与客户端的通信， 接受客户端的命令请求，传递 Server 端的结果信息等。线程管理模块则负责管理维护这些连接线程。包括线程的创建，线程的 cache 等
即所谓的配置中心，就是发布者经数据发布到ZooKeeper的一个或一系列节点上,供订阅者进行数据订阅，进而达到动态的获取数据的目的，实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新
所谓的数据发布/订阅，意思是发布者将数据发布到Zookeeper上的一个或一系列节点上，通过watcher机制，客户端可以监听(订阅)这些数据节点，当这些节点发生变化时，Zookeeper及时地通知客户端，从而达到动态获取数据的目的。
ZooKeeper 我想大家应该都略有耳闻，可能你在开发中没有直接使用过，但常用的 Hadoop、HBase、Kafka、Dubbo 等都有使用到 ZooKeeper。那 ZooKeeper 到底起到了什么样的作用，为什么这些框架、系统需要使用 ZooKeeper呢，我们在开发过程中应该如何使用 ZooKeeper，又是否有 ZooKeeper的替代品呢。本文将围绕以上问题，从以下三方面说起：
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，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，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
ElasticSearch作为一个基于Lucene的搜索引擎被广泛应用于各种应用系统，比如电商、新闻类、咨询类网站。在使用ElasticSearch开发应用的过程中，一个非常重要的过程是将数据导入到ElasticSearch索引中建立文档。在一开始系统规模比较小时，我们可以使用logstash来同步索引。logstash的好处是开方量少，只要进行编写简单的索引模板和同步sql，就能快速搭建索引同步程序。但是随着应用数据规模的变大，索引变化变得非常频繁。logstash的缺点也随着暴露，包括（1）不支持删除，只能通过修改字段属性软删除，随着应用使用时间的增长，ElasticSearch中会留存大量的无用数据，拖慢搜索速度。（2）sql分页效率低，sql查询慢。logstash的分页逻辑是先有一个大的子查询，然后再从子查询中分页获取数据，因此效率低下，当数据库数据量大时，一个分页查询就需要几百秒。同步几千万数据可能需要1天时间。因此我们决定放弃使用logstash，而改用使用canal来搭建基于CDC技术的ElasticSearch索引同步机制。
从最初的单机部署，到我们现在的分布式，微服务，随着开发场景越来越复杂，也随之产生了很多很多以前没有遇到过的问题，比如今天我们今天的话题-----分布式锁，而这个话题也可以说是面试中必问的一个问题了，当然，实现分布式锁的方式有很多种，比如mysql，zookeeper等，读完这篇文章你将学到：
「 等长大就明白了。小时候总是被人这么说。但那是不折不扣的谎言。我对任何事都只能越来越不明白。——中岛敦《山月记》」
在上面的对于 account 表的 增删改操作中，我们可以使用触发器对其操作进行记录，将操作的日志记录到 account_log 表中。
执行sql update ad_user set user_status=1 where user_id=10;
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，产出了canal项目。canal的原理很简单，就是如上图片所示
虽然作为一个后端开发，可能对日志系统lek的直接应用多过于学习维护，但是我们运维维护的elasticsearch总是崩，每次都说我用得不对，出于这个原因，决定对lek进行一次粗略的学习，对基本概念和使用方法记录和总结。
DBSyncer是一款开源的数据同步中间件，提供Mysql、Oracle、SqlServer、Elasticsearch(ES)、Kafka、SQL(Mysql/Oracle/SqlServer)等同步场景。支持上传插件自定义同步转换业务，提供监控全量和增量数据统计图、应用性能预警等。
在高并发的业务场景下（如秒杀或者双十一），数据库最容易挂掉环节。所以，就需要使用Redis做一个缓冲操作，让请求先访问到Redis，如果Redis命中就不在访问数据库，从而减轻数据库的压力。
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