系统的数据,就是公司的生命。哪怕是狗屎,我们也要将它冷冻起来冰封以备后用。垃圾的产品设计就比较让人费解,会时不时从冰柜中将屎取出,想要品尝其中残留的味道。
首先还是要说两句,1 这个帖子不会说是那个云,读者你也不要问是那个云, 2 丢数,我个人认为在云上这是必然的,不是偶然,只是触发概率的问题。(原因很清楚,我说的这个问题,到那个云都一样,越先进的越会有这个问题)
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。
前几天,一早起来,就发现 RDS 挂了,然后也无法重启,后面发现是 bin-log 日志过大,把 RDS 的空间塞满了。
日志服务最近在原有 30+ 种数据采集渠道 基础上,新增 MySQL Binlog、MySQL select 等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。
客路旅行(KLOOK)是一家专注于境外目的地旅游资源整合的在线旅行平台,提供景点门票、一日游、特色体验、当地交通与美食预订服务。覆盖全球100个国家及地区,支持12种语言和41种货币的支付系统,与超过10000家商户合作伙伴紧密合作,为全球旅行者提供10万多种旅行体验预订服务。KLOOK数仓RDS数据同步是一个很典型的互联网电商公司数仓接入层的需求。对于公司数仓,约60%以上的数据直接来源与业务数据库,数据库有很大一部分为托管的AWS RDS-MYSQL 数据库,有超100+数据库/实例。RDS直接通过来的数据通过标准化清洗即作为数仓的ODS层,公司之前使用第三方商业工具进行同步,限制为每隔8小时的数据同步,无法满足公司业务对数据时效性的要求,数据团队在进行调研及一系列poc验证后,最后我们选择Debezium+Kafka+Flink+Hudi的ods层pipeline方案,数据秒级入湖,后续数仓可基于近实时的ODS层做更多的业务场景需求。
从库严重严重落后于主库,读写分离业务失真,基于从库做的报表数据出不来以及基于从库做的数据探查失效。
gh-ost基于 golang 语言,是 github 开源的一个 DDL 工具,是 GitHub's Online Schema Transmogrifier/Transfigurator/Transformer/Thingy 的缩写,意思是 GitHub 的在线表定义转换器。
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?
通过了解系统是公司很多年前的一个老系统,面向美国用户的,数据库是阿里云的rds 所在区为美国弗吉尼亚mysql版本为5.6,产品在update操作时候字段名称写错了,把一个字段值覆盖掉了
作为云原生技术先驱,腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性,为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点,本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践,内容主要分为四个部分: 本次分享主要分为四个部分: 第一部分,介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构,包括产品的研发背景和架构主要特性; 第二部分,分享用户场景实践,针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践; 第三部分,分享系统关键优化; 第四部
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。
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。
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
客户关系关系服务器需要部署Docker环境,将Mysql与Canal部署到Docker容器中
Canal是阿里开源的增量解析MySQL binlog组件。通过将binlog投递到kafka,一方面可以直接进行指标计算。另一方面,可以减轻夜间离线数仓数据同步的压力。本文基于canal-1.1.4版本进行binlog解析和投递到kafka功能测试
有赞的基础架构使用了UCloud的基础服务,我们有相当比例的数据库是UCloud的RDS(一部分使用云RDS,一部分使用购买他们的物理服务器自建数据库)。
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
在云服务器上构建一个云数据库RDS数据库的从库,构建的方式也相对比较简单,和搭建主从的复制没啥区别,这里不做具体介绍;
Maxwell是一个能实时读取MySQL二进制日志binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它的常见应用场景有ETL、维护缓存、收集表级别的dml指标、增量到搜索引擎、数据分区迁移、切库binlog回滚方案等。官网(http://maxwells-daemon.io)、GitHub(https://github.com/zendesk/maxwell)
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~
canal主要用途是对MySQL数据库增量日志进行解析,提供增量数据的订阅和消费,简单说就是可以对MySQL的增量数据进行实时同步,支持同步到MySQL、Elasticsearch、HBase等数据存储中去。
Online DDL一直是MySQL数据库的一个痛点,好在官方和社区都有不错的解决方案。这些方案大致有以下几个:
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
CanalSharp 是阿里巴巴开源项目 Canal 的 .NET 客户端。为 .NET 开发者提供一个更友好的使用 Canal 的方式。Canal 是mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件。
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
MySQL的配置文件,想必大家都不陌生,今天再来说说配置文件中的一些常用配置,并非最合理的配置,仅供参考,只有了解自己的生产环境,才能根据环境找到最适合你的配置文件参数。
上一篇详细讲解了如何用Canal和Kafka,将MySQL数据实时全量同步到Greenplum。对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构,我们已经实现了ETL的实时抽取过程,将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为:
最近由于业务需求,需要将公有云RDS(业务库)的大表数据归档至私有云MySQL(历史库),以缩减公有云RDS的体积和成本。
有两个很重要的文件 第一个就是:canal.properties 第二个就是:example目录下的instance.properties 文件
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎,支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式:
本文是作者在单机上面从零到一实现增量同步MySQL数据到elasticsearch canal adapter方式(binlog)实现。
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。
笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。
随着平台的业务日益增多,基于数据库的全文搜索查询速度较慢,已经无法满足需求。所以,决定基于Elasticsearch 做一个全文搜索平台,支持业务相关的搜索需求。那么第一个问题就是:如何从MySQL同步数据到Elasticsearch?
一 、引子 笔者刚开始进入公司的时候,主要是忙于分布式MySQL系统----MyShard的构建,公司使用了大量的IDC机房,基于这种网络特点,MyShard设计当初完全是为了是一套支持Multi-Master操作的高可用性的分布式数据库,可以在多个机房中部署的业务上提供快速的写操作,实现了分布式高可用存储能力。 在业务增长期,MyShard解决了公司的很多大型的数据库存储业务,随着公司业务逐渐稳定下来,分布式存储需求越来越少。而公司却有大量的小业务以及不断尝试的各种新业务,需要越来越多的小数据量的数据库存
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。
a. canal的原理是基于mysql binlog技术,所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能,建议配置binlog模式为row.
生产环境数据库在某一刻突然发现大量活跃连接,而且大部分状态是updating。问题出现在周六上午,持续了大概三、四分钟,得益于我们自己的快照程序,拿到了当时现场的processlist, 锁等待关系,及innodb status 信息:(经过脱敏处理)
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
supervisor 守护进程,负责maxwell python_program clickhouse_sinker 的保活
随着交流机会的增多(集中在金融行业,规模都在各自领域数一数二),发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为:
随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域. 数据库服务的需求可以简化为:
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。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
很震惊!很震撼!吓得我赶紧召集全公司服务端小伙伴Review了我们所有的安全部署!!!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云