前面一章中介绍了activemq的初步实现:基于ActiveMQ的Topic的数据同步——初步实现 下面来解决持久化订阅的问题: (1)使用queue,即队列时,每个消息只有一个消费者,所以,持久化很简单,只要保存到数据库即可 .然后,随便一个消费者取走处理即可.某个消费者关掉一阵子,也无所谓. (2)使用topic,即订阅时,每个消息可以有多个消费者,就麻烦一些. 首先,假设消费者都是普通的消费者,------------------------<1>activemq启动后,发布消息1,可惜…
一.背景介绍 公司自成立以来,一直以做项目为主,算是经累经验吧,自去年以来,我们部门准备将以前的项目做成产品,大概细分了几个小的产品,部们下面又分了几个团队,分别负责产品的研发,而我们属于平台团队,负责公用组件.开发平台的研发. 前期各个项目组使用的技术.框架等都不一样,想把技术.框架统一起来比较困难,并且在早期项目研发的时,各自为战,没有形成合力,有些共性的东西,都是各自做自己的,现在转将项目做成产品时,首先就是要将共性的东西,抽取出来,做成组件,通过SOA架构,将组件的服务和能力暴露出来,提…
一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp…
一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma…
一.前言在linux2.6.32之前,linux下数据同步是基于pdflush线程机制来实现的,在linux2.6.32以上的版本,内核彻底删掉了pdflush机制,改为了基于per-bdi线程来实现数据同步,与pdflush线程相比,在per-bdi线程机制中,每个后备存储器拥有自己唯一的回写线程,数据同步时需要更少的线程.也不会有多个pdflush对同一个后备存储器进行回写的竞态问题,回写的效率更高. 二.初始化默认的后备存储器default_backing_dev_info static…
温馨提示 更佳阅读体验:[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇[2] 前言 前面用了3篇文章介绍了一些底层实现和工程架构相关的问题,鉴于Redis的热点问题还是比较多的,因此今天继续来看工程架构相关的问题,感兴趣的可以先回顾一下之前的3篇文章,如下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续)[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇 通过本文你将了解到以下内容: Redis的数据同步机制持久化和数据同步的关系.Redis分布式存…
本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性.高可用与监控报警.(基于canal 1.1.4版本) canal作为mysql的实时数据订阅组件,实现了对mysql binlog数据的抓取. 虽然阿里也开源了一个纯粹从mysql同步数据到mysql的项目otter(github.com/alibaba/otter,基于canal的),实现了mysql的单向同步.双向同步等能力.但是我们经常有从mysql同步数据到es.hbase等存储的需求,就需要用…
一.需求 由于公司各个部门对业务数据的需求,比如进行数据分析.报表展示等等,且公司没有相应的系统.数据仓库满足这些需求,最原始的办法就是把数据提取出来生成excel表发给各个部门,这个功能已经由脚本转成了平台,交给了DBA使用,而有些数据分析部门,则需要运维把生产库的数据同步到他们自己的库,并且需要对数据进行脱敏,比如客户的身份证号.手机号等等,且数据来源分散在不同的机器,不同的数据库实例里,这样就无法使用MySQL的多源复制,只能用写脚本通过SQL语句实现,随着业务的发展,导致堆积到运维部门的…
一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护等需求,TreeSoft将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路.     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起同步的桥梁,     实现一对多,多对多,多对一等复杂场景的数据同步.           TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务.     支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, SQL Server,…
一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护需求,TreeSoft推出了数据同步,数据处理等丰富功能 . TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之间架起沟通的桥梁,可实现一对多,多对多, 多对一等   复杂场景的数据同步. 支持多字段合并,字段截取,字段脱敏,数据转换,自定义函数等个性化操作. TreeSoft已被广泛应用,每日处理大量大数据的数据维护.数据同步.数据汇聚.数据转换业务. 支持MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreS…