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Mysql跨机房同步方案 原 尚浩宇 发布于 2016/05/19 17:01 字数 424 阅读 3298 收藏 20 点赞 2 评论 0 撸了今年阿里、网易和美团的面试，我有一个重要发现.......>>> 假设现有两个机房，需要做到数据同步。 以下是架构图（实际架构图根据现有机房架构和实际会比下图复杂，但整体思路不变）： Mycat、Canal、Otter是关键的三项技术： Mycat：数据库分库分表中间件，可以管理一个mysql集群，屏蔽了mysql集群，对外伪装成mysql server，用户无感知mysql集群。 Canal：阿里巴巴开源产品，可以读取mysql二进制日志文件，并解析成想要的数据。 Otter：阿里巴巴开源产品，配合Canal可以做到读取二进制文件，解析出增量数据sql，然后执行sql到指定连接。 流程： 1、用户插入一条数据到mycat 2、mycat解析sql，分配sql到指定mysql数据库 3、mysql（假设M1接收到数据）数据库接收数据，根据主从配置，写出二进制日志。 4、mysql（M2）读取二进制日志同步数据，mysql（S）读取二进制日志同步数据，并写出二进制日志 5、Canal读取二进制日志，解析成sql 6、Otter接到sql，获取连接，在机房B的mycat上执行sql 7、Otter收到sql执行回执，执行完毕。 注：

序 本文主要研究一下canal-go的SimpleCanalConnector SimpleCanalConnector canal-go-v1.0.7/client/simple_canal_connector.go type SimpleCanalConnector struct { Address string Port int UserName string PassWord string SoTime int32 IdleTimeOut int32 ClientIdentity pb.ClientIdentity Connected bool Running bool Filter string RollbackOnConnect bool LazyParseEntry bool } SimpleCanalConnector定义了Address、Port、UserName、PassWord、SoTime、IdleTimeOut、ClientIdentity、Connected、Running、Filter、RollbackOnConnect、LazyParseEntry属性 NewSimpleCanalConnector canal-go-v1.0.7/client/simple_canal_connector.go //NewSimpleCanalConnector

给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。 说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。 示例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 示例 2: 输入: "race a car" 输出: false 在普通回文串的基础上做特殊出理 class Solution { public boolean isPalindrome(String s) { int left = 0, right = s.length()-1; while(left<right){ while(left<right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(left))) left++; while(left<right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(right))) right--; if (left<right && Character.toLowerCase(s.charAt(left)) != Character.toLowerCase(s.charAt(right))) { return false; } left++; right--; } return true; } } 来源： oschina 链接： https:

1.简介 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。应该是阿里云DTS（Data Transfer Service）的开源版本。 2.提供的能力 Canal与DTS提供的功能基本相似： 1）基于Mysql的Slave协议实时dump binlog流，解析为事件发送给订阅方。 2）单Canal instance，单DTS数据订阅通道均只支持订阅一个RDS，提供给一个消费者。 3）可以使用canal-client客户端进行消息消费。 4）也可以通过简单配置，也可以不需要自行使用canal-client消费，可以选择直接投递到kafka或者RocketMQ集群，用户只需要使用消息队列的consumer消费即可。 5）成功消费消息后需要进行Ack，以确保一致性，服务端则会维护客户端目前的消费位点。 3.工作原理 MySQL的主从复制分成三步： master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events，可以通过show binlog events进行查看）； slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)； slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。 canal

canal的工作原理： 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解析binary log对象(原始为byte流) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4404863/blog/4328659

求： 给定一个字符串，验证它是否是回文串，只考虑字母和数字字符，可以忽略字母的大小写。 说明：本题中，我们将空字符串定义为有效的回文串。 示例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 示例 2: 输入: "race a car" 输出: false 题目链接： https://leetcode-cn.com/problems/valid-palindrome/ 解： 1、双指针 使用双指针，i指针指向字符串开头，j指针指向字符串结尾，如果遇到非字母或者数字字符则跳过。遍历过程中统一转化为小写处理，如果遍历字符串发现i，j指向的字符不相等，返回false。整个遍历过程中都没有出现不相等，返回true。 时间复杂度：O(N) 空间复杂度：O(1) public boolean isPalindrome (String s) { int i = 0 , j = s.length() - 1 ; while (i < j) { while (i < j && !Character. isLetterOrDigit (s.charAt(i))) ++i ; while (i < j && !Character. isLetterOrDigit (s.charAt(j))) --j ; if (i < j) { if

本文来源于公众号【胖滚猪学编程】，转载请注明出处！ 关于数据中台的概念和架构，我们在 大白话 六问数据中台 和 数据中台全景架构及模块解析！一文入门中台架构师！ 两篇文章中都说明白了。从这一篇文章开始分享中台落地实战。 其实无论是数据中台还是数据平台，数据无疑都是核心中的核心，所以闭着眼睛想都知道数据汇聚是数据中台/平台的入口。纵观众多中台架构图，数据采集与汇聚都是打头阵的： 本文将从以下几个方面分享数据采集的方方面面： 一、企业数据来源 二、数据采集概念和价值 三、数据采集常用工具 四、数据采集系统设计原则 五、数据采集模块生产落地分享 有来源才能谈采集，因此我们先来归纳下企业中数据来源。 数据来源 企业中的数据来源极其多，但大都都离不开这几个方面： 数据库，日志，前端埋点，爬虫系统等。 数据库我们不用多说，例如通常用mysql作为业务库，存储业务一些关键指标，比如用户信息、订单信息。也会用到一些Nosql数据库，一般用于存储一些不那么重要的数据。 日志也是重要数据来源，因为日志记录了程序各种执行情况，其中也包括用户的业务处理轨迹，根据日志我们可以分析出程序的异常情况，也可以统计关键业务指标比如PV,UV。 前端埋点同样是非常重要的来源，用户很多前端请求并不会产生后端请求，比如点击，但这些对分析用户行为具有重要的价值，例如分析用户流失率，是在哪个界面，哪个环节用户流失了

在前面两篇中，我们从基本概念理解了canal是一个什么项目，能应用于什么场景，然后通过一个demo体验，有了基本的体感和认识。 从这一篇开始，我们将从源码入手，深入学习canal的实现方式。了解canal相关功能的实现方式，其中有很多机制是非常值得深入了解的，从代码角度实现角度去学习实时数据订阅与同步的实现与核心技术点。当然，如果要在生产中使用这个开源项目，了解源码更是必不可少，是解决问题和新特性定制的前提条件。 本文使用的版本是1.1.4，这也是笔者写这篇博客时的最新稳定版。 1.准备工作 下载源码 git clone https: //github.com/alibaba/canal.git 切换到1.1.4这个tag git checkout canal-1 .1 .4 或者可以关注我的源码注释版本(正在不断更新中) https: / /github.com/saigu /JavaKnowledgeGraph/tree /master/code _reading/canal 2.canal项目模块介绍 canal项目是基于maven构建的，将不同的功能模块划分了不同的子模块。 我们可以简单执行可执行模块deployer，也可以将模块通过maven依赖的方式，将你需要的子模块引入到你自己的项目中进行使用开发。 简单介绍下核心模块的功能： deployer模块：独立部署模块

本文目录CONTENTS ☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ] ☞ ETL之技术栈 [ 重工具 vs 开发语言 ] ☞ ETL加载策略 [ Merge、Delta、拉链 ] ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。 ETL工具或类ETL的数据集成同步工具或语言，企业生产中工具也非常之多，主流的etl工具有Sqoop、DataX、Canal、flume、Logstash、kettle、DataStage、Informatica、Talend等，语言有强悍的SQL、Shell、Python、Java、Scala等。而数据源多为业务系统，埋点日志，离线文件，第三方数据等。 数据同步之道 01. sqoop Sqoop，SQL-to-Hadoop 即 “SQL到Hadoop和Hadoop到SQL”。 是Apache开源的一款在Hadoop和关系数据库服务器之间传输数据的工具。主要用于在Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。

近来有小伙伴问我：刷leetcode真的有用吗，觉得收益很小，越刷越迷茫了… 诚然每个人刷题的目的不一样，233酱还不是为了能水几篇文章… 当然不止。我觉得刷题是一件有意思的事，就像小猫小狗咬自己尾巴，玩弄的不亦乐乎。比喻可能不太恰当，是有种沉迷小游戏的感觉。 可是在艰难打野的过程中，我们不要忘了，最重要的是： 了解每种技能包的特点，适合解决的问题和场景。在特定实战场景下能够使用特定的技能包，自创技能包。这才是武功的至高境界。 装X结束，浅谈开始。。 数据结构是指：一种数据组织、管理和存储的格式，它可以帮助我们实现对数据高效的访问和修改。 数据结构 = 数据元素 + 元素之间的结构。 如果说数据结构是造大楼的骨架，算法就是具体的造楼流程。流程不同，效率资源不同。我会两者结合简单探讨下他们的特点和应用。 常见的数据结构可分为： 线性结构、树形结构 和 图状结构 。 常见的算法有： 递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 等。 本文从 线性数据结构、递归 和 排序算法 谈起。 线性结构 线性结构：是指数据排成像一条线一样的结构。每个元素结点最多对应一个前驱结点和一个后继结点。如数组, 链表，栈 ，队列等。 数组 数组是是由相同类型的元素（element）的集合所组成的数据结构，分配一块连续的内存来存储。利用 元素的下标位置