数据同步

数据同步 的过程就是Leader服务器将那些没有在Learner服务器上提交过的事物请求同步给Learner服务器。 ZooKeeper集群数据同步通常分为四类，分别是 直接差异化同步（DIFF同步）、先回滚再差异化同步（TRUNC + DIFF同步）、仅回滚同步（TRUNC同步）和全量同步（SNAP同步） 。 peerLastZxid ：该Learner服务器最后处理的ZXID。 minCommittedLog ：Leader服务器提议缓存队列committedLog中的最下ZXID。 maxCommittedLog ：Leader服务器提议缓存队列committedLog中的最大ZXID。 1、直接差异化同步（DIFF同步） 场景： peerLastZxid介于minCommittedLog和maxCommittedLog之间。 Leader服务器会首先向Learner发送一个DIFF指令。然后，在Proposal同步过程中，针对每个Proposal，Leader服务器都会通过发送两个数据包来完成，分别是PROPOSAL内容数据包和COMMIT指令数据包——这和ZooKeeper运行时Leader和Follower之间的事物请求的提交过程是一致的。在发送完差异化数据之后，将Learner加入到forwardingFollowers或observingLearners队列中

目录 一、单机Redis的风险与问题 二、主从复制介绍 2.1、主从复制含义： 2.2、主从复制特征： 2.3、主从复制中的角色职责： 2.4、主从复制的作用： 三、主从复制的工作流程(三个阶段) 3.1、建立连接阶段(准备阶段) 3.1.1、主从连接的三种方式(slave连接master) 3.1.2、从机和主机建立连接后，查看信息 3.1.3、授权访问设置 3.2、数据同步阶段 3.2.1、数据同步阶段主机(master)说明 3.2.2、数据同步阶段从机(slave)说明 3.3、命令传播阶段 3.3.1、命令传播阶段的部分复制 一、单机Redis的风险与问题 1、 机器故障 ：硬盘故障、系统奔溃等导致Redis无法正常工作，从而进一步导致Redis数据丢失，很有可能对业务系统造成灾难性的打击； 2、 容量瓶颈 ：当数据量增加至一定量时，Redis所在服务器内存不足，无法支撑Redis高性能运行。 总结 ：为了避免单点Redis服务故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上， 连接在一起 ，并保证数据是 同步 的。即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据 冗余备份 。 二、主从复制介绍 2.1、主从复制含义： 主从复制即将主机(master)中的数据即时、有效的复制到其所有从机(slave)中。

PXC简介： galera产品是以galera cluster方式为mysql提高高可用集群解决方案的。galera cluster就是集成了galera插件的mysql集群。galera replication是codership提供的mysql数据同步方案，具有高可用性，方便扩展，并且可以实现多个mysql节点间的数据同步复制与读写，可保障数据库的服务高可用及数据强一致性。 PXC属于一套近乎完美的mysql高可用集群解决方案，相比那些比较传统的基于主从复制模式的集群架构MHA和MM+keepalived，galera cluster最突出特点就是解决了诟病已久的数据复制延迟问题，基本上可以达到实时同步。而且节点与节点之间，他们相互的关系是对等的。本身galera cluster也是一种多主架构。galera cluster最关注的是数据的一致性，对待事物的行为时，要么在所有节点上执行，要么都不执行，它的实现机制决定了它对待一致性的行为非常严格，这也能非常完美的保证MySQL集群的数据一致性； 对galera cluster的封装有两个，虽然名称不同，但实质都是一样的，使用的都是galera cluster。一个MySQL的创始人在自己全新的MariaDB上实现的MAriaDB cluster；一个是著名的MySQL服务和工具提供商percona实现的percona

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> SOFAStack（ S calable O pen F inancial A rchitecture Stack） 是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式架构，包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件，是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。 SOFARegistry 是蚂蚁金服开源的具有承载海量服务注册和订阅能力的、高可用的服务注册中心，在支付宝/蚂蚁金服的业务发展驱动下，近十年间已经演进至第五代。 本文为《剖析 | SOFARegistry 框架》第四篇， 本篇作者明不二 。《剖析 | SOFARegistry 框架》系列由 SOFA 团队和源码爱好者们出品，项目代号： SOFA:RegistryLab/ ，文末包含往期系列文章。 GitHub 地址： https://gitee.com/sofastack/sofa-registry 概述 在前面的章节中我们已经提到，SOFARegistry 与其他服务发现领域的产品相比，最大的不同点在于支持海量数据。本章即将讲述 SOFARegistry 在支撑海量数据上的一些特性。 本文将从如下几个方面进行讲解： DataServer 总体架构 ：对 SOFARegistry 中支持海量数据的总体架构做一个简述，讲解数据分片和同步方案中所涉及到的关键技术点；

数据同步--rsync 数据同步--rsync 1. 节点双向无密码连接 2. 安装 3. 准备存储空间 4. 使用rsync (1)工作模式1 本地模式 (2)工作模式2 远程模式 (3)工作模式3 服务器模式 数据同步–rsync 简介： rsync是linux系统下的数据镜像备份工具。使用快速增量备份工具Remote Sync可以远程同步，支持本地复制，或者与其他SSH、rsync主机同步。 优点： 支持断点续传 支持增量传输 在centos7环境部署rsync同步数据文件： 主机名 IP rsync1 172.16.0.61 rsync2 172.16.0.62 开始部署： 1. 节点双向无密码连接 [ root@rsync1 ~ ] # vim /etc/hosts 172.16.0.61 rsync1.up.com rsync1 172.16.0.62 rsync2.up.com rsync2 [ root@rsync1 ~ ] # scp /etc/hosts 172.16.0.62:/etc/ [ root@rsync1 ~ ] # ssh-keygen [ root@rsync1 ~ ] # ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub rsync2 [ root@rsync2 ~ ] # ssh-keygen [ root@rsync2 ~ ]

随着企业结构分散化的不断扩大，企业内部和企业间的信息互动更加频繁。越来越多的企业要求内部各种业务数据在多台服务器之间、多个数据中心之间，乃至多云和本地之间调度和同步。部署一套同步系统实现服务器与服务器之间的文件数据同步是企业IT部门管理员最常用的手段。 那么企业要如何选择一款既简单好用，又安全可靠的系统呢？Ftrans飞驰云联提供的《增强型文件同步系统》通过高速传输协议技术、数据全局调度传输管理平台等自有研发的核心技术建立了符合企业用户业务全场景下的数据同步解决方案，目前已被广泛用于各行各业的用户，并且受到了高度的好评和认可。 《Ftrans增强型文件同步系统》应用架构 下面我们就看看《Ftrans增强型文件同步系统》到底有何优势，为何能受到众多用户的青睐！ 1、多种同步模式 满足不同业务场景需求 支持手动、周期、实时任务等机制，支持源节点与目标节点间的单双向传输任务，系统针对每个同步传输任务配置不同的策略。 2、支持大体量文件高速同步 突破传统文件同步局限 突破传统文件同步局限，支持TB级文件、大批量文件高速同步的同时，内置的CUTP超高速传输协议能大幅提升文件同步的效率。 3、多重校验机制 确保数据完整正确 内置断点续传、错误重传、完整性校验等，100%确保数据同步的正确性和一致性，可有效防止数据遗漏。 4、事件通知功能 及时掌握同步状态 同步完成后自动发送通知报告

数据库环境：SQL SERVER 2005 + 1、Replication，我们常用的是Transactional Replication。可以支持单向和双向的数据同步。工作在Table Level。由于基于transaction，（内部使用了类似Snapshot链出改变页的方法），他的同步单位较小，在实践中，往往只需要几分钟的时间就可以得到最新的数据。缺点，虽然允许Replication Schema Change，但是对于真正的DDL修改的时候有时需要手动的进行修改。容易出现数据同步问题，而且复杂的查询可能导致Replication的性能并导致数据同步问题 2、Log Shipping。基于Backup/Restore。换而言之，它实际是自动的log backup传输到远程，然后恢复的。正如Restore备份数据库的时候数据库会处于单用户状态，在restore的时候，所有的当前用户链接会被断开，当然可以配置等待所有操作完成。没有数据不同步的问题。 3、Databaes Mirroring。只是在考MSITS的时候涉及过这个技术，没有实际用过。同步的数据库处于不可用状态，但是可以通过snapshot进行访问。snapshot的数目不被限制，但是不得不选择不同的名字。这对于数据库查询比较麻烦。没有数据不同步的问题。 Replication 最大的优点在于数据同步的迅速

测试同学反馈，某业务商品数据查询不到，但数据库里面存在。 我们商品数据，从es中查询的。通过logstash，将mysql里面的数据同步到es中。 查看了下es中，该数据确实不存在。 重新构建index 然后做了一次全量数据同步，发现es中的数据总量低于mysql中数据源的数据总量。 原因： sql有问题。数据查询sql，未指定排序。使用的默认排序，库表使用的InnoDB引擎。 当数据发生delete、update时，排序会发生变化。 后来指定根据主键排序，数据同步正常。es中数据和mysql数据量一样 来源： CSDN 作者： 【随风飘流】 链接： https://blog.csdn.net/LG772EF/article/details/103635898

Porter是一款数据同步中间件，主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题。 背景 在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系，不像传统多个服务共享一个数据库，微服务架构下每个服务都要有自己的数据库。如果你想获得微服务带来的好处，每个服务独有一个数据库是必须的，因为微服务强调的就是松耦合。我们希望数据库就和服务一样，要有充分的独立性、可以和服务一起部署、一起扩展、一起重构。同时，还需要兼顾数据中心的数据聚合、DBA的多种数据库备份、报表中心的业务报表等等矛盾问题。因此便产生了「Porter」项目。 微服务改造过程中，无法避免的一个坎，那就是垂直拆库，根据不同的子服务，把过去的「一库多服」拆分成「一库一服」。 一库多服还是一库一服？ 不管是否是微服务架构，应用的各个模块之间都需要频繁的通信、协作、共享数据，实现系统的整体价值。区别点在于单体应用是通过本地方法调用来完成；在微服务中是通过远程API调用完成。 而共享数据最贱的方式就是采用共享数据库模式，也就是单体应用中最常用的方式，一般只有一个数据库，如图一库多服和一库一服的方式: 一库多服的架构模式通常会被认为是微服务架构下的反范式，它的问题在于： 稳定性：单点故障，一个数据库挂掉，整批服务全部停止。服务独立性被扼杀？ 耦合性：数据在一起，会给贪图方便的开发或者DBA工程师编写很多数据间高度依赖的程序或者工具；

文章作者：Tyan 博客： noahsnail.com | CSDN | 简书 1. 引言 工作中经常会碰到对数据进行备份的需求，常用的数据同步命令是 rsync 。有时候需要定期备份数据，每次手动备份数据太麻烦，因此通常会设置一个定时任务来执行数据备份，常用的定时任务命令是 crontab 。 2. rsync命令 rsync 命令可以实现本地与远程服务器的数据同步，包括本地同步到远程以及远程同步到本地，数据备份通常是把本地的数据同步到远程服务器上。数据同步脚本 rsync_data.sh 如下： #!/bin/sh date rsync -a -e ssh --progress /data user@server_address:/data 相关参数的含义可以参考文末的链接，同步的数据地址及远程服务器地址需要修改为自己的地址。 注意 ：数据同步脚本 rsync_data.sh 需要具有在定时任务执行时的执行权限，使用 chmod +x 命令使脚本具有可执行权限。 3. crontab命令 crontab 命令是用来设置定时任务的，可以以固定的间隔时间执行Linux命令或shell脚本。 crontab -l 可以用来查看已有的定时任务列表， crontab -e 可以用来设置自己的定时任务。 4. 定期备份数据 定期备份数据的命令如下： # 查看数据定时同步任务 $