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公司数据中心从托管机房迁移到阿里云,需要对mysql迁移(Replication)后的数据一致性进行校验,但又不能对生产环境使用造成影响,pt-table-checksum 成为了绝佳也是唯一的检查工具. pt-table-checksum 是 Percona-Toolkit 的组件之一,用于检测MySQL主.从库的数据是否一致.其原理是在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum,把相同的sql语句传递到从库执行,并在从库上计算相同数据块的checksum,最…

此文记录资源预加载在我们项目的实践,技术难度不算高,重在介绍一套技术方案的诞生与实施,其中都进行了哪些思考,依据什么来做决策,如何进行效果评估,等等.为读者在制定技术方案时提供一定启示. 背景 资源预加载机制很好理解,即在用户访问页面之前,提前加载好相应的资源.这样用户在访问页面的时候,省去了加载资源的时间,达到“秒开”的效果. 资源预加载的方案很多,本文所述的是纯web下的资源预加载,区别于利用容器做资源预置.所以采用的技术都是纯web方案. 另外还有一个背景:项目是SPA架构,webpack…

公司数据中心从托管机房迁移到阿里云,需要对mysql迁移(Replication)后的数据一致性进行校验,但又不能对生产环境使用造成影响,pt-table-checksum 成为了绝佳也是唯一的检查工具. pt-table-checksum 是 Percona-Toolkit 的组件之一,用于检测MySQL主.从库的数据是否一致.其原理是在主库执行基于statement的sql语句来生成主库数据块的checksum,把相同的sql语句传递到从库执行,并在从库上计算相同数据块的checksum,最…

技术栈:1. 构建系统2. 镜像仓库3. 宿主机管理4. 配置管理5. 部署6. 编排7. 日志8. 监控 镜像:1. 如果用户像往常一样运行包安装命令,这些永远也用不上的缓存包文件将会永远地成为镜像的一部分.不过,如果用户在同一条安装命令中删除它们,这些文件就会像从未存在过一样.RUN xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \&& xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \&& rm -f ...... 通过环境变量将配置传递给容器内部 当用户需要包装一个无法通过环境变…

根据生产环境要求,需要采集K8Spod 日志,和开发协商之后,pod中应用会将日志输出到容器终端上,这时可以直接用filebeat 采集node节点上面的/var/log/containers/*.log日志,然后将日志输出到kafka消息队列中,经过kafka将日志写入logstash进行格式化,然后由logstash传入elasticsearch存储,然后kibana会连接elasticsearch展示索引数据. 数据传输流程:Pod -> /var/log/containers/*.log…

引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操作的实时同步泼冷水 到目前为止,所有google,stackoverflow,elastic.co,github上面搜索的插件和实…

文章转载自: https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51747266 引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操…

简述 CloudCanal 近期实现了 MySQL(RDS) 到 ClickHouse 实时同步的能力,功能包含全量数据迁移.增量数据迁移.结构迁移能力,以及附带的监控.告警.HA等能力(平台自带). ClickHouse 本身并不直接支持 Update 和 Delete 能力,但是他自带的 MergeTree 系列表中 CollapsingMergeTree 和 VersionedCollapsingMergeTree 可变相实现实时增量的目的,并且性能完全够用,能够比较轻松达到 1k RPS…

ELKF应用场景: 1) datasource->logstash->elasticsearch->kibana 2) datasource->filebeat->logstash-> elasticsearch->kibana 3) datasource->filebeat->logstash->redis/kafka->logstash-> elasticsearch->kibana 4) kafka->logstas…