一.异常现象截图  二.解决方式: 1.背景 早期的canal版本(<=1.0.24),在处理表结构的DDL变更时采用了一种简单的策略,在内存里维护了一个当前数据库内表结构的镜像(通过desc table获取). 这样的内存表结构镜像的维护存在问题,如果当前在处理的binlog为历史时间段T0,当前时间为T1,存在的一些异常分支情况: 假如在T0~T1的时间内,表结构A发生过增加列的DDL操作,那在处理T0时间段A表的binlog时,拿到的表结构为T1的镜像,就会出现列不匹配的情况. 比如之前的

canal数据同步的环境配置:(适用于mysql) 前提:在linux和windows系统的mysql数据库中创建相同结构的数据库和表,我的linux中mysql是用docker实现的(5.7版本),拉取mysql镜像后,当我们创建容器时,一定要记得对目录进行挂载,否则后期是无法开启logbin功能的. 1.开启mysql的logbin功能 #拉取镜像 docker pull mysql #创建容器 docker run -p 33306:3306 --name mysql -v /root/m

我们公司对于数据同步有以下需求 1.多个mysql库中有一些基础表需要数据统一,mysql跨库同步 2.mysql热数据加载到redis 3.全文检索需要mysql同步到es 4.数据变更是附属的其它操作,如发http请求.发通知等 所有的这些打算在数据同步中完成. canal是阿里为解决双机房数据同步问题而衍生的项目,后来开源,了解更多canal知识请参考这里: http://agapple.iteye.com/blog/1796633 canal分为如下部分: 1.canal服务端安装及配置

前面提到数据库缓存不一致的几种解决方案,但是在不同的场景下各有利弊,而今天我们使用的canal进行缓存与数据同步的方案是最好的,但是也有一个缺点,就是相对前面几种解决方案会引入阿里巴巴的canal组件,订阅消费binlog日志,增加的系统复杂度. canal官网地址:https://github.com/alibaba/canal/wiki 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 工作原理 canal

背景 早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求 ,主要是基于trigger的方式获取增量变更.从 2010 年开始,公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务,从此开启一段新纪元. 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等

1.引入相关依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--mysql--> <dependency> <groupId>mysql</groupI

最近在做一个银行的生产数据脱敏系统,今天写代码时遇到了一个“瓶颈”,脱敏系统需要将生产环境上Infoxmix里的数据原封不动的Copy到另一台 Oracle数据库服务器上,然后对Copy后的数据作些漂白处理.为了将人为干预的因素降到最低,在系统设计时采用Java代码对数据作Copy,思路     首 先在代码与生产库间建立一个Connection,将读取到的数据放在ResultSet对象,然后再与开发库建立一个Connection.从 ResultSet取出数据后通过TestConnection

文档参考地址:http://blog.csdn.net/u010587433/article/details/49305019 需求: 使用Goldengate完成Mysql到Mysql的数据同步,源库的o2m-mc库同步到目标库的gmdc库,表名GMQDSJSP,换句话说,就是不同数据库之间表之间数据的同步 实验准备: 系统: CentOS 7.2 mysql版本 :  5.7-12 mysql-1 : 192.168.68.13     mysql-2:192.168.68.14 1.初始化

Redis具有高可靠性,体现在两方面: 一是数据尽量少丢失,通过前面介绍的持久化方式AOF和RDB,在宕机时可以恢复数据. 二是服务尽量少中断,通过副本冗余来实现. 今天我们学习的就是通过主从复制实现副本冗余,从而实现Redis的高可靠性. 什么是主从复制 Redis提供主从库模式,保证数据副本的一致,主从库之间采用的是读写分离的方式. 为什么要读写分离? 如果允许所有节点能够处理读写请求,就需要解决加锁.实例间协商.数据同步等操作,会带来巨额的开销. 因此采用主从库模式时,要配置主库只写,从库

在<Redis 核心篇:唯快不破的秘密>中,「码哥」揭秘了 Redis 五大数据类型底层的数据结构.IO 模型.线程模型.渐进式 rehash 掌握了 Redis 快的本质原因. 接着,在<Redis 日志篇:无畏宕机与快速恢复的杀手锏>中揭晓了当 Redis 发生宕机可以通过重新读取 RDB 快照和执行 AOF 日志实现快速恢复的高可用手段. 高可用有两个含义:一是数据尽量不丢失,二是服务尽可能提供服务. AOF 和 RDB 保证了数据持久化尽量不丢失,而主从复制就是增加副本,一

最近在工作中需要处理一些大数据量同步的场景,正好运用到了canal这款数据库中间件,因此特意花了点时间来进行该中间件的的学习和总结. 背景介绍 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 适用版本 支持mysql5.7及以下版本 传统的主从同步原

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据

一.Canal简介: canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.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(也支持mariaDB). 二.背景介绍: 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 三

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

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

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

一.Canal介绍 1.应用场景 在前面的统计分析功能中,我们采取了服务调用获取统计数据,这样耦合度高,效率相对较低,目前我采取另一种实现方式,通过实时同步数据库表的方式实现,例如我们要统计每天注册与登录人数,我们只需把会员表同步到统计库中,实现本地统计就可以了,这样效率更高,耦合度更低,Canal就是一个很好的数据库同步工具.canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.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. 2.Canal环境搭建 canal的原

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal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. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理

由于阿里云经典网络迁移到专用网络,一不小心没有先预备方案调整网段, 导致实例无法以内网IP形式访问数据库,被迫进行数据库停机后网络网段调整,导致宕机了几个小时...被客户各种投诉爆了.. 基于这次数据库恢复血泪史, 特整理解决办法, 让日后同学避免再犯. 数据库master库重启后, 确保能正常提供服务.由于生产上BI系统使用的是slave从库做数据查询, 从库的数据库已经落后了master好几天, 查看从库状态: mysql> show slave status\G; 显示 Slave_IO_

1.增量订阅.消费设计 get/ack/rollback协议介绍: ① Message getWithoutAck(int batchSize),允许指定batchSize,一次可以获取多条,每次返回的对象为Message,包含的内容为: a. batch id 唯一标识 b. entries 具体的数据对象,对应的数据对象格式:EntryProtocol.proto ② void rollback(long batchId),顾命思议,回滚上次的get请求,重新获取数据.基于get获取的bat

原文:windows 系统本地做mysql 主从同步,最后面解决主从同步库名不一致,表结构一致 mysql主从同步的好处以及原理       之前看到很多新闻说某某的服务器奔溃,磁盘碎了,导致数据丢失.看到这里我们系统的服务器是不是也存在问题,如果数据一旦丢失,损失得有多大,就想到了 先做一个镜像吧,系统正在使用的叫做主库,再在另一个服务器上开一个库,配置成从库,这样,主库有变动从库会跟着变动,做到了事时实更新. 原理        主从同步使得数据可以从一个数据库服务器复制到其他服务器上,在复