前提 win运行canal 加入canal依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.otter</groupId> <artifactId>canal.client</artifactId> <version>1.1.3</version> </dependency> 把ip.端口.监听表名做成配置文件 代码实现 package com.frame.modules.dabis.a

很多公司由于历史原因,都会有自研的RPC框架. 尤其是在2015-2017期间,Spring Cloud刚刚面世,Dubbo停止维护多年,很多公司在设计自己的RPC框架时,都会基于Spring Cloud做二次开发.并且会大量使用Spring Cloud Netflix相关的模块与代码. 因此,我们去梳理一下Spring Cloud的前世今生,以及未来云原生发展的趋势,可以给这些RPC框架的演进带来一些启发. 1.Spring Cloud的历史 Spring Cloud 自 2015 年 3 月

Spring顶级框架有众多,那么接下的篇幅,我将重点讲解SpringCloud微框架的实现 Spring 顶级项目,包含众多,我们重点学习一下,SpringCloud项目以及SpringBoot项目 ————————————————————main———————————————————— 一.SpringCloud项目简介 Spring Cloud: 微服务工具包,为开发者提供了在分布式系统的配置管理.服务发现.断路器.智能路由.微代理.控制总线等开发工具包. Spring Boot: 旨在简化

在能够跑通example后有几个疑问 1. canal的server端对于已经读取的binlog,client已经ack的position,是否持久化,保存在哪里 2. 即使不启动zookeeper,canal也可以正常运行,canal使用zookeeper或者不使用有什么影响 从github上下载源码,https://github.com/alibaba/canal 我使用的版本是1.0.22,照着两位的博客看着源码学习一下,版本上有些出入,但了解思想和整体架构够了 博客-杨武兵-开源社区 c

canal介绍 canal是应阿里巴巴存在杭州和美国的双机房部署,存在跨机房同步的业务需求而提出的.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.ps. 目前内部使用的同步,已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析. 基于日志增量订阅

http://blog.csdn.net/liaokailin/article/details/51314001 *********************************************************** spring cloud eureka eureka 用以服务发现.服务注册,比较流行的有consul 简介 eureka为netflix开源软件,分为三个部分: eureka服务:用以提供服务注册.发现,已一个war的形式提供 http://search.mave

1. 介绍   Spring-Cloud-Sleuth是Spring Cloud的组成部分之一,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案,其兼容了Zipkin, HTrace和log-based追踪     相关说明: zipkin        位ID唯一标识,trace以另一个64位ID表示,span还有其他数据信息,比如摘要.时间戳事件.关键值注释(tags).span的ID.以及进度ID(通常是IP地址) span在不断的启动和停止,同时记录了时间信息,当你创建了一个sp

SpringCloud+Consul 服务注册与服务发现 1. 服务注册: 在Spring.factories有一段: # Discovery Client Configuration org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient=\ org.springframework.cloud.consul.discovery.ConsulDiscoveryClientConfiguration 这是SpringClou

关于SpringCloud + Docker 学习地址: (1) https://yq.aliyun.com/articles/57265 (2) https://yq.aliyun.com/teams/11 (3) http://blog.didispace.com/microservice-framework/ (4) https://pivotal.io/platform/migrating-to-cloud-native-application-architectures-ebook 分

最近一直在搞基于springcloud的微服务开发,为了不限定微服务开发语言,服务发现决定采用consul不多说上代码 pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 ht

研究了一段时间spring boot了准备向spirng cloud进发,公司架构和项目也全面拥抱了Spring Cloud.在使用了一段时间后发现Spring Cloud从技术架构上降低了对大型系统构建的要求,使我们以非常低的成本(技术或者硬件)搭建一套高效.分布式.容错的平台,但Spring Cloud也不是没有缺点,小型独立的项目不适合使用,另外对分布式事物的支持暂时也没有. Spring Cloud是什么鬼? Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具,

Eureka是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品,它提供了完整的Service Registry和Service Discovery实现.也是springcloud体系中最重要最核心的组件之一. 背景介绍 服务中心 服务中心又称注册中心,管理各种服务功能包括服务的注册.发现.熔断.负载.降级等,比如dubbo admin后台的各种功能. 有了服务中心调用关系会有什么变化,画几个简图来帮忙理解 项目A调用项目B 正常调用项目A请求项目B 有了服务中心之后,任何一个服务都不能直接去掉用

说起springcloud熔断让我想起了去年股市中的熔断,多次痛的领悟,随意实施的熔断对整个系统的影响是灾难性的,好了接下来我们还是说正事. 熔断器 雪崩效应 在微服务架构中通常会有多个服务层调用,基础服务的故障可能会导致级联故障,进而造成整个系统不可用的情况,这种现象被称为服务雪崩效应.服务雪崩效应是一种因"服务提供者"的不可用导致"服务消费者"的不可用,并将不可用逐渐放大的过程. 如果下图所示:A作为服务提供者,B为A的服务消费者,C和D是B的服务消费者.A不可

随着线上项目变的日益庞大,每个项目都散落着各种配置文件,如果采用分布式的开发模式,需要的配置文件随着服务增加而不断增多.某一个基础服务信息变更,都会引起一系列的更新和重启,运维苦不堪言也容易出错.配置中心便是解决此类问题的灵丹妙药. 市面上开源的配置中心有很多,BAT每家都出过,360的QConf.淘宝的diamond.百度的disconf都是解决这类问题.国外也有很多开源的配置中心Apache的Apache Commons Configuration.owner.cfg4j等等.这些开源的软件

上一篇springcloud(六):配置中心git示例留了一个小问题,当重新修改配置文件提交后,客户端获取的仍然是修改前的信息,这个问题我们先放下,待会再讲.国内很多公司都使用的svn来做代码的版本控制,我们先介绍以下如何使用svn+Spring Cloud Config来做配置中心. svn版本 同样先示例server端的代码,基本步骤一样. 1.添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework

在前两篇的介绍中,客户端都是直接调用配置中心的server端来获取配置文件信息.这样就存在了一个问题,客户端和服务端的耦合性太高,如果server端要做集群,客户端只能通过原始的方式来路由,server端改变IP地址的时候,客户端也需要修改配置,不符合springcloud服务治理的理念.springcloud提供了这样的解决方案,我们只需要将server端当做一个服务注册到eureka中,client端去eureka中去获取配置中心server端的服务既可. 这篇文章我们基于配置中心git版本

我们在springcloud(七):配置中心svn示例和refresh中讲到,如果需要客户端获取到最新的配置信息需要执行refresh,我们可以利用webhook的机制每次提交代码发送请求来刷新客户端,当客户端越来越多的时候,需要每个客户端都执行一遍,这种方案就不太适合了.使用Spring Cloud Bus可以完美解决这一问题. Spring Cloud Bus Spring cloud bus通过轻量消息代理连接各个分布的节点.这会用在广播状态的变化(例如配置变化)或者其他的消息指令.Spr

前面的文章我们介绍了,Eureka用于服务的注册于发现,Feign支持服务的调用以及均衡负载,Hystrix处理服务的熔断防止故障扩散,Spring Cloud Config服务集群配置中心,似乎一个微服务框架已经完成了. 我们还是少考虑了一个问题,外部的应用如何来访问内部各种各样的微服务呢?在微服务架构中,后端服务往往不直接开放给调用端,而是通过一个API网关根据请求的url,路由到相应的服务.当添加API网关后,在第三方调用端和服务提供方之间就创建了一面墙,这面墙直接与调用方通信进行权限控制

当你的项目数据量上去了之后,通常会遇到两种情况,第一种情况应是最大可能的使用cache来对抗上层的高并发,第二种情况同样也是需要使用分库 分表对抗上层的高并发...逼逼逼起来容易,做起来并不那么乐观,由此引入的问题,不见得你有好的解决方案,下面就具体分享下. 一:尽可能的使用Cache 比如在我们的千人千面系统中,会针对商品,订单等维度为某一个商家店铺自动化建立大约400个数据模型,然后买家在淘宝下订单之后,淘宝会将订单推 送过来,订单会在400个模型中兜一圈,从而推送更贴切符合该买家行为习惯的

文章首发于[博客园-陈树义],点击跳转到原文Canal同步异常分析:Could not find first log file name in binary log index file. 公司搜索相关的业务系统采用了ElasticSearch + Canal实现了实时搜索(详情可参考文章:ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统). 最近在查看线上Canal Server日志的时候发现了异常,这直接导致了其中一个数据库停止了数据同步. 从异常信息可以看到是实例为db

一般来说,我们对于数据库最主要的要求就是:数据不丢.不管是主从复制,还是使用类似otter+canal这样的数据库同步方案,我们最基本的需求是,在数据不丢失的前提下,尽可能的保证系统的高可用,也就是在某个节点挂掉,或者数据库发生主从切换等情况下,我们的数据同步系统依然能够发挥它的作用--数据同步.本文讨论的场景是数据库发生主从切换,本文将从源码的角度,来看看otter和canal是如何保证高可用和高可靠的. 一.EventParser 通过阅读文档和源码,我们可以知道,对于一个canal ser