数据同步的一些想法【持续更新】

Otter数据同步原理 上图是基于memory的仲裁器实现的数据扭转时许图,数据在经过SETL四个阶段完成数据处理,每个数据阶段处理完成将数据推送至下一个阻塞队列由下一个阶段的任务处理器完成数据处理再推向下一个阶段。在讲otter同步原理前需要提一下mysql的日志,otter是基于mysql的增量日志解析来实现数据同步的,这里的日志就是mysql二进制日志——binlog日志,该类型日志详细记录了所有修改的数据的sql,当某一时刻的数据误操作导致问题,或者数据库当即数据丢失,就可以通过binlog日志完成数据的找回。 阅读详情

数据同步的一些思考

之前遇到过很多关于主备库同步更新数据的问题,

一开始是delete或者TRUNCATE之后全量插入,但是数据量再大之后,会严重影响效率、加重服务器负担,甚至导致锁表,

看到有人说用:

native的SQL把两步合并成一个SQL,如在MySQL中:

insert into … on duplicate key update …;

对于Oracle,有:

merge into … using … when matched then … when not matched then …

但是这样对于已经存在但是我又不需要的数据应该怎么处理呢?

 数据同步一般分为两种方式:全量和增量。

 

1  全量

全量,这个很好理解。就是每天定时(避开业务高峰期)或者周期性全量把数据从一个地方拷贝到另外一个地方;

全量的话,可以采用直接全部覆盖(使用“新”数据覆盖“旧”数据);或者走更新逻辑(覆盖前判断下,如果新旧不一致,就更新);

这里面有一个隐藏的问题:如果采用异步写,主数据物理删除了,怎么直接通过全量数据同步?这就需要借助一些中间操作日志文件,或者其他手段,把这些“看不到”的数据记录起来。

2 增量

增量的基础是全量,就是你要使用某种方式先把全量数据拷贝过来,然后再采用增量方式同步更新。

增量的话,就是指抓取某个时刻(更新时间)或者检查点(checkpoint)以后的数据来同步,不是无规律的全量同步。这里引入一个关键性的前提:副本一端要记录或者知道(通过查询更新日志或者订阅更新)哪些更新了。

 确定更新点

采用更新时间戳、有的采用checkpoint等来标识和记录更新点。

checkpoint机制还是很靠谱的,但是对于性能消耗还有待深入研究

 

 

资料:https://www.cnblogs.com/big1987/p/8522884.html

如何快速同步第三方平台数据? 全量的数据主要是针对多个系统的历史数据,大概有几千万数据,只需要初始化一次即可。而增量的数据,是系统后续变更的数据。这个需求其实不简单,至少有以下难点:不能直接访问第三方数据库。不能将历史数据导出到excel中,有泄露数据的风险。如何快速同步历史数据?增量数据如何处理?接口需要做限流吗?增量数据如何校验数据的一致性?带着这些问题,开始今天的文章之旅。 阅读详情

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