Kubernetes网络插件Canal的工作原理和关键功能
Kubernetes（简称 K8s）已经成为容器编排领域的标准，但要使 K8s 集群稳定运行，一个可靠的网络解决方案是至关重要的。在 K8s 中，有多种网络插件可供选择，每种插件都有其独特的特性和优势。在本文中，我们将深入探讨一个叫做 Canal 的 K8s 网络插件，穿插代码示例，以帮助您更好地理解和使用它。
项目实战：一步步实现高效缓存与数据库的数据一致性方案
Hello，大家好！我是热爱分享技术的小米。今天探讨在个人项目中如何保证数据一致性，尤其是在缓存与数据库同步时面临的挑战。文中介绍了常见的CacheAside模式，以及结合消息队列和请求串行化的方法，确保数据一致性。通过不同方案的分析，希望能给大家带来启发。如果你对这些技术感兴趣，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！
Redis篇
本内容整理了Redis缓存常见问题及解决方案，涵盖缓存穿透、击穿、雪崩的原理与应对策略，布隆过滤器的使用，缓存与数据库双写一致性方案（如读写锁、Canal组件），Redis持久化机制（RDB与AOF对比），数据过期与淘汰策略，分布式锁实现（如Redisson），主从同步、集群方案及高并发高可用保障措施，深入解析Redis性能优化与实际应用技巧，适合用于面试准备或技术提升。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步 DTS 篇
前言 前文架构篇，可以看到 MySQL + Tablestore 非常适合大规模订单系统这一类需求场景。那么，我们首先要做的是，利用 CDC(Change Data Capture) 技术将订单数据实时从 MySQL 同步到 Tablestore 中。对于订单系统的数据同步，我们需要关注同步的稳定性、实时性。目前，存在多款工具可以实现这一功能，他们有的是开源工具如 Canal，有的是阿里云端服务如