每次看到马路对面摩托罗拉的大牌子，都想起谷歌125亿美元收购摩托罗拉移动，后来又以29亿美元卖给联想的事情。谷歌所做的决策都比较考虑长远利益，在这串交易中，谷歌获得了摩托罗拉最有价值的几千项专利，稳健了Android的生态。谷歌曾经在美国一个地区占用巨大的面积建立了太阳能发电站，人称“烤鸟”项目。因为鸟儿从此地飞过会因为太热而从天上掉下来变成熟鸟。而产生的电能仅够一个小村庄使用。但是正是这种愿意去尝试才推动了科技的发展。让谷歌这么多年屹立不倒。
Databus是LinkedIn开源的一款低延迟的分布式数据库同步系统（a source-agnostic distributed change data capture system），它提供可靠的数据捕获、流转和数据处理功能。
应用场景：
主要应用场景：跨部门之间或者跨机房之间进行数据库的数据订阅。同类产品有阿里的canal。支持Oracle和Mysql数据库。
Databus和canal一样，数据都是基于数据库日志挖掘来做的。我之前的博客也提到了，当今的数据处理大致可以分为两类：联机事务处理OLTP(OnLine Transaction Processing)和联机分析处理OLAP(OnLine Analytical Processing)。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。但是平常所说的OLTP是集成到SQL Server中的数据库引擎组件，因为微软有个白皮书《SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview》。但是OLTP实际上可以称之为：面向交易的实时处理系统。性能指标是TPS。
OLAP是快速响应多维分析的一种解决方案。面向的数据源是数据仓库。支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
再回来说Databus，Databus最重要的特点是其无限回溯功能。当消费者完整数据拷贝，或者消费者的已有数据和主OLTP数据库相差很大时能够低延时的进行同步。
核心组件：
Databus的核心组件是Databus Relay。主要负责两个工作：
1>从Databus源数据库中读取变化行，并序列化为事件流保存至内存中。
2>接受客户端的请求，并将数据变化事件流返回给客户端。
实现原理：
databus使用了open-replocator作为获取数据库变更事件的组件。功能是实时获取mysql的binlog日志，并封装成Event对象，然后调用已注册的listener进行处理。
技术架构：
- Event Producer:用来读取数据库的变化事件，转化为AVRO类型并存储至内存中。
下面说说AVRO. Apache Avro是一个独立于编程语言的数据序列化系统，该项目由Hadoop之父牵头创建。它可以提供：丰富的数据结构类型，快速可压缩的二进制数据形式，存储持久数据的文件容器，远程过程调用，同动态语言的简单集成。读写数据文件和使用RPC协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
- Circular Buffer:Relay有一个或多个环形的缓冲池用来保存按递增的系统变化号(SCN)为顺序的变化事件。
细心的读者会发现每个中间件都有自己比较独特的缓冲策略，这种缓冲策略很大成熟决定了此中间件的好坏。
- SCN Writer/Reader:用来读取和吸入SCN号至硬盘。
- RESTFUL interface:它暴露一个restful接口，用来推送数据变化事件至客户端。
