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"揭秘阿里数据同步黑科技Canal:从原理到实战,手把手教你玩转MySQL数据秒级同步,让你的数据处理能力瞬间飙升,成为技术界的新晋网红!"
【8月更文挑战第18天】Canal是一款由阿里巴巴开源的高性能数据同步系统,它通过解析MySQL的增量日志(Binlog),提供低延迟、可靠的数据订阅和消费功能。Canal模拟MySQL Slave与Master间的交互协议来接收并解析Binary Log,支持数据的增量同步。配置简单直观,包括Server和Instance两层配置。在实战中,Canal可用于数据库镜像、实时备份等多种场景,通过集成Canal Client可实现数据的消费和处理,如更新缓存或写入消息队列。
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
阿里面试:canal+MQ,会有乱序的问题吗?
本文详细探讨了在阿里面试中常见的问题——“canal+MQ,会有乱序的问题吗?”以及如何保证RocketMQ消息有序。文章首先介绍了消息有序的基本概念,包括全局有序和局部有序,并分析了RocketMQ中实现消息有序的方法。接着,针对canal+MQ的场景,讨论了如何通过配置`canal.mq.partitionsNum`和`canal.mq.partitionHash`来保证数据同步的有序性。最后,提供了多个与MQ相关的面试题及解决方案,帮助读者更好地准备面试,提升技术水平。
使用 Docker 部署 canal,并将消息推送到 RabbitMQ
上一篇已经介绍了使用 Docker 部署 canal 服务,实现 MySQL 数据库 binlog 日志解析,并且用官方提供的客户端程序成功读到了消息。但在生产环境下还不能这么用,更好的做法是将消息发送到消息队列,然后再从消息队列消费。
基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步
近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存、更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的数据模型。基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用。这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件。
如何使用注解优雅的记录操作日志
本文讨论如何优雅的记录操作日志,并且实现了一个SpringBoot Starter(取名log-record-starter),方便的使用注解记录操作日志,并将日志数据推送到指定数据管道(消息队列等)
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