实时计算 Flink版产品使用合集之如何在ElasticSearch中查看同步的数据
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
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。
如何解决并发环境下双写不一致的问题？
在并发环境下，“双写不一致”指数据库与缓存因操作顺序或执行时机差异导致数据不匹配。解决核心是保证操作的原子性、顺序性或最终一致性。常见方案包括延迟双删、加锁机制、binlog同步、版本号机制和读写锁分离，分别适用于不同一致性要求和并发场景，需根据业务需求综合选择。
微服务原理篇(Canal-Redis)
本课程讲解多数据源同步方案，重点介绍Canal+MQ实现MySQL到Elasticsearch的数据同步机制，涵盖Canal伪装MySQL slave原理、binlog解析、消息顺序性保障，并深入Redis持久化、集群模式、缓存一致性及分布式锁等核心知识点。
