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
浅谈数据同步
数据同步在后端是非常常见的场景，数据同步的稳定性和实时性对业务有非常重要的影响。数据同步的方式主要有全量同步和增量同步两种，本文主要介绍上述两种方式的差异，以及常用的解决方案。
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。
高并发场景下，6种方案，保证缓存和数据库的最终一致性！
在解决缓存一致性的过程中，有多种途径可以保证缓存的最终一致性，应该根据场景来设计合适的方案，读多写少的场景下，可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案，写多的场景下，可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案，写多的极端场景下，可以选择采用“Write-Behind”的方案。
