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。
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。
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。
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。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践，包括数据采集平台化、稳定性建设，以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构，通过自优化服务解决小文件问题，提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合，打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
