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聊一聊缓存和数据库不一致性问题的产生及主流解决方案以及扩展的思考3
聊一聊缓存和数据库不一致性问题的产生及主流解决方案以及扩展的思考
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。
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
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