移山是禧云自研的数据迁移平台，包含异构数据源的迁移、实时数据同步等服务。有兴趣的可以看这里了解在移山中怎么实现异构数据源的迁移；本文主要介绍移山实时数据同步服务产生的背景以及整体架构设计。| 一. 移山实时数据同步服务产生背景禧云各个子公司业务系统基本都是以 MySQL 为主；做为数据支持部门，需要订阅这些业务数据做为数据仓库的数据源，来进行下游的数据分析。比如：各种离线数据 T+1 报
# Redis 同步 Kafka
## 介绍
在实时数据处理的场景下，往往需要将数据从一个系统传递到另一个系统。Redis 和 Kafka 是两个常用的工具，它们在不同场景中都有自己的优势。而将 Redis 和 Kafka 结合使用，可以实现数据的实时同步和处理。
本文将介绍如何使用 Redis 同步 Kafka，并提供代码示例来帮助读者理解。
## Redis 和 Kafka 简介
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原创
2024-01-21 05:57:58
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-23 15:56:26
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副本还有一个重要的机制，就是数据同步过程，它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica 已经接收到这个消息一、 副本的结构深红色部分表示 test_replica 分区的 leader 副本，另外两个节点上浅色部分表示 follower 副本二、 数据的处理过程Producer 在发布消息到某个 Partition 时：先通过 ZooKeeper 找到该 P
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2023-11-26 23:55:24
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文章目录日志同步机制副本AR、ISR、OSRLEO与HWISR的缩小ISR的扩展ISR伸缩的条件ISR的伸缩与HW可靠性分析 上一章我们从客户端角度分析了kafka在消息可靠性方面做了哪些保证，下面我们从副本角度讲讲，kafka是如何保证消息不丢失的。 日志同步机制在分布式系统中，日志同步机制既要保证数据的一致性，也要保证数据的顺序性。为了达到这些目的，并出于简单方便的考虑，kafka选择了强
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2023-12-23 17:38:28
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# Redis 同步工具
Redis 是一款高性能的键值存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析、排行榜等场景。在实际应用中，往往需要将多个 Redis 实例之间的数据进行同步，以实现高可用、负载均衡等目的。为了简化这一过程，我们可以使用一些 Redis 同步工具。
## 什么是 Redis 同步工具？
Redis 同步工具是一种用于实现 Redis 数据同步的工具。它能够自动将源
原创
2023-08-19 07:38:19
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1、系统A（扣减托盘）【消息生产者】2、系统B（扣减押金）【消息消费者】业务描述：两套系统，A中扣减托盘，B中对应的要扣减押金；A中托盘归还，B中押金返还 利用消息队列来解决分布式事务过程：发送方【生产者】：（不关心接收方状态，只需要确定本地OK，消息推送即可）1、发送的消息首先需要入库（1⃣表结构：【消息ID，内容，相关事务的ID】）2、执行本地逻辑操作并commit，发送
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2024-05-28 09:25:33
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canal+kafka同步数据环境回顾1.canal伪装成mysql从节点 订阅mysql主节点的binlog文件;\2. 当我们的mysql主节点binlog文件发生了变化，则将该binlog文件发送给canal服务器端;3.canal服务器端将该binlog文件二进制转化成json格式发送给kafka服务器端4.kafka消费者订阅kafka服务器端，将需要同步的数据同步到redis。思考下：
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2024-03-27 17:12:13
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一、MirrorMaker介绍 MirrorMaker是Kafka附带的一个用于在Kafka集群之间制作镜像数据的工具。该工具从源集群中消费并生产到目标群集。这种镜像的常见用例是在另一个数据中心提供副本。 图1. MirrorMaker 对于迁移的topic而言，topic名字一样， partiti
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2019-09-11 19:32:00
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## Redis同步数据工具
在分布式系统中，数据同步是一个非常重要的问题。而对于使用Redis作为缓存或存储的系统来说，如何保证数据的一致性和同步性也是一个挑战。为了解决这个问题，我们可以使用Redis同步数据工具来帮助我们进行数据同步。
### 什么是Redis同步数据工具？
Redis同步数据工具是一种用于将数据从一个Redis实例同步到另一个Redis实例的工具。它可以帮助我们在不同
原创
2024-02-26 06:40:20
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# PostgreSQL Redis 同步工具科普
在现代软件开发中，数据库的同步和数据一致性是非常重要的问题。PostgreSQL和Redis是两个非常流行的数据库，很多项目中都会同时使用它们。为了确保两个数据库中的数据保持同步，我们需要借助一些工具来实现数据的同步。
本文将介绍一种常用的 PostgreSQL 和 Redis 同步工具，并通过代码示例来展示如何使用它。
## 什么是 Po
原创
2024-03-14 05:33:29
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# Redis 数据同步工具实现指南
## 简介
在分布式系统中，数据同步是一个常见的需求。Redis 数据同步工具可以帮助开发者将数据从一个 Redis 实例复制到另一个 Redis 实例，以实现数据的备份、灾备或者数据迁移等目的。本文将介绍如何实现一个简单的 Redis 数据同步工具，帮助小白开发者快速上手。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们需要先了解整个数据同步工具的流程。下
原创
2024-02-16 11:48:53
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Redis 的 List 对象的底层实现之一就是链表。C 语言本身没有链表这个数据结构的，所以 Redis 自己设计了一个链表数据结构。链表节点结构设计有前置节点和后置节点，可以看的出，这个是一个双向链表。链表结构设计不过，Redis 在 listNode 结构体基础上又封装了 list 这个数据结构，这样操作起来会更方便，链表结构如下：list 结构为链表提供了链表头指针 head、链表尾节点
官方文档:
https://github.com/alibaba/RedisShake/wiki/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%9A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB
下载:
https://github.com/alibaba/RedisShake/releases
redis-shake.toml 单
原创
2023-06-05 09:22:02
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文章目录前言1. 消息数据主从同步的流程2. 消息数据主从同步源码分析2.1 元数据变动的发布2.2 变动元数据的消费应用2.3 主从副本的消息数据同步 前言Kafka 3.0 源码笔记(9)-Kafka 服务端元数据的主从同步 中笔者在文章的末尾提到了元数据主从同步完成后，元数据的变动被 broker 模块监听处理后才能对集群产生影响，本文实际上就是以创建 Topic 功能为引子，从消息数据分
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2024-04-09 19:11:54
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一、生产者消息发送流程1、发送原理 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列== RecordAccumulator==。main 线程将消息发送给 Re
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2024-03-04 20:35:23
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本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1。另外，由于Kafka目前提供了两套Producer代码，一套是Scala版的旧版本；一套是Java版的新版本。虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer，但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API。今天我们就分析一下旧版producer的代码。
producer还分为同步和异步模式，由
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2024-08-06 20:10:19
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文章目录一、前言1.1 结论2.1 对比二、案例2.1 依赖2.2 直接摆出案例2.3 小结，kafka的 send 都是异步发送，调用get()实现同步三、题外话3.1 message.max.bytes3.2 max.request.size3.3 文件转base64的类 一、前言1.1 结论我喜欢把结论摆在前面，后面再做解释。同步写法，等待结果返回：SendResult<String
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2023-12-27 20:21:02
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本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1。另外，由于Kafka目前提供了两套Producer代码，一套是Scala版的旧版本；一套是Java版的新版本。虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer，但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API。今天我们就分析一下旧版producer的代码。 producer还分为同步和异步模式，由属性produc
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2024-03-29 20:34:39
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复制原理Kafka中Topic的每个Partition有一个预写式的日志文件，虽然Partition可以继续细分为若干个Segment File，但是对于上层应用来说可以将Partition看成最小的存储单元(一个含有多个Segment文件拼接的“巨型”文件)，每个Partition都由不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中。为了提高消息的可靠性，Kafka中每个Topic的
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2024-05-07 21:33:32
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