由马蜂窝技术专家撰写的文章介绍了他们于 2017 年上线ݨ […]
为了满足不断增长的业务数据查询需求,马蜂窝从仅使用 MySQL 转向将业务数据同步到 Elasticsearch 进行多维度检索,从而解决了搜索问题。然而,这种异构存储带来了数据同步的挑战;最初采用中间表和定时脚本同步增量数据的方案,但随着数据量增加,中间表维护和扩展变得低效且耗时。为了实现实时数据同步并优化流程,新的方案基于 MySQL Binlog,利用 Kafka 的有序性和完整性机制,将 Binlog 数据高效、准确地同步到 Elasticsearch,极大减少了业务方的开发负担和中间表维护的痛点。
视频 谷歌发布“智能体聊天”A2A协议:Agent2Agent Google Agent2Agent (A2A) 协议&#x […]
视频: 跻身Apache前五的Flink是什么? 总结 Apache Flink 是一个流处理& […]
导语 本文分析了在网络超时场景下,RPC服务调用数据一 […]
前言 Rx 是一种响应式编程的思想,如今有很多语言都支 […]
0、引言 在很多应用场景中,我们会将富文本内容(如 H […]
0、题记 我在做 Elasticsearch 相关咨询和培训过程中,发现大家&#x […]
1、 引言 业务场景1:数据量非常大,需要进行索引生命 […]
0、题记 本文是系列文章第一篇。介绍Elasticsearch的一些非常W […]
在使用 Elasticsearch 进行数据查询时,很多开发者、读者会遇R […]
0、企业级实战问题 在使用 Elasticsearch 进行搜索时,我们常常&#x […]
Elasticsearch 是一个强大的搜索和分析引擎,它通过将数据分ٖ […]
CRUD (1) Event Sourcing (1) graphql (1) id (1) NoSQL (1) quarkus (1) rest (1) RocketMQ (2) Spring Boot (1) zk (1) zookeeper (1) 上下文 (1) 事务消息 (1) 二级缓存 (1) 值对象 (1) 关系数据库 (1) 分布式缓存 (1) 原子性 (1) 唯一ID (1) 子域 (1) 幂等 (2) 干货 (1) 应用场景 (1) 康威定律 (2) 微服务架构 (2) 总体方案 (1) 支撑域 (1) 方案选型 (1) 机房 (1) 核心域 (1) 消息队列 (5) 源码剖析 (1) 灰度发布 (1) 熔断 (1) 生态 (1) 画图工具 (1) 研发团队 (1) 线程 (2) 组织架构 (1) 缓存架构 (1) 编码 (1) 视频 (18) 读写分离 (1) 贵州 (1) 软件设计 (1) 迁移 (1) 通用域 (1) 集群化 (1) 雪花算法 (1) 顺序消息 (1)
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