日志同步

如果你在用 Oracle 做数据同步，试试这招——用dblink和Oracle 快照。这种方法简单好用，适合那些需要定期同步数据的场景。先在目标数据库上创建好dblink，创建相同的表结构、快照日志，再设置自动刷新。，通过触发器让两边的数据一旦有变化，就能互相同步。需要注意的是，记得设置快照的刷新时间，避免数据延迟。总体来说，这个方法挺高效的，尤其是单向同步时，能保证数据一致性哦。想做双向同步？只要交换源和目标数据库的角色，再重复一遍流程就行了。

档以 Oracle 归档日志为基础，详细介绍数据库间数据同步的具体实施步骤，涵盖环境准备、配置、同步、验证等关键环节。 一、 环境准备 确认源数据库和目标数据库版本兼容性 检查源数据库开启归档日志模式 配置数据库网络连接，确保源数据库和目标数据库之间网络畅通 二、 配置 GoldenGate 安装 GoldenGate 软件 配置 GoldenGate 环境变量 创建 GoldenGate 进程 配置数据抽取进程（Extract） 配置数据传输进程（Data Pump） 配置数据加载进程（Replicat） 三、 数据同步 启动 GoldenGate 进程 监控数据同步过程 处理同

canal 模拟 MySQL slave 节点, 通过 dump 命令实时获取 MySQL 增量数据, 并将其传输至 Kafka, 以支持流式数据分析.

MySQL复制技术: 异步、同步、半同步及无损解析 MySQL复制技术常用于构建高可用、可扩展数据库系统。几种常见的复制方式: 异步、同步、半同步以及无损复制, 各有其特点和适用场景。 1. 异步复制 (Asynchronous Replication) 主库执行完事务后立即返回，无需等待从库接收确认。 从库异步应用主库的变更，存在一定延迟。 优点：性能高，对主库性能影响小。 缺点：数据一致性较弱，存在数据丢失风险。 2. 同步复制 (Synchronous Replication) 主库执行完事务后，必须等待所有从库接收并应用变更后才返回。 所有服务器数据保持强一致性。 优点：数据一致

利用MySQL内置的数据同步机制，可以轻松实现数据库的单向复制和主从同步。如果需要双向同步，可先从A向B配置单向同步，再反向配置一次。

实现数据库的高可用性 确保数据的冗余和容灾

当内存中的数据被修改后，并不立即更新到磁盘，这种技术称为redo log，提升效率。redo log的主要功能是保护数据完整性，同时带来额外的好处包括数据恢复（备份集+归档日志）、数据同步（DG，streams，gg）以及日志挖掘。随着技术的进步，如何优化这些过程成为当前的研究热点。

kafka-connect-oracle-1.0.jar 是从https://github.com/erdemcer/kafka-connect-oracle打出来的包，专门干一件事——从Oracle数据库往Kafka里倒数据。用过Kafka Connect的朋友应该知道，官方的JDBC Connector对Oracle支持比较基础，这个就相当于是个专门补强的。部署也简单，丢到connectors目录，改下worker配置，直接就能跑。

Redis 源码的学习笔记其实蛮多，但这份《Redis 源码日志》还挺的。不是单纯堆砌知识点，而是像一个懂行的朋友边研究边讲，节奏也舒服，逻辑也清晰。如果你也想搞清楚 Redis 到底是怎么跑起来的，这份文档还挺值得一看的。

数据库日志清除工具挺实用的，尤其是当你遇到数据库日志文件过大，或者备份的数据库文件也太庞大时。这时候使用日志清除工具，能有效减小日志文件体积，避免占用过多磁盘空间。对企业级应用来说，日志管理和备份策略尤为重要。比如你要定期清理日志，以防止系统崩溃或性能下降。SQLServer就可以通过一些命令来清除不必要的日志，保持数据库高效运行。如果你有这方面需求，可以参考一下相关工具和技术，比如差异备份方案、T-SQL 语句备份等。其实这类工具不仅仅适用于 SQLServer，MySQL、Oracle等数据库也有类似的日志管理功能。，遇到日志文件过大的问题，不妨用这些工具清理清理，性能提升也挺的。