基于 TiDB 资源管控 + TiCDC 实现多业务融合容灾测试

news2024/11/16 11:28:05

导读

随着金融行业的不断发展,多个业务系统的整合成为了趋势,分布式数据库的应用也愈发广泛。为了应对多业务融合带来的复杂性,金融机构需要在保障各业务系统高效运行的同时,确保 IT 系统的高可用性和稳定性。本文将介绍 TiDB 如何通过多租户资源管控与容灾技术,助力金融机构在分布式环境中实现高效的业务整合与容灾能力,并探讨 TiCDC 工具在跨区域数据同步中的应用。

背景

金融机构越来越多的选择将多套业务系统融合到一套分布式数据库集群来支撑,一方面可以节约硬件成本,另一方面可以简化运维复杂性。多租户能力及资源管控技术是数据库中实现多业务融合的最常用及有效手段。

容灾是金融机构 IT 系统满足高可用性必需的一个能力,金融机构的容灾能力根据高可用程度划分为多个等级,较常用的一种容灾部署方式是采用主备库的方案,在分布式数据库中也称为主备集群方案。

金融机构每年都有容灾切换演练的场景,根据系统重要等级不同,切换演练的频次也有所不同。对于 A 类业务系统,一般是每年覆盖一次;对于 B 类或 C 类系统,则可能是 2 年或更长时间循环覆盖一次。

在多业务融合的场景中,为了缩小切换演练的范围,避免切换演练对所有业务产生影响,金融企业期望底层数据库产品能支持单个租户 (应用) 的容灾切换能力。

TiDB 资源管控及 TiCDC 概要

  • 资源管控

TiDB 资源管控提供了两层资源管理能力,包括在 TiDB 层的流控能力和 TiKV 层的优先级调度的能力。通过流控和调度这两层控制,可以实现应用的资源隔离,满足服务质量 (QoS) 要求。当把数据库当成一个资源池来使用时,数据库通常会被划分为 N 个资源单元。TiDB 中的资源单元 Request Unit (RU) 是对 CPU、IO 等系统资源的统一抽象的计量单位,用于表示对数据库的单个请求消耗的资源量。以下表格为 TiDB 资源管控对比其它资源管控或多租户方案:

 TiDB 资源管控对比其它资源管控或多租户方案

  • TiCDC

TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具,通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志,TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。通过 TiCDC 可以实现多 TiDB 集群跨区域数据高可用和容灾方案,保证在灾难发生时保证主备集群数据的最终一致性。

TiCDC

构建基于资源管控 + TiCDC 的多业务融合容灾测试

TiDB 支持基于 RU (Request Unit,资源单元) 的资源管控能力,方便解决多业务融合共享集群资源的场景。TiDB 也支持基于 TiCDC 的实时同步,可以实现 TiDB 集群间的容灾方案。基于 TiDB 的资源管控及 TiCDC 实时同步工具,理论上可以实现一套多业务融合的容灾方案,满足单个租户 (应用) 容灾切换而不影响其他租户的要求。以下通过实际测试步骤来验证方案的可行性。

1. 准备集群环境。

搭建 2 套相同节点数的 TiDB 测试环境,命名为 tidb-A 和 tidb-B,并分别安装部署 TiCDC 组件。

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ tiup cluster display tidb-A
tiup is checking updates for component cluster ...
Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.14.1/tiup-cluster display tidb-A
Cluster type:       tidb
Cluster name:       tidb-A
Cluster version:    v7.5.1
Deploy user:        tidb
SSH type:           builtin
Dashboard URL:      http://xx.xx.x.152:2379/dashboard
Grafana URL:        http://xx.xx.x.151:3000
ID                 Role          Host         Ports        OS/Arch        Status  Data Dir                            Deploy Dir
--                 ----          ----         -----        -------        ------  --------                            ----------
xx.xx.x.151:9093   alertmanager  xx.xx.x.151  9093/9094    linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/alertmanager-9093  /data1/tidb-deploy/alertmanager-9093
xx.xx.x.151:8300   cdc           xx.xx.x.151  8300         linux/aarch64  Up      /data1/cdc-free                     /data1/tidb-deploy/cdc-8300
xx.xx.x.152:8300   cdc           xx.xx.x.152  8300         linux/aarch64  Up      /data1/cdc-free                     /data1/tidb-deploy/cdc-8300
xx.xx.x.151:3000   grafana       xx.xx.x.151  3000         linux/aarch64  Up      -                                   /data1/tidb-deploy/grafana-3000
xx.xx.x.151:2379   pd            xx.xx.x.151  2379/2380    linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/pd-2379            /data1/tidb-deploy/pd-2379
xx.xx.x.152:2379   pd            xx.xx.x.152  2379/2380    linux/aarch64  Up|UI   /data1/tidb-data/pd-2379            /data1/tidb-deploy/pd-2379
xx.xx.x.153:2379   pd            xx.xx.x.153  2379/2380    linux/aarch64  Up|L    /data1/tidb-data/pd-2379            /data1/tidb-deploy/pd-2379
xx.xx.x.151:9095   prometheus    xx.xx.x.151  9095/12020   linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/prometheus-9095    /data1/tidb-deploy/prometheus-9095
xx.xx.x.151:4000   tidb          xx.xx.x.151  4000/10080   linux/aarch64  Up      -                                   /data1/tidb-deploy/tidb-4000
xx.xx.x.152:4000   tidb          xx.xx.x.152  4000/10080   linux/aarch64  Up      -                                   /data1/tidb-deploy/tidb-4000
xx.xx.x.153:4000   tidb          xx.xx.x.153  4000/10080   linux/aarch64  Up      -                                   /data1/tidb-deploy/tidb-4000
xx.xx.x.151:20160  tikv          xx.xx.x.151  20160/20180  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/tikv-20160         /data1/tidb-deploy/tikv-20160
xx.xx.x.152:20160  tikv          xx.xx.x.152  20160/20180  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/tikv-20160         /data1/tidb-deploy/tikv-20160
xx.xx.x.153:20160  tikv          xx.xx.x.153  20160/20180  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-data/tikv-20160         /data1/tidb-deploy/tikv-20160
Total nodes: 14

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ tiup cluster display tidb-B
tiup is checking updates for component cluster ...
Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.14.1/tiup-cluster display tidb-B
Cluster type:       tidb
Cluster name:       tidb-B
Cluster version:    v7.5.1
Deploy user:        tidb
SSH type:           builtin
Dashboard URL:      http://xx.xx.x.151:12399/dashboard
Grafana URL:        http://xx.xx.x.151:13009
ID                 Role          Host         Ports        OS/Arch        Status  Data Dir                                Deploy Dir
--                 ----          ----         -----        -------        ------  --------                                ----------
xx.xx.x.151:19089  alertmanager  xx.xx.x.151  19089/19084  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/alertmanager-19089  /data1/tidb-re-deploy/alertmanager-19089
xx.xx.x.151:8400   cdc           xx.xx.x.151  8400         linux/aarch64  Up      /data1/cdc-recover                      /data1/tidb-re-deploy/cdc-8400
xx.xx.x.152:8400   cdc           xx.xx.x.152  8400         linux/aarch64  Up      /data1/cdc-recover                      /data1/tidb-re-deploy/cdc-8400
xx.xx.x.151:13009  grafana       xx.xx.x.151  13009        linux/aarch64  Up      -                                       /data1/tidb-re-deploy/grafana-13009
xx.xx.x.151:12399  pd            xx.xx.x.151  12399/12390  linux/aarch64  Up|UI   /data1/tidb-re-data/pd-12399            /data1/tidb-re-deploy/pd-12399
xx.xx.x.152:12399  pd            xx.xx.x.152  12399/12390  linux/aarch64  Up|L    /data1/tidb-re-data/pd-12399            /data1/tidb-re-deploy/pd-12399
xx.xx.x.153:12399  pd            xx.xx.x.153  12399/12390  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/pd-12399            /data1/tidb-re-deploy/pd-12399
xx.xx.x.151:19099  prometheus    xx.xx.x.151  19099/22029  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/prometheus-19099    /data1/tidb-re-deploy/prometheus-19099
xx.xx.x.151:24000  tidb          xx.xx.x.151  24000/20090  linux/aarch64  Up      -                                       /data1/tidb-re-deploy/tidb-24000
xx.xx.x.152:24000  tidb          xx.xx.x.152  24000/20090  linux/aarch64  Up      -                                       /data1/tidb-re-deploy/tidb-24000
xx.xx.x.153:24000  tidb          xx.xx.x.153  24000/20090  linux/aarch64  Up      -                                       /data1/tidb-re-deploy/tidb-24000
xx.xx.x.151:30169  tikv          xx.xx.x.151  30169/30190  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/tikv-30169          /data1/tidb-re-deploy/tikv-30169
xx.xx.x.152:30169  tikv          xx.xx.x.152  30169/30190  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/tikv-30169          /data1/tidb-re-deploy/tikv-30169
xx.xx.x.153:30169  tikv          xx.xx.x.153  30169/30190  linux/aarch64  Up      /data1/tidb-re-data/tikv-30169          /data1/tidb-re-deploy/tikv-30169
Total nodes: 14

2. 创建用户并绑定资源组。

分别在两套集群中创建 3 个用户 (userA、userB、userC) 及 3 个资源组 (rgA 1000RU、rgB 2000RU、rgC 3000RU),用户和资源组一一绑定。分别使用不同用户在数据库中创建各自的 database(sbtest_a、sbtest_b、sbtest_c),它们代表不同业务系统的后台数据库。

创建用户并绑定资源组

mysql> create user userA;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

mysql> create user userB;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> create user userC;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> create resource group rgA RU_PER_SEC=1000;
Query OK, 0 rows affected (0.54 sec)

mysql> create resource group rgB RU_PER_SEC=2000;
Query OK, 0 rows affected (0.55 sec)

mysql> create resource group rgC RU_PER_SEC=3000;
Query OK, 0 rows affected (0.54 sec)

mysql> alter user userA resource group rgA;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> alter user userB resource group rgB;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> alter user userC resource group rgC;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> select user, user_attributes from mysql.user;
+-------+---------------------------+
| user  | user_attributes           |
+-------+---------------------------+
| root  | NULL                      |
| userA | {"resource_group": "rga"} |
| userB | {"resource_group": "rgb"} |
| userC | {"resource_group": "rgc"} |
+-------+---------------------------+
4 rows in set (0.01 sec)

mysql> alter user userA identified by 'userA123';
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql> alter user userB identified by 'userB123';
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> alter user userC identified by 'userC123';
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

mysql> create database sbtest_a;
Query OK, 0 rows affected (0.54 sec)

mysql> grant all on sbtest_a.* to userA;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

mysql> create database sbtest_b;
Query OK, 0 rows affected (0.54 sec)

mysql> grant all on sbtest_b.* to userB;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> create database sbtest_c;
Query OK, 0 rows affected (0.54 sec)

mysql> grant all on sbtest_c.* to userC;
Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

从 Dashboard->资源管控页面中,可以看到刚刚创建的资源分组及对应的 RU 设置。

创建的资源分组及对应的 RU 设置

3. 创建同步链路。

创建 3 条 TiCDC 同步链路 (changefeed),分别为 sbtest_a (集群 A) -> sbtest_a (集群 B) 、sbtest_b (集群 A) -> sbtest_b (集群 B) 、sbtest_c (集群 A) -> sbtest_c (集群 B) 。

创建同步链路

-- changefeed 配置文件
[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ cat changfeed_sbtest_a.toml
[filter]
rules = ['sbtest_a.*']
[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ cat changfeed_sbtest_b.toml
[filter]
rules = ['sbtest_b.*']
[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ cat changfeed_sbtest_c.toml
[filter]
rules = ['sbtest_c.*']

-- 创建 changefeed 同步链路
tiup cdc cli changefeed create --server=http://xx.xx.x.151:8300 --sink-uri="mysql://userA:userA123@xx.xx.x.151:24000/" --changefeed-id="sbtest-a-atob" --config=changfeed_sbtest_a.toml
tiup cdc cli changefeed create --server=http://xx.xx.x.151:8300 --sink-uri="mysql://userB:userB123@xx.xx.x.151:24000/" --changefeed-id="sbtest-b-atob" --config=changfeed_sbtest_b.toml
tiup cdc cli changefeed create --server=http://xx.xx.x.151:8300 --sink-uri="mysql://userC:userC123@xx.xx.x.151:24000/" --changefeed-id="sbtest-c-atob" --config=changfeed_sbtest_c.toml

-- 查看创建的 changefeed 同步链路
[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ tiup cdc cli changefeed list --server=http://xx.xx.x.151:8300
tiup is checking updates for component cdc ...
Starting component `cdc`: /home/tidb/.tiup/components/cdc/v7.5.1/cdc cli changefeed list --server=http://xx.xx.x.151:8300
[
  {
    "id": "sbtest-a-atob",
    "namespace": "default",
    "summary": {
      "state": "normal",
      "tso": 451948847132835850,
      "checkpoint": "2024-08-19 14:13:51.360",
      "error": null
    }
  },
  {
    "id": "sbtest-b-atob",
    "namespace": "default",
    "summary": {
      "state": "normal",
      "tso": 451948847132835850,
      "checkpoint": "2024-08-19 14:13:51.360",
      "error": null
    }
  },
  {
    "id": "sbtest-c-atob",
    "namespace": "default",
    "summary": {
      "state": "normal",
      "tso": 451948847132835850,
      "checkpoint": "2024-08-19 14:13:51.360",
      "error": null
    }
  }
]

4. 模拟业务运行。

运行 3 套 sysbench 测试(oltp_read_write),用于模拟不同的业务场景。第 1 套 sysbench 测试使用 userA 用户连接到集群 A 的 sbtest_a,第 2 套 sysbench 测试使用 userB 用户连接到集群 A 的 sbtest_b,第 3 套 sysbench 测试使用 userC 用户连接到集群 A 的 sbtest_c。

sh run_sysbench_a.sh auto

sh run_sysbench_b.sh auto

sh run_sysbench_c.sh auto

查看各资源组 RU 使用情况,可以看到都按照之前设置的 1000 RU、2000 RU、3000 RU 使用到最大上限,且未出现超用的情况。

模拟业务运行

5. 验证数据一致性。

停止 sysbench 模拟测试,使用 sync-diff-inspector 检验两边集群数据是否一致。注意,针对 TiDB 主备集群对比,sync-diff-inspector 支持在不停止同步的情况下对上下游进行一致性验证,具体可参考官网文档 主从集群一致性读和数据校验(https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/ticdc-upstream-downstream-check)。

数据对比配置:

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ cat sync-diff.toml
# Diff Configuration.

######################### Global config #########################

# 检查数据的线程数量,上下游数据库的连接数会略大于该值
check-thread-count = 4

# 如果开启,若表存在不一致,则输出用于修复的 SQL 语句。
export-fix-sql = true

# 只对比表结构而不对比数据
check-struct-only = false

# 如果开启,会跳过校验上游或下游不存在的表。
skip-non-existing-table = false

######################### Datasource config #########################
[data-sources]
[data-sources.tidba] # mysql1 是该数据库实例唯一标识的自定义 id,用于下面 task.source-instances/task.target-instance 中
    host = "xx.xx.x.151"
    port = 4000
    user = "userA"
    password = "userA123" # 设置连接上游数据库的密码,可为明文或 Base64 编码。

    #(可选)使用映射规则来匹配上游多个分表,其中 rule1 和 rule2 在下面 Routes 配置栏中定义
    route-rules = ["rule1"]

[data-sources.tidbb]
    host = "xx.xx.x.151"
    port = 24000
    user = "userA"
    password = "userA123" # 设置连接下游数据库的密码,可为明文或 Base64 编码。

    #(可选)使用 TLS 连接 TiDB
    # security.ca-path = ".../ca.crt"
    # security.cert-path = ".../cert.crt"
    # security.key-path = ".../key.crt"

    #(可选)使用 TiDB 的 snapshot 功能,如果开启的话会使用历史数据进行对比
    # snapshot = "386902609362944000"
    # 当 snapshot 设置为 "auto" 时,使用 TiCDC 在上下游的同步时间点,具体参考 <https://github.com/pingcap/tidb-tools/issues/663>
    # snapshot = "auto"

########################### Routes ###########################
# 如果需要对比大量的不同库名或者表名的表的数据,或者用于校验上游多个分表与下游总表的数据,可以通过 table-rule 来设置映射关系
# 可以只配置 schema 或者 table 的映射关系,也可以都配置
[routes]
[routes.rule1] # rule1 是该配置的唯一标识的自定义 id,用于上面 data-sources.route-rules 中
schema-pattern = "sbtest_a"      # 匹配数据源的库名,支持通配符 "*" 和 "?"
target-schema = "sbtest_a"         # 目标库名

######################### Task config #########################
# 配置需要对比的*目标数据库*中的表
[task]
    # output-dir 会保存如下信息
    # 1 sql:检查出错误后生成的修复 SQL 文件,并且一个 chunk 对应一个文件
    # 2 log:sync-diff.log 保存日志信息
    # 3 summary:summary.txt 保存总结
    # 4 checkpoint:a dir 保存断点续传信息
    output-dir = "./output2"

    # 上游数据库,内容是 data-sources 声明的唯一标识 id
    source-instances = ["tidba"]

    # 下游数据库,内容是 data-sources 声明的唯一标识 id
    target-instance = "tidbb"

    # 需要比对的下游数据库的表,每个表需要包含数据库名和表名,两者由 `.` 隔开
    # 使用 ? 来匹配任意一个字符;使用 * 来匹配任意;详细匹配规则参考 golang regexp pkg: https://github.com/google/re2/wiki/Syntax
    target-check-tables = ["sbtest_a.*"]

对比结果显示,3 个 schema 的主从集群结果完全一致:

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ ./tidb-community-toolkit-v7.5.1-linux-arm64/sync_diff_inspector --config=sync-diff-a.toml
A total of 5 tables need to be compared

Comparing the table structure of ``sbtest_a`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_a`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_a`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_a`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_a`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_a`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_a`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_a`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_a`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_a`.`sbtest5`` ... equivalent
_____________________________________________________________________________
Progress [============================================================>] 100% 0/0
A total of 5 table have been compared and all are equal.
You can view the comparision details through './output3/sync_diff.log'

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ ./tidb-community-toolkit-v7.5.1-linux-arm64/sync_diff_inspector --config=sync-diff-b.toml
A total of 5 tables need to be compared

Comparing the table structure of ``sbtest_b`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_b`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_b`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_b`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_b`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_b`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_b`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_b`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_b`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_b`.`sbtest1`` ... equivalent
_____________________________________________________________________________
Progress [============================================================>] 100% 0/0
A total of 5 table have been compared and all are equal.
You can view the comparision details through './output4/sync_diff.log'

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ ./tidb-community-toolkit-v7.5.1-linux-arm64/sync_diff_inspector --config=sync-diff-c.toml
A total of 5 tables need to be compared

Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest2`` ... equivalent
_____________________________________________________________________________
Progress [============================================================>] 100% 0/0
A total of 5 table have been compared and all are equal.
You can view the comparision details through './output5/sync_diff.log'

6. 切换单个同步链路。

模拟切换单个同步链路,选择 sbtest_c (集群 A) -> sbtest_c (集群 B)。首先需要停止 sbtest_c 上的业务并移除(或暂停)当前同步链路,其次重新构建反向同步链路 sbtest_c (集群 B) -> sbtest_c (集群 A),最后将模拟业务连接切换到集群 B 上。

删除正向同步链路:

tiup cdc cli changefeed remove --server=http://xx.xx.x.151:8300 --changefeed-id="sbtest-c-atob"
tiup cdc cli changefeed list --server=http://xx.xx.x.151:8300

删除正向同步链路

此时观察到业务 C 对应的资源组的 RU 消耗为 0,而另外两个资源组仍然在稳定运行当中。

另外两个资源组仍然在稳定运行当中

搭建反向同步链路:

tiup cdc cli changefeed create --server=http://xx.xx.x.151:8400 --sink-uri="mysql://userC:userC123@xx.xx.x.151:4000/" --changefeed-id="sbtest-c-atob" --config=changfeed_sbtest_c.toml
tiup cdc cli changefeed list --server=http://xx.xx.x.151:8400

搭建反向同步链路

此时再查看各资源组 RU 使用情况,此时业务 C 的主要压力来自于 TiCDC 同步过来的压力。由于 TiCDC 只同步写操作,因此 RU 消耗数量比上游实际负载要低,从图中显示平均使用 RU 数约为 500。

平均使用 RU 数约为 500

7. 验证数据一致性。

重新启动 sbtest_c 上的业务并写入集群 B,运行一段时间后停止并验证切换后的 sbtest_c 两边数据是否一致,同时也验证原来的同步链路 sbtest_a 和 sbtest_b 数据是否仍然保持一致性同步。经验证后,数据完全一致,证明此方案实施可行。

//运行模拟业务c,并写入集群 B
sh run_sysbench_c_revers.sh auto

[tidb@host-xx-xx-x-151 packages]$ ./tidb-community-toolkit-v7.5.1-linux-arm64/sync_diff_inspector --config=sync-diff-c.toml
A total of 5 tables need to be compared

Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table structure of ``sbtest_c`.`sbtest2`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest5`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest4`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest1`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest3`` ... equivalent
Comparing the table data of ``sbtest_c`.`sbtest2`` ... equivalent
_____________________________________________________________________________
Progress [============================================================>] 100% 0/0
A total of 5 table have been compared and all are equal.
You can view the comparision details through './output5/sync_diff.log'

总结

本文通过模拟环境测试验证,基于 TiDB 的资源管控能力可以实现多业务融合方案,通过给不同的业务系统分配不同的资源组,实现多套业务共享一套集群资源并且相互之间资源隔离的效果。基于 TiCDC 同步工具可以实现 TiDB 主备集群容灾,通过给不同的业务创建不同的同步链路,多个业务之间的主备同步流程互不干扰。结合资源管控及 TiCDC,我们可以实现一套多业务融合的容灾解决方案,能够满足企业客户尤其是金融机构同时具有多业务融合、容灾能力以及支持单体应用容灾切换演练等方面的需求。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2120180.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

多输入多输出 | Matlab实现DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络多输入多输出预测

多输入多输出 | Matlab实现DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络多输入多输出预测 目录 多输入多输出 | Matlab实现DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介绍 多输入多输出 | Matlab实现DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络…

如何选择合适的数据报表工具?

在企业的日常运营中&#xff0c;数据报表如同企业的“仪表盘”&#xff0c;为管理者提供了关键的业务信息。无论是销售数据、财务状况还是生产进度&#xff0c;都需要通过数据报表进行清晰的呈现。同时&#xff0c;随着企业对数据可视化的需求不断增加&#xff0c;数据看板和数…

Numba最近邻插值(CPU+ GPU + Z轴切块 + XYZ轴切块 + 多线程)

文章目录 最近邻插值&#xff08;加速方法&#xff09;&#xff08;1&#xff09;scipy.ndimage.zoom&#xff08;2&#xff09;Numba-CPU加速&#xff08;3&#xff09;Numba-GPU加速&#xff08;4&#xff09;Numba-CPU加速&#xff08;Z轴切块&#xff09;&#xff08;5&…

docker运行springboot项目

博客中若有侵权或者错误的地方&#xff0c;请及时告知&#xff0c;感谢。 1. 背景 在开发中使用k8s部署&#xff0c;日常也只是写个dockerFile, 没有想过整个部署流程是怎样的。今天我们自己部署docker镜像。 2.实战 2.1 建立springboot项目 (1) JAVA项目打包 (解决no mai…

Minio笔记-Centos搭建Minio

下载 Minio wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 赋予执行权限 chmod x minio 创建存储目录 mkdir /data 运行 Minio ./minio server /data 默认端口为9000 访问 Minio 控制台&#xff1a;在浏览器中输入 http://your-server-ip:9000 默认…

FPGA Prototyping vs Emulation

FPGA Prototyping vs. Emulation One way to visualize the difference between Prototyping and Emulation is with a “spider chart” (named for its resemblance to a spider’s web). The Prototyping vs. Emulation spider chart below highlights the differences bet…

斐纳切数列考试题

计算机二级考试有一道题 result [] a,b0,1 while a<100:print(a,end,) a, b b, ab # 0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,

LLM - 理解 多模态大语言模型 (MLLM) 的发展与相关技术 (二)

欢迎关注我的CSDN&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址&#xff1a;https://spike.blog.csdn.net/article/details/142063880 免责声明&#xff1a;本文来源于个人知识与公开资料&#xff0c;仅用于学术交流&#xff0c;欢迎讨论&#xff0c;不支持转载。 多模态…

idea 日志打印乱码

在这里插入图片描述 配置中改为一致

算法篇_RGB图像数据压缩与解压(单片机使用)

文章目录 一、前言二、算法选型2.1 Run-Length Encoding (RLE)2.2 Differential Pulse-Code Modulation (DPCM) 三、采用RLE算法实现图像压缩四、哈夫曼编码实现压缩和解压4.1 哈夫曼编码压缩自定义数据与还原4.2 哈夫曼编码压缩完成图像的压缩和还原 书接上回&#xff08;上一…

Java重修笔记 第五十一天 泛型

泛型 1. 对加入集合的数据类型进行约束&#xff0c;提高了安全性 2. 不用做专门的数据类型转换&#xff0c;就可以直接使用从集合取出来的对象&#xff0c;效率高 在类定义中使用泛型 1. 在类名后面跟上 <泛型列表> 表示该类所使用的使用泛型&#xff0c;具体是什么…

nginx 使用篇 配置

一、介绍 1.介绍 Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器&#xff0c;同时也是一个邮件代理服务器&#xff0c;它以稳定性、丰富的功能集、简单的配置文件和低系统资源消耗而闻名。 作为一个轻量级的服务器&#xff0c;Nginx在处理高并发连接方面表现出色&#xff0c;能够支…

怎么修复松下相机死机视频只有0字节(0KB)的MDT文件【实测可修复】

死机后视频文件大小仅为0字节 松下S5相机录像死机&#xff0c;关机重新开机后有一个视频文件变成MDT&#xff0c;大小为0KB&#xff0c;录了30多分钟&#xff0c;本应为MOV格式的视频。0字节文件可以修复吗&#xff1f;怎么修复0字节的MDT文件为视频&#xff1f; 数据提取与视…

认知杂谈55

今天分享 有人说的一段争议性的话 I I I I 内容摘要 这篇内容主要有以下要点&#xff1a;首先&#xff0c;人际交往有难度&#xff0c;要让大家都喜欢很难&#xff0c;需学习沟通技巧&#xff0c;可通过看书、关注抖音博主、参加培训班及看罗翔视频片段来提升。其次&#xf…

【C++11 ——— 类的新功能】

C11 ——— 类的新功能 类的新功能默认成员函数类成员变量初始化强制生成默认函数的关键字default禁止生成默认函数的关键字delete 类的新功能 默认成员函数 原来C类中&#xff0c;有6个默认成员函数&#xff1a; 构造函数析构函数拷贝构造函数拷贝赋值重载取地址重载const …

代码随想录刷题day27丨455.分发饼干 ,376. 摆动序列 ,53. 最大子序和

代码随想录刷题day27丨455.分发饼干 ,376. 摆动序列 ,53. 最大子序和 1.贪心算法理论基础 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优&#xff0c;从而达到全局最优。 这么说有点抽象&#xff0c;来举一个例子&#xff1a; 例如&#xff0c;有一堆钞票&#xff0c;你可以拿走十张&a…

论文《Graph Neural Networks with convolutional ARMA filters》笔记

【ARMA 2021 PAMI】本文介绍了一种新型的基于**自回归移动平均&#xff08;Auto-Regression Moving Average&#xff0c;ARMA&#xff09;**滤波器的图卷积层。与多项式滤波器相比&#xff0c;ARMA滤波器提供了更灵活的频率响应&#xff0c;对噪声更鲁棒&#xff0c;能更好地捕…

【每日一题】LeetCode 104.二叉树的最大深度(树、深度优先搜索、广度优先搜索、二叉树)

【每日一题】LeetCode 104.二叉树的最大深度&#xff08;树、深度优先搜索、广度优先搜索、二叉树&#xff09; 题目描述 给定一个二叉树 root&#xff0c;我们需要计算并返回该二叉树的最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 思路分…

Uni-app 开发鸿蒙 App 全攻略

一、开发前的准备工作 开发鸿蒙 App 之前&#xff0c;我们需要做好充分的准备工作。首先是工具的安装与配置。 Node.js 的安装&#xff1a;推荐使用 LTS 版本的 Node.js。可以前往 Node.js 的官方网站下载适合自己操作系统的安装包&#xff0c;如 Windows 用户根据自己的系统版…

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)智能风扇设备开发实践

样例简介 智能风扇设备不仅可以接收数字管家应用下发的指令来控制风扇开启的时间&#xff0c;调节风扇挡位&#xff0c;更改风扇定时时间&#xff0c;而且还可以加入到数字管家的日程管理中。通过日程可以设定风扇相关的任务&#xff0c;使其在特定的时间段内&#xff0c;风扇…