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是否過(guò)濾DROP DATABASE 實(shí)時(shí)同步過(guò)程中,源數(shù)據(jù)庫(kù)端執(zhí)行的DDL操作在一定程度上會(huì)影響數(shù)據(jù)的同步能力,為了降低同步數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn), 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 提供了過(guò)濾DDL操作的功能。 目前支持默認(rèn)過(guò)濾刪除數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。 · 是,表示實(shí)時(shí)同步過(guò)程中不會(huì)同步用戶在源數(shù)據(jù)庫(kù)端執(zhí)行的刪除數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。來(lái)自:百科是否過(guò)濾DROP DATABASE 實(shí)時(shí)同步過(guò)程中,源數(shù)據(jù)庫(kù)端執(zhí)行的DDL操作在一定程度上會(huì)影響數(shù)據(jù)的同步能力,為了降低同步數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn), 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)提供了過(guò)濾DDL操作的功能。 目前支持默認(rèn)過(guò)濾刪除數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。 · 是,表示實(shí)時(shí)同步過(guò)程中不會(huì)同步用戶在源數(shù)據(jù)庫(kù)端執(zhí)行的刪除數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。來(lái)自:百科
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遷移,可在“遷移進(jìn)度”頁(yè)簽下,查看增量遷移同步時(shí)延,當(dāng)時(shí)延為0s時(shí),說(shuō)明源數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)同步的。 圖8 遷移進(jìn)度總覽 說(shuō)明:時(shí)延 = 源庫(kù)當(dāng)前系統(tǒng)時(shí)間 - 成功同步到目標(biāo)庫(kù)的最新一個(gè)事務(wù)在源庫(kù)的提交成功時(shí)間。 一個(gè)事務(wù)同步的完整過(guò)程如下: 1、源端數(shù)據(jù)庫(kù)的抽取; 2、經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)的傳輸;來(lái)自:百科
的加速效果。 CDN 負(fù)載均衡技術(shù) 負(fù)載均衡作用在服務(wù)端,其原理為:當(dāng)使用隨機(jī)規(guī)則時(shí),客戶端會(huì)在下游微服務(wù)實(shí)例中隨機(jī)訪問一個(gè)實(shí)例,當(dāng)使用輪詢規(guī)則時(shí),客戶端會(huì)在下游微服務(wù)實(shí)例中按順序循環(huán)選擇Server。 負(fù)載均衡設(shè)備擁有非常好的負(fù)載均衡性能,他擁有眾多的負(fù)載均衡策略(權(quán)重,動(dòng)態(tài)比率來(lái)自:專題
Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka的消費(fèi)者可以通過(guò)分組(group)來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個(gè)分組中的消費(fèi)者會(huì)共享主題中的分區(qū),每個(gè)消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來(lái)進(jìn)行分配,在分配時(shí)會(huì)盡量實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 Kafka來(lái)自:專題