某天，小明同学突然反馈 ：“昨晚发现根本无法使用你们的应用... ....怎么回事呢”。我和我的小伙伴们立马惊呆了，心想：“老司机多年的经验有一种预感，那就是同学你使用姿势不正确...（此处省略300字）”。 然后默默排查了许久，答案竟然是： “小明昨晚在飞机上”。 为了以后能…

导语 在实际业务中，对外提供查询是我们的核心功能。在C端场景，往往只根据ID查询/批量查询，而对于B端，通常由于场景比较复杂，需要多种条件进行筛选。随着功能的迭代，已有的实现面临了种种问题。

数据集成可实现多种异构数据库间的数据同步，想要提升数据中台的易用高效性，自动表模型同步则显得至关重要。

在当今互联网行业，大多数人互联网从业者对"单元化"、"异地多活"这些词汇已经耳熟能详。而数据同步是异地多活的基础，所有具备数据存储能力的组件如：数据库、缓存、MQ等，数据都可以进行同步，形成一个庞大而复杂的数据同步拓扑。 本文将先从概念上介绍单元化、异地多活、就近访问等基本概念…

随着复杂度越来越高，业务线与系统也越来越多，这些系统或业务之间的数据同步需求也越来越频繁。公司亟需一套灵活易用的系统间数据同步与处理方案，让数据可以很方便的在业务或组件间流转，助推业务快速迭代。

一、背景 同类型的数据存储数据同步方案，比如mysql数据同步到mysql，可以用来做数据迁移、应用数据源在线切换，如果在数据同步的基础上加入数据冲突检测和VIP机制就可以作为mysql的异地多活架构

在系统架构设计中，选择合适的数据同步策略就如同为特殊场合选择合适的服饰。本文深入探讨了三种主要的数据同步策略：同步、异步和半同步复制。每种策略都有其独特的优点和局限性，就像不同类型的交通工具。