Mengintegrasikan Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB dan CloudCanal

WBOY
Lepaskan: 2024-07-17 03:05:49
asal
529 orang telah melayarinya

Integrating Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB, and CloudCanal

Begini cara teknologi ini boleh berfungsi bersama:

Seni Bina Paip Data:

  • MySQL: Sumber utama data berstruktur.
  • TiDB: Pangkalan data SQL teragih serasi dengan MySQL, digunakan untuk kebolehskalaan dan ketersediaan tinggi.
  • Kafka: Sistem pemesejan untuk penstriman data masa nyata.
  • Logstash: Alat saluran paip pemprosesan data yang menyerap data daripada pelbagai sumber dan menghantarnya ke pelbagai destinasi.
  • Redis: Caching lapisan untuk akses pantas kepada data yang kerap diakses.
  • Elasticsearch: Enjin carian dan analitik untuk menanyakan volum data yang besar.
  • CloudCanal: Alat penyepaduan data yang digunakan untuk menyegerakkan data daripada pelbagai sumber seperti MySQL ke TiDB, Kafka, Redis dan Elasticsearch.

Butiran Aliran Kerja:

1. Pengingesan Data:

  • Aplikasi menyimpan data dalam MySQL.
  • CloudCanal digunakan untuk menyegerakkan data daripada MySQL ke TiDB dan Kafka.

2. Penstriman dan Pemprosesan Data:

Kafka:

  • Kafka mengambil data daripada MySQL melalui CloudCanal dan menyiarkannya ke pelbagai topik.
  • Topik mengandungi aliran peristiwa data yang boleh diproses oleh pelbagai pengguna.

Logstash:

  • Logstash bertindak sebagai pengguna Kafka, memproses data daripada Kafka dan menghantarnya ke pelbagai output seperti Elasticsearch dan Redis.

3. Penyimpanan dan Pengambilan Data:

TiDB:

  • TiDB berfungsi sebagai penyelesaian pangkalan data berskala dan sangat tersedia yang boleh mengendalikan jumlah data yang besar.
  • TiDB adalah serasi dengan MySQL, menjadikan penyepaduan dan penghijrahan daripada MySQL secara mudah.

Semula:

  • Redis digunakan sebagai lapisan caching untuk data yang kerap diakses daripada MySQL atau acara diproses daripada Kafka.
  • Aplikasi boleh menanyakan Redis terlebih dahulu sebelum menanyakan MySQL untuk mempercepatkan pengambilan data.

Elasticsearch:

  • Logstash boleh menelan data daripada Kafka dan menghantarnya ke Elasticsearch.
  • Elasticsearch mengindeks data untuk carian dan analitis pantas.
  • Aplikasi boleh menanyakan Elasticsearch untuk keupayaan carian lanjutan dan analitik masa nyata.

Contoh Aliran Data:

Entri Data dalam MySQL:

  • Seorang pengguna memasukkan rekod baharu ke dalam pangkalan data MySQL.
  • CloudCanal memantau perubahan dalam MySQL dan menghantar acara ke topik TiDB dan Kafka.

Pemprosesan Masa Nyata:

  • Kafka menyiarkan acara kepada topik.
  • Logstash bertindak sebagai pengguna Kafka, memproses acara dan menghantar data yang dihuraikan ke Elasticsearch untuk pengindeksan.
  • Serentak, Redis dikemas kini untuk cache data baharu.

Akses Data:

  • Aplikasi menyemak cache Redis untuk data.
  • Jika data tiada dalam cache, ia menanyakan MySQL atau TiDB.
  • Untuk pertanyaan dan analitis yang kompleks, aplikasi meminta Elasticsearch.

Ini hanya untuk nota saya. CTTO

Atas ialah kandungan terperinci Mengintegrasikan Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB dan CloudCanal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:dev.to
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!