前言 AnalyticDB（简称ADB，ADS，早期项目名Garuda）是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线实时分析型数据库(Real-Time OLAP)。自2012年第一次在集团发布上线以来（初期内部命名Garuda），至今已累计迭代发布一百多个版本，支撑起集团内的电商、广告、菜鸟、文娱、飞猪等众多在线数据分析业务。

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数据库拆分后，数据分布到不同的数据库实例，可达到降低数据量，增加实例数的扩容目的。然而前途是美好的，道路是曲折的。一旦涉及拆分，就逃不开“原本在同一数据库里的查询，要变成跨两个数据库实例”的查询问题。

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一、方案背景

订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。

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一.前言 CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端，关于什么是 Canal？又能做什么？我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目，是由我和 WithLin (主要贡献) 完成，并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。

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# 一、背景 订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。

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各位老铁们，你们有没有想老张，最近老张的才华被工作的繁忙所限制了，所以一直没时间更博，今儿个时隔数日我们终于再次见面啦（很开心）！最近有部特别火的宫廷戏，不知道大家有没有看，剧名叫做《延禧攻略》，讲述得是一个宫女，一路过关斩将，最后成为皇上最宠爱的令贵妃的故事。

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各位老铁们，你们有没有想老张，最近老张的才华被工作的繁忙所限制了，所以一直没时间更博，今儿个时隔数日我们终于再次见面啦（很开心）！最近有部特别火的宫廷戏，不知道大家有没有看，剧名叫做《延禧攻略》，讲述得是一个宫女，一路过关斩将，最后成为皇上最宠爱的令贵妃的故事。

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随着互联网发展和消费者习惯的变化，包括批发、零售及一些生活服务业在内的实体流通企业，由于经营方式较为传统，多以物业租金收益或联营扣点方式为主要盈利模式，无法从商业经营本身获利，这局限了其根据消费者需求对经营模式进行转型创新的探索。

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相信很多研发同学都有过引入缓存进入到应用架构设计中的经历，本文从几个角度阐述一些选型误区和使用误区以及高阶使用技巧等，供开发者参考。

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随着业务的爆发式增长，电商系统中的读写压力越来越高，单节点MySQL实例压力越来越大，单纯升级服务器硬件已经无法满足生产环境的需要。解决读请求压力，需要支持从库扩展；解决写请求压力，对数据分片增加多个节点，降低单节点MySQL实例的压力成了更优的选择。

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