1.MSE是啥阿里云MSE（Microservices Engine）微服务引擎含以下三个主要模块：微服务注册中心、微服务治理和云原生网关。其中微服务治理功能中的标签路由，可以实现灰度功能。2.灰度需求除了流量入口（如桩服务、gateway服务等），所有后端服务都要能支持按版本分组；将应用的相关版本隔离成一个独立的运行环境，通过设置流控路由规则，将满足规则的请求流量路由到目标版本应用。示意图：线上

1. 背景我司目前数据库之间的数据同步都是oracle goldengate(ogg)方案，该方案的特点：优点：基于数据库的变更日志同步（oracle redo\mysql binlog），速度很快，对数据库性能影响很小，适合大量数据同步的场景缺点：同步表变更字段、新增表，需要修改数据库服务器上的很多配置文件，比较繁琐，在exact、pump、replicate进程很多的情况下，易...

k8s1.8引入的特性，限制容器存储空间的使用；对于容器资源隔离来说，非常有用，万一应用程序失控，写大量日志把node空间写满，影响就大了。使用很简单，和cpu\memcache一样，如：resources:requests:cpu: 1memory: 2048Miephemeral-storage: 2Gilimits:cpu: 2...

1. 前言这个世界离不开时间，同样，数据库中也是如此，表中的每条记录除了数据模型的时间字段（如生日，生产日期，出发日期等），一般至少还有两个固定的时间字段：记录插入时间，记录更新时间。然而，看似很简单时间字段，谁能想到会导致应用报错，引发血案：个中缘由，正是接下来要讲到的。2. mysql中的时间字段因时间字段的一些特性与版本有关，且目前我司统一使用的mysql 5.7版本，因此本文内容都基于my

k8s1.8引入的特性，限制容器存储空间的使用；对于容器资源隔离来说，非常有用，万一应用程序失控，写大量日志把node空间写满，影响就大了。使用很简单，和cpu\memcache一样，如：resources:requests:cpu: 1memory: 2048Miephemeral-storage: 2Gilimits:cpu: 2...

虽然是公有云的鼻祖，AWS在某些产品的实现却太不给力；可能是习惯了阿里云喂到嘴边的感觉，AWS很多方案需要自己折腾，蛋疼！比如这里要讲的mysql数据同步方案。阿里云产品DTS，点几下就OK了，AWS，只能通过插件安装、配置、调试、蹚坑……，具体就是用msk的debezium插件连接器。没见识过的一脸懵逼，下面说下配置步骤和一些注意的坑。

mysql实例多了，直接查slowlog文件即便用某些脚本自动处理文件，效率也是极其低下，发现Anemometer很好用。官方文档：https://github.com/box/Anemometer一般一台4C4G的虚拟机作为Anemometer足够了，假设IP：1.1.1.1安装apache# yum installgcc gcc++ zlib zlib-devel如果已

mha的博文中说到mha切换mysql时，如果主库无法正常ssh，为防止脑裂，需要通过控制卡关物理机，或者vmware api关闭虚拟机。这里总结下如何调用api关闭虚拟机。安装环境：centos6.91.下载python安装包Python-3.3.7.tgzpip-9.0.1.tar.gzsetuptools-36.5.0.zip2.安装python3yum install readline-d

环境：阿里云 + k8s + springcloud + prometheus + oss。poststart.sh调用上述python脚本（profile直接从环境变量中获取）目前我采用的方案是根据CPU负载自动执行jstack，并将文件上传到OSS。文件名最后的数字是当时的CPU使用量，如166指1.66C。逻辑主要在脚本：mon_cpu_jstack.py。oss相关的文件包括：oss客户端

1.线上环境现状基于K8S容器化，spring cloud架构，eureka注册中心；通过jenkins发布；后端微服务使用AB版本发布（类似通常的蓝绿发布，我司内部俗称AB版本）；2.引入AB版本的原因分步验证（个人觉得这个作用有限，类似实现了50%的灰度）；服务未配置重试机制，为了防止发布过程中删除老版后调用方继续调用老服务导致报错，需要手动在注册中心下线老版服务，然后再删除；AB版本可以在删