说到数据同步方案，不得不提上周我们团队踩过的一个坑——当时天真地以为简单配置个MySQL主从复制就万事大吉了…后来才发现，在异地容灾场景下，数据同步远比想象中复杂得多。下面我就结合实战经验，聊聊那些常见的数据同步方案，以及它们各自的”脾气秉性”。
数据库同步的三种姿势
主从复制是最常见的方案，但你真的了解它的限制吗？我们曾遇到一个尴尬情况：当主库写入压力大时，从库居然落后了整整8小时！后来改用半同步复制才解决这个问题。不得不说，MySQL Group Replication也是个不错的选择，特别是对一致性要求高的场景，虽然配置起来稍微麻烦点。
文件同步的那些事儿
rsync+inotify真是个经典组合，不过它的性能瓶颈往往出人意料。我们曾经用它同步几个TB的图片资源，结果发现inotify的watch数量居然达到了上限！后来改用了lsyncd才算是找到更好的解决方案。如果是海量小文件，建议试试DRBD，虽然配置复杂了些，但可靠性确实没话说。
云时代的同步新思路
现在各大云厂商都推出了自己的数据同步服务，比如阿里云的DTS，AWS的DMS——听起来很美好对吧？但千万别被宣传手册给骗了。我们实测发现，这些服务在跨云同步时往往会出现令人头疼的兼容性问题。说真的，有时候反而是自建Kafka集群做数据管道更靠谱，虽然初期投入大点，但后期的灵活性真的值得。
最后给大家提个醒：任何数据同步方案都应该配合严格的校验机制。我们吃过最大的亏就是自以为同步成功了，结果灾难恢复时发现两边数据对不上…现在团队里流传着一句话：”不同步是等死，不校验是找死”，话糙理不糙啊！
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