本文目录
如何快速将Mac文件数据进行同步
Sync Folders Pro for Mac是一款Mac数据同步软件，可以将USB、硬盘等设备与Mac上的指定文件夹进行同步，而无需手动拷贝，用户只需要一键拖动文件即可完成。 Sync Folders Pro的开发具有双重目的：易于使用，对于BEGINNERS而言，但还提供了为最主要的专业人士微调同步设置的功能。该应用程序可以使用时间表或手动使用实时同步技术同时“实时”同步多对文件夹，该应用程序还提供了强大的工具来过滤文件和文件夹，从而使您完全同步。 为了便于初学者使用，还为最严格的专业人员提供了微调同步设置的功能。该应用程序可以使用我们的实时同步技术，以时间表或手动方式同时“实时”同步多对文件夹。该应用程序还提供了强大的工具来过滤文件和文件夹，以便您完全同步所需的内容。 安装“比较和同步文件夹”，并获得强大的预览模式。您可以在同步之前查看更改，并根据需要更改文件的操作。使用QuickLook和“逐行”比较来比较文件。比较和同步文件夹具有6种比较模式，9种操作模式，5种用于预览表项的搜索模式，11种用于预览表项的过滤器模式（缺少和不同，缺少，不同，等于等）。 Sync Folders Pro是一款出色的的文件数据同步工具，可以帮助大家在不同的场所和设备中拷贝各类文件，还提供ROBUST工具来过滤您的文件和文件夹，以便您可以完全同步您想要的。
比较好用的数据库同步软件又哪些(数据库同步工具)
可以试试DBSync，主要特点：
独立运行
不需要在数据库中设置程序或脚本，不需要更改库结构，是一款独立的应用程序，因此不影响现有系统的运行，简单易用。
支持各种数据源
既支持常规数据库，如Aess、SQLServer、Oracle、MySQL、DB2等，又支持Excel、txt、csv等文件数据，任何可用OLEDB或ODBC连接的数据，均可参与同步。
异型数据库同步
既支持相同类型数据库之间的同步，如Aess到Aess、SQLServer到SQLServer，又支持异型数据库之间的同步，如Excel到Aess、Aess到SQLServer、SQLServer到Oracle等。
无人值守同步
软件具有定期自动同步的功能，只需预先设置好时间间隔，就可长期自动同步；支持系统重启后自动继续同步，防止意外关机重启而造成同步中断，从而实现无人值守同步。
支持增量同步
既支持简单的全部复制式同步（Insert），又支持增量同步。软件能快速扫描数据库，找出相互间的差异（即增量），只对增量进行同步。
支持断点续传
当同步中断后，再次同步时能从中断位置继续同步，避免每次都需要从头开始。
秒级实时同步
重复同步的时间间隔最短可设置为1秒，源数据库发生变更后，1秒后就同步过去，几乎等同于实时同步。
支持同步后处理
可设置同步后的SQL执行语句，实现同步之后的数据转换、公式计算等额外任务。
数据库与数据库之间数据如何同步
在前面说到了数据的备份，这里我们试着去探讨备份的机制，加入数据库在A时间备份，在A时间向后的2个小时出现了问题，那么A时间后的2个小时数据就已经没有了，所以备份的机制就显得比较重要了。 工具/原料sqlyog1首先我们需要连接到我们自己的mysql数据库 2连接数据库成功后，在数据库的控制面板里找到增强工具，点击增强工具在展开的菜单项中点击【数据库同步向导】 3这里不需要做任何的改动直接点击【下一步】就可以了 4我们在左边的来源填写来源数据库，在右边的目标选择同步到的目标数据库，将来源和目标数据库配置完成，点击下一步 5选择同步的模式：选择单向同步模式或者双向同步模式，单向和双向具体的差别，在下面图中说的比较详细，这里我就不多做描述了。 6接着选择需要同步的数据表，将需要同步的表名前面勾选上
基于Pulsar实现的数据同步实践
数据同步，就是让数据通过一定的传输介质，从一个地点到达另一个地点，从而实现数据的同步或复制，来满足应用需求。在本人的上一份工作中，随着业务量及数据量的的大幅增长，公司不得不对现有的微服务再度细化（拆分）。公司采用的是基于领域驱动设计的微服务体系，每个领域在需求日益增加的同时，必然会愈来愈大，考虑到业务内聚、系统性能等诸多因素不得不把某些大的领域中心拆分成多个服务。这个过程就是系统重构。 系统拆分如何让用户无感知呢？上线时通过分流策略将部分用户引流到新的服务中，要求新老系统并行运行一段时间来支撑新服务的试运行到完全落地，从而最大化减小生产故障。为了让新服务数据能够与旧系统服务中的数据实时一致，就需要同步数据。随着数据量大幅增长，要加快查询速度，可以将数据复制到 ES（ElasticSearch）中，提高查询速率。 综上总结：如何实现增量数据实时同步？ 市场上有相关的开源数据同步产品和商业版数据通道工具，不需要人工任何接入即可实现双边的数据同步复制。但在系统重构时时可能会发生一些表结构的变动以及表对象的一些变动，此时就无法兼容商业的数据同步，当然也可以采纳其中的部分解决方案但还是需要开发人员介入进行相关处理，所以最终，我们采用了 Maxwell + Pulsar 的自研解决方案：使用 Maxwell 读取 binlog（也可以使用 canal ，maxwell实现较简单点），Pulsar 进行数据传输。Maxwell + Pulsar 实现上层的数据读取，下游业务方实现对应的数据同步逻辑。比如，针对系统重构拆分的数据同步业务场景，以及读写分离，将数据复制同步到类似 ElasticSearch 搜索引擎中的业务场景。 该图主要展示核心的数据链路，隐藏日志记录、链路追踪等一些微服务体系中所含有的组件。 Pulsar 有四种消费模式：exclusive 模式（独占模式）、failover 模式 （故障转移模式）、Shared 模式 （共享模式）以及 Key_Shared 模式。 Exclusive 模式只有一个 Consumer，接收一个 Topic 所有的消息。Key_Shared 模式是 shared 订阅模式拓展，一个分区可以有几个消费者并行消费消息，但具有相同 key 的消息只会路由给一个消费者。其原理则是通过哈希来确定目标的使用者。每个消费端提供固定范围的哈希值，当然散列值的整个范围可以覆盖所有的消费端。 经上所述，对于数据同步的场景，我们将key指定为下面的示例，就可以实现有序的存放至指定的分区以及消息有序的消费啦！ 消息的传输保障一般有三种：At least once、At most once 和 Exactly once。 在数据同步场景下，要最大化的保证消息的可达性，可以运用 Maxwell 的 At least once 模式，尽可能保证消息传输。在网络不理想时，消息可能已经投递至目标，但接收到超时响应或者未接收成功，Pulsar 会再次投递，从而产生了我们认为的“重复消息”。
