当前位置: 首页 > news >正文

刷新记录:TapData Oracle 日志同步性能达 80K TPS,重塑实时同步新标准

在当前数据驱动的企业环境中,高效、稳定的数据同步能力已成为支撑关键业务系统的核心需求。尤其在高频变更、大量增量数据的业务场景中,传统的 Oracle 日志解析方案往往在吞吐能力和延迟控制方面力不从心。

随着企业全面迈入“实时化”时代,金融、电商、制造、医疗等行业对数据同步的实时性与可扩展性提出了更高要求。TapData 长期专注于数据同步技术的演进与打磨,围绕 Oracle 数据库日志解析机制不断迭代优化,通过自研日志引擎与端到端架构重构,成功将同步性能提升至 80K TPS、解析速率突破 118K/s,实现对传统方案五倍以上的性能超越,成为当前行业场景中极具竞争力的领先选择。

三阶段进化,性能实现跨越式提升

阶段一:LogMiner(传统方案)
依赖 Oracle 自带的 LogMiner 工具进行日志解析,整体性能受限,实测 TPS 峰值约 15K,延迟显著,难以满足实时性要求。

阶段二:TapData 第一代自研方案
构建自研轻量级解析引擎,结合异步处理机制与内存缓存技术,将 TPS 提升至约 45K,是 LogMiner 的三倍,同步效率明显提升。

阶段三:全链路性能重构(当前最新)
从日志解析逻辑、数据处理链路到传输机制全面重构,TapData 实现裸日志解析 + 数据传输速率最高达 118K/s。在 7 字段的轻量测试场景中,集成引擎后同步 TPS 峰值可达 80K+;而在 50 字段的复杂业务场景下,同步数据吞吐量稳定维持在 66MB/s。通过“延迟追平”机制,系统可实现毫秒级响应的近实时同步,满足企业级高并发、高写入的核心诉求。

真实测试验证:模拟业务场景中的卓越表现

在这里插入图片描述
在包含 7 字段的模拟业务表与 TPCC 表并发写入场景下,TapData 展现出超出写入速度的同步能力:

  • 单节点增量同步峰值 TPS 达 80K
  • 裸日志解析 + 传输速率TPS实测 118K
    在这里插入图片描述
    在包含 50 字段的模拟业务表与 TPCC 表并发写入场景下,TapData 展现出超出写入速度的同步能力:
  • 单节点增量同步峰值达66MB/s
  • 延迟快速追平,保持数据持续在线同步
    注:测试在单节点环境下完成,受限于磁盘写入性能。实际生产环境(如 RAC 架构)中预期表现将更优。

核心优势:重塑企业级实时同步能力

  • 高并发场景适配:轻松应对金融交易、订单写入等高频变更业务;
  • 低延迟、高吞吐:支持毫秒级延迟控制与万级以上 TPS 输出;
  • 强兼容性与灵活性:兼容 Oracle 多版本与 RAC 架构,支持多类型目标库(关系型、非关系型、实时数仓);
  • 企业级可扩展性:支持水平扩展与高可用部署,满足大规模集群环境需求。

典型应用场景包括:

  • 银行交易日志实时同步至风控系统
  • 电商订单写入后秒级同步至用户画像平台
  • 制造企业生产数据实时同步至质量监控与设备管理系统
  • 医疗机构挂号、检验、收费等数据同步至集成平台,实现全院级业务协同
  • 多地分支机构业务数据实时集中至总部,实现统一报表分析与调度指挥

TapData,不止于此

经持续迭代与技术打磨,TapData 的 Oracle 日志解析同步方案已经实现从标准工具到行业领先水平的跨越。在性能、安全性与可维护性方面均表现出色,特别适用于对数据实时性要求极高的企业核心系统。而这只是 TapData 在实时数据同步领域的一个代表性成果。作为一站式实时数据平台,TapData 正在将同类能力广泛应用于更多主流数据库系统及新型数据源。

TapData 构建的实时数据处理引擎具备通用性强、适配快、低延迟、可回溯等优势,能够帮助企业打破数据孤岛,实现多源异构系统间的实时数据流转,从数据同步、加工到服务化交付,全面支撑客户构建高可用、可扩展的数据基础设施。

未来,我们将继续在日志解析、增量计算、物化视图、API 服务等核心方向深耕,为客户提供更智能、更实时的数据基础能力,加速企业迈入实时驱动的数字化新阶段。

http://www.dtcms.com/a/365988.html

相关文章:

  • mysy2使用
  • Windows 开发环境这么难配,为什么还有那么多人在用?
  • Axure文件上传高保真交互原型:实现Web端真实上传体验
  • 机器能否真正语言?人工智能NLP面临的“理解鸿沟与突破
  • 深度学习---pytorch卷积神经网络保存和使用最优模型
  • awk相关知识
  • C++完美转发
  • 【FastDDS】Layer DDS之Domain ( 04-DomainParticipantFactory)
  • 专项智能练习(Photoshop软件基础)
  • 智能高效内存分配器测试报告
  • 【CMake】message函数
  • C++对象构造与析构
  • numpy meshgrid 转换成pygimli规则网格
  • cppreference_docs
  • 稳居全球TOP3:鹏辉能源“3+N” 布局,100Ah/50Ah等户储电芯产品筑牢市场优势
  • 【C++】Vector核心实现:类设计到迭代器陷阱
  • MySQL:表的约束上
  • C# 代码中的“熵增”概念
  • 单片机:GPIO、按键、中断、定时器、蜂鸣器
  • 《单链表经典问题全解析:5 大核心题型(移除元素 / 反转 / 找中点 / 合并 / 回文判断)实现与详解》
  • 【面试题】词汇表大小如何选择?
  • PS大神级AI建模技巧!效率翻倍工作流,悄悄收藏!
  • 本地化AI问答:告别云端依赖,用ChromaDB + HuggingFace Transformers 搭建离线RAG检索系统
  • OpenCV的阈值处理
  • ChartView的基本介绍与使用
  • shell编程从0基础--进阶 1
  • 如何高效记单词之:抓住首字母——以find、fund、fond、font为例
  • Linux `epoll` 机制的入口——`epoll_create`函数
  • Java并发编程中的CountDownLatch与CompletableFuture:同步与异步的完美搭档
  • 驱动增长的双引擎:付费搜索与自然搜索的终极平衡策略