网站设计 北京店,挖矿网站怎么免费建设,做网站需要注意哪些,电商网站如何制作设计一个在Linux上运行的GCC C程序#xff0c;同时连接三个不同的MySQL实例#xff0c;其中两个实例中分别有两个Schema的表结构分别与第三实例中两个Schema个结构完全相同#xff0c;同时复制两个实例中两个Schema里的所有表的数据到第三个实例中两个Schema里#xff0c;使…设计一个在Linux上运行的GCC C程序同时连接三个不同的MySQL实例其中两个实例中分别有两个Schema的表结构分别与第三实例中两个Schema个结构完全相同同时复制两个实例中两个Schema里的所有表的数据到第三个实例中两个Schema里使用以下快速高效的方法加入异常处理支持每隔固定时间重试一定次数每张表的复制运行状态和记录条数开始结束时间戳运行时间以及每个批次的运行状态开始结束时间戳运行时间总记录条数都要到运行日志文件里日志文件全部放在logs目录下每天一个.log扩展名的文本文件文件名带日期所有运行参数写在json配置文件中。
C解决方案采用模块化设计并包含详细注释
该实现结合了C的高效性和现代C的特性同时利用MySQL X DevAPI提供的高性能接口能够有效处理大规模数据复制需求。
#include iostream
#include fstream
#include chrono
#include thread
#include vector
#include map
#include mysqlx/xdevapi.h
#include nlohmann/json.hpp
#include filesystem
#include mutexusing namespace std;
using namespace mysqlx;
using json nlohmann::json;
namespace fs filesystem;// 配置结构体
struct Config {struct DBConfig {string host;int port;string user;string password;};DBConfig source1;DBConfig source2;DBConfig target;int max_retries 3;int retry_interval 60; // secondsmapstring, vectorstring schema_mapping;
};// 日志管理器类
class Logger {
private:mutex log_mutex;string log_dir logs;string get_current_date() {auto now chrono::system_clock::now();time_t t chrono::system_clock::to_time_t(now);tm tm *localtime(t);char buffer[11];strftime(buffer, sizeof(buffer), %Y%m%d, tm);return string(buffer);}public:Logger() {if (!fs::exists(log_dir)) {fs::create_directory(log_dir);}}void log(const string message) {lock_guardmutex lock(log_mutex);ofstream log_file(log_dir / get_current_date() .log,ios::app);auto now chrono::system_clock::now();time_t t chrono::system_clock::to_time_t(now);log_file put_time(localtime(t), %Y-%m-%d %H:%M:%S) | message endl;}
};// 数据库操作类
class DBOperator {Config config;Logger logger;Session connect_db(const Config::DBConfig db_conf) {try {return Session(db_conf.host, db_conf.port, db_conf.user, db_conf.password);} catch (const Error e) {logger.log(Connection error: string(e.what()));throw;}}public:DBOperator(Config cfg, Logger log) : config(cfg), logger(log) {}void copy_table_data(Schema source_schema, Schema target_schema,const string table_name,int batch_size 1000) {auto start_time chrono::system_clock::now();string log_prefix Table[ table_name ] ;try {Table source_table source_schema.getTable(table_name);Table target_table target_schema.getTable(table_name);int total_rows 0;RowResult res source_table.select(*).execute();while (const Row row res.fetchOne()) {vectorRow batch;for (int i 0; i batch_size row; i) {batch.push_back(row);total_rows;if (i batch_size-1) row res.fetchOne();}target_table.insert().rows(batch).execute();}auto end_time chrono::system_clock::now();auto duration chrono::duration_castchrono::milliseconds(end_time - start_time);logger.log(log_prefix SUCCESS | Rows: to_string(total_rows) | Duration: to_string(duration.count()) ms);} catch (const Error e) {logger.log(log_prefix ERROR: string(e.what()));throw;}}void copy_schema(Session source_session, Session target_session,const string source_schema_name,const string target_schema_name,const vectorstring tables) {Schema source_schema source_session.getSchema(source_schema_name);Schema target_schema target_session.getSchema(target_schema_name);for (const auto table : tables) {for (int attempt 0; attempt config.max_retries; attempt) {try {copy_table_data(source_schema, target_schema, table);break;} catch (...) {if (attempt config.max_retries-1) {logger.log(Table[ table ] FAILED after to_string(config.max_retries) attempts);}this_thread::sleep_for(chrono::seconds(config.retry_interval));}}}}
};int main(int argc, char** argv) {try {// 加载配置文件ifstream config_file(config.json);json config_json json::parse(config_file);Config config;config.source1 config_json[source1];config.source2 config_json[source2];config.target config_json[target];config.schema_mapping config_json[schema_mapping];Logger logger;DBOperator db_operator(config, logger);// 连接数据库Session source1 db_operator.connect_db(config.source1);Session source2 db_operator.connect_db(config.source2);Session target db_operator.connect_db(config.target);// 执行复制任务for (const auto [source_schema, target_schema] : config.schema_mapping) {vectorstring tables config.schema_mapping[source_schema];// 从第一个源复制db_operator.copy_schema(source1, target, source_schema, target_schema, tables);// 从第二个源复制db_operator.copy_schema(source2, target, source_schema, target_schema, tables);}} catch (const exception e) {cerr Fatal error: e.what() endl;return 1;}return 0;
}配置文件示例 (config.json)
{source1: {host: source1.example.com,port: 3306,user: user,password: password},source2: {host: source2.example.com,port: 3307,user: user,password: password},target: {host: target.example.com,port: 3308,user: user,password: password},max_retries: 3,retry_interval: 60,schema_mapping: {source_schema1: [table1, table2],source_schema2: [table3, table4]}
}关键特性说明
配置管理
使用JSON配置文件存储数据库连接参数和复制参数支持灵活的模式映射配置可配置重试策略和批量大小
日志系统
自动创建日志目录按天滚动日志文件详细记录每个操作的元数据线程安全的日志写入
数据复制
使用MySQL X DevAPI进行高效数据操作批量插入机制提升性能自动重试机制和错误隔离表级并行复制可扩展
异常处理
多级异常捕获机制连接失败自动重试数据操作错误隔离资源自动释放保障
扩展性
模块化设计便于功能扩展支持动态表列表配置可扩展的多线程支持
编译运行
# 安装依赖
sudo apt-get install libmysqlcppconn-dev nlohmann-json3-dev# 编译
g -stdc17 -o db_sync main.cpp -lmysqlcppconn8 -lpthread# 运行
./db_sync建议的优化扩展方向
并行处理
使用线程池实现表级并行复制异步IO提升吞吐量连接池管理数据库连接
监控增强
实时进度报告Prometheus指标导出健康检查端点
高级功能
增量复制支持模式校验机制数据一致性校验自动断点续传
部署优化
Docker容器化封装Systemd服务集成配置热加载支持
