DR（灾难恢复）系统通过持续同步主数据库和一个或多个辅助副本之间的数据来处理实时数据库复制。这通常使用诸如变更数据捕获 (CDC) 之类的机制来实现，该机制监视主数据库中的插入、更新或删除，并立即将这些更改传播到副本。例如，PostgreSQL 等数据库使用预写日志 (WAL) 将事务日志流式传输到副本，从而确保它们镜像主数据库的状态。 类似地，AWS Aurora 等云原生解决方案利用存储级别的复制来最大限度地减少延迟。 目标是在系统之间保持近乎瞬时的连贯性，从而能够在发生中断时以最小的数据丢失进行故障转移。
实时复制引入了诸如网络延迟、数据冲突和资源开销等挑战。 为了解决延迟问题，DR 系统通常优先考虑异步或同步复制模式。 异步复制允许主服务器继续运行，而无需等待副本确认写入，从而提高性能，但会在发生故障时冒数据丢失的风险。 同步复制确保每个写入都由副本确认，从而保证一致性，但会增加延迟。 对于冲突解决，MySQL Group Replication 等工具使用共识协议来确保副本就事务顺序达成一致。 此外，监控工具会跟踪复制滞后（主服务器和副本之间的延迟），如果延迟超过阈值，则触发警报或限制，从而平衡性能和可靠性。
实施实时复制需要仔细配置。 开发人员必须选择与他们的数据库技术和工作负载相符的复制方法（基于日志、基于触发器或 API 驱动）。 例如，MongoDB 的 oplog 在一个上限集合中捕获更改，副本定期轮询该集合。 在分布式系统中，分片会使复制变得复杂，需要诸如每个分片复制流之类的策略。 测试至关重要：模拟网络分区或重负载有助于验证故障转移过程和数据一致性。 诸如 PostgreSQL 的 pgbench 或自定义混沌工程框架之类的工具可以对设置进行压力测试。 最后，自动故障转移机制（例如，Kubernetes 运算符或云原生负载均衡器）通过在主服务器变得不可用时将流量重定向到副本，确保最大限度地减少停机时间。