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对DM进行了初步了解及功能测试之后，发现了若干问题，
1、当上游表结构和下游不一致导致同步失败，通过跳过或者是替换的方式来解决，如果通过跳过的方式（跳过某个事件）肯定会造成数据丢失，这个怎么解决？如果是通过替换的方式，怎么知道需要替换的sql是什么？
如下链接提问：
2、checkpoint是异步push到tidb的，那么checkpoint 在内存中存储的这段时间内是由master维护还是work维护？如果是master维护，目前master存在单点故障，假如还没push到tidb中master挂掉了，再从新启动任务，是否会导致数据重复？
3、任务由于某种原因导致同步失败，这种情况是不可避免的，那么后续的数据就不会在进行同步。特别是针对于tp业务，需要的数据延迟和准确性都非常高，为了能够及时发现同步异常并及时修复，有什么好的解决方案？
4、如果初次进行数据增量同步（历史数据已经通过其他的方式就行导入），那么如何保证增量同步和历史数据完美结合，不重复也不丢失数据？
如上问题，有点杂，麻烦帮忙解答一下！
若提问为性能优化、故障排查类问题，请下载脚本运行。终端输出的打印结果，请务必全选并复制粘贴上传。
1、每个work是只拉取对应实例的mysql binlog到relay_log 目录吗?
2、在拉取到本地的过程中，有没有做处理？和mysql的binlog完全保持一致？
3、有没有解析拉取到本地binlog的工具可以推荐？
是的，对应的 MySQL 实例的 binlog 到 relay-log 目录；
没有，可以理解完全一致的，然后会根据 task 任务订阅消费
拉去 MySQL binlog 的工具 ？ 没有
2、在拉取到本地的过程中，有没有做处理？和mysql的binlog完全保持一致？
没有，可以理解完全一致的，然后会根据 task 任务订阅消费
Ok，那配置了黑白名单及过滤表的binlog会不会被同步？
3、有没有解析拉取到本地binlog的工具可以推荐？
拉去 MySQL binlog 的工具 ？ 没有
我的意思是，有没有可以解析relay-log 目录中binlog的工具？那么在因为sql（语法、表结构）问题导致数据同步失败的时候就很容易看到是哪一条数据出错，偏移量是多少
在开始消费时候，DM 会检测具体的 SQL 语法、结构问题。同步过程中我们也会检查 DDL 和 DML 是否兼容和与语法正确，报错就会在这个 position 点报错，并输出报错，不需要你单独去检查的。
会被同步到 relay-log 中，但是 task 任务不会同步过滤表到下游。
DM 是可以报错在 哪个position 报错，但是无法知晓结束点在哪里，那么通过跳过操作的话就可能导致数据丢失。
