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  • 数仓建模—数据同步方案设计
    万次阅读
    2021-12-21 17:47:00

    数据同步方案设计

    通过前面的学习数据仓库的特性之一是集成,关于一点你可以参考我们前面的文章

    1. 数仓建模—数仓初识
    2. 数仓建模—数据集成

    数据集成狭义上来说就是把未经过加工处理的、不同来源的、不同形式的的原始业务数据同步到ODS层,在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据,一般情况下,这些ODS层数据包括日志数据(埋点)和业务DB数据。对于业务DB数据而言(比如存储在MySQL中),将数据采集并导入到数仓中是非常重要的一个环节。

    那么,该如何将业务DB数据高效准确地同步到数仓中呢 一般企业会使用两种方案:

    1. 直连同步其中直连同步的基本原理就是直连接数据库然后根据条件进行进行SELECT查询,然后将查询的数据存储到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到数仓中。这种方式非常的简单方便,但是随着业务的发展,会遇到一些瓶颈。
    2. 实时增量同步(数据库日志解析),为了直连方案的问题,一般会使用实时增量的方式进行数据同步,其基本原理是CDC (Change Data Capture) + Merge,即实时Binlog采集 + 离线处理Binlog还原业务数据这样一套解决方案。

    同步方案

    直连同步

    直连同步是指通过定义好的规范接口API和基于动态链接库的方式直接连接业务库&#

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    数据同步系统的方案设计,通过使用异步方式实现数据的跨平台同步,解决数据同步过程中的冲突问题等。
  • 聊聊数据同步方案

    千次阅读 2020-09-30 11:04:11
    当前服务开发中,数据同步必不可少,你是怎么做的呢?

    常用的数据同步方案

    Q:大家知道的数据库同步方案或者工具有哪些?

    数据库迁移场景

    以Mysql数据库迁移为例,数据库常用迁移方案有停机迁移和平滑迁移。

    平滑迁移又分为双写和CDC(数据变更抓取)。

    双写:即所有写入操作同时写入旧表和新表,这种方式可以完全控制应用代码如何写数据库,听上去简单明了。但它会引入复杂的分布式一致性问题:要保证新旧库中两张表数据一致,双写操作就必须在一个分布式事务中完成,而分布式事务的代价太高了。
    CDC:通过数据源的事务日志抓取数据源变更解决数据同步问题

    数据同步场景

    微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis、MongoBD等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr、Elasticsearch等全文检索服务。那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/MongoBD或者Solr/Elasticsearch中呢?

    在这里插入图片描述

    应用代码中同步

    在增加、修改、删除之后,执行操作ES的逻辑代码。例如下面的代码片段。

    public ResponseResult updateStatus(Long[] ids, String status){
        try{
            taskService.updateStatus(ids, status);
            if("status_success".equals(status)){
                List<Task> itemList = taskService.getTaskList(ids, status);
                //数据写入es
                esClient.importList(itemList);
                //数据写入redis
    //          redisTemplate.save(itemList);
                return new ResponseResult(true, "修改状态成功")
            }
        }catch(Exception e){
            return new ResponseResult(false, "修改状态失败");
        }
    }
    

    优点

    实施起来比较简单,简单服务里面常用的方式。

    缺点

    代码耦合度高。

    和业务逻辑同步执行,效率变低。

    Q:这里有一个问题想和大家讨论一下,对于一个方法里既有数据库的操作又有同步调用http/rpc接口的方法,如何保证一致性?

    比如下面这个场景:

    一个售后工单的处理,首先需要经过【客诉系统】,然后需要转到【工单系统】生成一个工单,方法逻辑大概如下:

    @Transactional
    public void handleKeSU(Integer orderId) {
        //调用http接口插入工单
        httpClient.saveGongDan(orderId);
        //修改客诉单状态为【已转工单】
        updateKeSuStatus(orderId);
    }
    

    因为流程问题,客诉单状态修改和工单系统生成工单需要一致,即工单生成成功,则客诉单状态修改成功,工单生成失败,则客诉单修改失败。

    解决方案:将http调用放到本地数据库修改后面,依据事物回滚。

    这样还有什么问题?当http调用响应时间超时,其实调用方工单已经生成成功,但是本地调用响应超时抛出异常导致回滚。

    定时任务同步

    在数据库中执行完增加、修改、删除操作后,通过定时任务定时的将数据库的数据同步到ES索引库中。

    定时任务技术有:SpringTask,Quartz,XXLJOB。

    这里执行定时任务时,需要注意的一个技巧是:第一次执行定时任务时,从MySQL数据库中以时间字段进行倒序排列查询相应的数据,并记录当前查询数据的时间字段的最大值,以后每次执行定时任务查询数据的时候,只要按时间字段倒序查询数据表中的时间字段大于上次记录的时间值的数据,并且记录本次任务查询出的时间字段的最大值即可,从而不需要再次查询数据表中的所有数据。

    注意:这里所说的时间字段指的是标识数据更新的时间字段,也就是说,使用定时任务同步数据时,为了避免每次执行任务都会进行全表扫描,最好是在数据表中增加一个更新记录的时间字段。

    优点

    同步ES索引库的操作与业务代码完全解耦。

    缺点

    数据的实时性并不高。

    通过MQ实现同步

    在数据库中执行完增加、修改、删除操作后,向MQ中发送一条消息,此时,同步程序作为MQ中的消费者,从消息队列中获取消息,然后执行同步Solr索引库的逻辑。

    我们可以使用下图来简单的标识通过MQ实现数据同步的过程。

    我们可以使用如下代码实现这个过程。

    public ResponseResult updateStatus(Long[] ids, String status){
        try{
            goodsService.updateStatus(ids, status);
            if("status_success".equals(status)){
                List<TbItem> itemList = goodsService.getItemList(ids, status);
                final String jsonString = JSON.toJSONString(itemList);
                //发送消息
                jmsTemplate.send(queueSolr, new MessageCreator(){
                    @Override
                    public Message createMessage(Session session) throws JMSException{
                        return session.createTextMessage(jsonString);
                    }
                });
            }
            return new ResponseResult(true, "修改状态成功");
        }catch(Exception e){
            return new ResponseResult(false, "修改状态失败");
        }
    }
    

    优点

    业务代码解耦,并且能够做到准实时。目前tk的ES同步用的就是这中方式吧

    缺点

    需要在业务代码中加入发送消息到MQ的代码,数据调用接口耦合。

    通过CDC实现实时同步

    通过CDC来解析数据库的日志信息,来检测数据库中表结构和数据的变化,从而更新ES索引库。

    使用CDC可以做到业务代码完全解耦,API完全解耦,可以做到准实时。

    CDC(change data capture,数据变更抓取)

    通过数据源的事务日志抓取数据源变更,这能解决一致性问题(只要下游能保证变更应用到新库上)。它的问题在于各种数据源的变更抓取没有统一的协议,如
    MySQL 用 Binlog,PostgreSQL 用 Logical decoding 机制,MongoDB 里则是 oplog。

    • Canal,阿里开源的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql。

    • Databus,Linkedin 的分布式数据变更抓取系统。
      它的 MySQL 变更抓取模块很不成熟,官方支持的是 Oracle,MySQL 只是使用另一个开源组件 OpenReplicator 做了一个 demo。另一个不利因素 databus 使用了自己实现的一个 Relay 作为变更分发平台,相比于使用开源消息队列的方案,这对维护和外部集成都不友好。

    • Mysql-Streamer,Yelp 的基于python的数据管道。

    • Debezium,Redhat 开源的数据变更抓取组件。
      支持 MySQL、MongoDB、PostgreSQL 三种数据源的变更抓取。Snapshot Mode 可以将表中的现有数据全部导入 Kafka,并且全量数据与增量数据形式一致,可以统一处理,很适合数据库迁移;

    Canal

    canal [kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,纯Java开发,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,

    目前canal只能支持row模式的增量订阅(statement只有sql,没有数据,所以无法获取原始的变更日志)

    基于日志增量订阅&消费支持的业务

    数据库实时备份
    多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
    业务cache刷新
    价格变化等重要业务消息

    工作原理

    在这里插入图片描述

    1. canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送 dump 协议
    2. MySQL master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
    3. canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

    Mysql主备复制实现

    在这里插入图片描述
    从上层来看,复制分成三步:

    1. master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events,可以通过show binlog events进行查看);
    2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
    3. slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据;

    Canal架构

    在这里插入图片描述
    通过deployer模块,启动一个canal-server,一个cannal-server内部包含多个instance,每个instance都会伪装成一个mysql实例的slave。client与server之间的通信协议由protocol模块定义。client在订阅binlog信息时,需要传递一个destination参数,server会根据这个destination确定由哪一个instance为其提供服务。
    在这里插入图片描述
    说明:

    • server代表一个canal运行实例,对应于一个jvm
    • instance对应于一个数据队列(1个server对应1…n个instance)

    instance模块:

    • eventParser (数据源接入,模拟slave协议和master进行交互,协议解析)
    • eventSink (Parser和Store链接器,进行数据过滤,加工,分发的工作)
    • eventStore (数据存储,目前只存在内存里)
    • metaManager (增量订阅&消费信息管理器)

    Canal是怎么假装成是Mysql Slave的?

    1. 与Mysql Master服务器建立Socket链接;
    2. 根据Mysql协议规范发送身份认证数据包进行身份认证;
    3. 根据Mysql协议规范发送slave注册数据包将自己伪装成Mysql Slave;
    4. 根据Mysql协议规范发送Dump请求,让Master给自己推送Binlog日志;

    Canal是怎么解析binlog的?

    Mysql Binlog介绍:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/binary-log.html

    一个binlog包含一个四字节的模数和一系列描述数据变更的Event,每一个Event又包含header和data两部分,大致结构如下:
    在这里插入图片描述
    基于Row模式的binlog主要包括以下几个Event:

    目前canal只能支持row模式的增量订阅(statement只有sql,没有数据,所以无法获取原始的变更日志)

    TABLE_MAP_EVENT:描述变更的数据库表

    WRITE_ROWS_EVENT:描述插入数据变更

    UPDATE_ROWS_EVENT:描述修改数据变更

    DELETE_ROWS_EVENT:描述删除数据变更

    根据Event的固定结构就可以解析出来相应的数据变更信息。

    演示查看binlog:mysqlbinlog --no-defaults --base64-output=decode-rows -v ../data/binlog.000034 | more

    Quick Start

    准备

    对于自建 MySQL , 需要先开启 Binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式,my.cnf 中配置如下

    [mysqld]
    log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
    binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
    server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义,不要和 canal 的 slaveId 重复
    授权 canal 链接 MySQL 账号具有作为 MySQL slave 的权限, 如果已有账户可直接 grant
    CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
    GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
    GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
    FLUSH PRIVILEGES;

    启动

    下载 canal, 访问 release 页面 , 选择需要的包下载, 如以 1.1.4 版本为例

    wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.4/canal.deployer-1.1.4.tar.gz
    解压缩

    mkdir /tmp/canal
    tar zxvf canal.deployer-$version.tar.gz -C /tmp/canal
    解压完成后,进入 /tmp/canal 目录,可以看到如下结构
    drwxr-xr-x 2 jianghang jianghang 136 2013-02-05 21:51 bin
    drwxr-xr-x 4 jianghang jianghang 160 2013-02-05 21:51 conf
    drwxr-xr-x 2 jianghang jianghang 1.3K 2013-02-05 21:51 lib
    drwxr-xr-x 2 jianghang jianghang 48 2013-02-05 21:29 logs
    配置修改

    vi conf/example/instance.properties
    ##mysql serverId
    canal.instance.mysql.slaveId = 1234
    #position info,需要改成自己的数据库信息
    canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306 
    canal.instance.master.journal.name = 
    canal.instance.master.position = 
    canal.instance.master.timestamp = 
    #canal.instance.standby.address = 
    #canal.instance.standby.journal.name =
    #canal.instance.standby.position = 
    #canal.instance.standby.timestamp = 
    #username/password,需要改成自己的数据库信息
    canal.instance.dbUsername = canal  
    canal.instance.dbPassword = canal
    canal.instance.defaultDatabaseName =
    canal.instance.connectionCharset = UTF-8
    #table regex
    canal.instance.filter.regex = .\*\\\\..\*
    
    • canal.instance.connectionCharset 代表数据库的编码方式对应到 java 中的编码类型,比如 UTF-8,GBK , ISO-8859-1
    • 如果系统是1个 cpu,需要将 canal.instance.parser.parallel 设置为 false
      启动

    sh bin/startup.sh
    查看 server 日志

    vi logs/canal/canal.log

    2013-02-05 22:45:27.967 [main] INFO  com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalLauncher - ## start the canal server.
    2013-02-05 22:45:28.113 [main] INFO  com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalController - ## start the canal server[10.1.29.120:11111]
    2013-02-05 22:45:28.210 [main] INFO  com.alibaba.otter.canal.deployer.CanalLauncher - ## the canal server is running now ......
    

    查看 instance 的日志

    vi logs/example/example.log

    2013-02-05 22:50:45.636 [main] INFO  c.a.o.c.i.spring.support.PropertyPlaceholderConfigurer - Loading properties file from class path resource [canal.properties]
    2013-02-05 22:50:45.641 [main] INFO  c.a.o.c.i.spring.support.PropertyPlaceholderConfigurer - Loading properties file from class path resource [example/instance.properties]
    2013-02-05 22:50:45.803 [main] INFO  c.a.otter.canal.instance.spring.CanalInstanceWithSpring - start CannalInstance for 1-example 
    2013-02-05 22:50:45.810 [main] INFO  c.a.otter.canal.instance.spring.CanalInstanceWithSpring - start successful....
    

    修改表数据

    关闭 sh bin/stop.sh
    变更分发
    抓取到数据变更之后,需要考虑怎么将这些变更分发出去。

    再来回顾一下Canal基本架构。
    在这里插入图片描述

    从上图可以看到Canal是Server-Client模式。

    Server,主要是解析、分发、存储binlog;

    Client,通过ClientAPI你可以从Server获取变更数据;

    ClientAdapter,扩展Client的功能,包括将数据同步到RDB,ES,HBASE;

    但其实这种Client模式并没有达到真正的解耦,更关键的是目前只有Java语言的Client,为了解决这个问题,大家自然而然想到消息中间件。

    事实上,Canal 1.1.1版本以后也是支持在Canal Server解析binlog以后直接将数据投递到Kafka/RocketMQ。

    于是就有了下面的同步方案:
    在这里插入图片描述

    总结

    本文主要讨论数据同步方案,并对canal做了简单介绍。同时也对binlog的解析和mysql协议简单介绍希望能了解这种CDC的基本原理。

    展开全文
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    当业务量上升后,由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强,在系统中查询...接下来,就结合工作中实际用到的场景,对数据从mysql到es的同步进行一些分析。在实践中我总结出了以下几种方式。第1种:同步双写这是...

    当业务量上升后,由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强,在系统中查询的地方,往往会出现慢sql等,拖累系统其他模块,造成性能低下。

    随着ES使用普及率的升高,ES是mysql的一个有效补充。我们可以将数据发送到搜索引擎(如ES)上,由搜索引擎来提供专业的服务。

    接下来,就结合工作中实际用到的场景,对数据从mysql到es的同步进行一些分析。

    在实践中我总结出了以下几种方式。

    第1种:同步双写

    这是一种最为简单的方式,在将数据写到mysql时,同时将数据写到ES,实现数据的双写。

    优点:

    业务逻辑简单。

    缺点:

    硬编码:有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码;业务强耦合;存在双写失败丢数据风险;性能较差:本来mysql的性能就不是很高,再加写一个ES,系统的性能必然会下降。说明:

    上面第3点讲到的双写失败风险,包括以下3种:

    ES系统不可用;应用系统和ES之间的网络故障;应用系统重启,导致系统来不及写入ES等。针对这种情况,有数据强一致性要求的,就必须双写放到事物中来处理,但是一旦用上事物,则性能下降更加明显。

    第2种:异步双写(MQ方式)

    针对第一种同步双写的性能和数据丢失问题,可以考虑引入MQ,从而形成了异步双写的方案,如下图所示:

    由于MQ的性能基本比mysql高出一个数量级,所以性能可以得到显著的提高。

    优点:

    性能高;不存在丢数据问题。缺点:

    硬编码问题:依然存在业务强耦合:依然存在复杂度增加:系统中增加了mq的代码,;可能存在时延问题:程序的写入性能提高了,但是由于MQ的消费可能由于网络或其它原因导致用户写入的数据不一定可以马上看到,造成延时。第3种:异步双写(Worker方式)

    上面两种方案中都存在硬编码问题,也就是有任何对mysq进行增删改查的地方要么植入ES代码,要么替换为MQ代码,代码的侵入性太强。

    如果对实时性要求不高的情况下,可以考虑用定时器来处理,具体步骤如下:

    数据库的相关表中增加一个字段为timestamp的字段,任何crud操作都会导致该字段的时间发生变化;原来程序中的CURD操作不做任何变化;增加一个定时器程序(京东内部叫Worker),让该程序按一定的时间周期扫描指定的表,把该时间段内发生变化的数据提取出来;逐条写入到ES中。入下图所示

    优点:

    不改变原来代码,没有侵入性、没有硬编码;没有业务强耦合;不改变原来程序的性能;Worker代码编写简单不需要考虑增删改查。缺点:

    时效性较差,由于定时器工作周期不可能设在秒级,所以实时性没有上面2中好;对数据库有一定的轮询压力,一种改进方法是将轮询放到压力不大的重库上。第4种:Binlog 同步方式:

    上面三种方案要么有代码侵入,要么有硬编码,要么有时延,第4中方案,可以利用mysql的binlog来进行同步

    具体步骤如下:

    1) 读取mysql的binlog日志,获取指定表的日志信息;

    2) 将读取的信息转为MQ;

    3) 编写一个MQ消费程序;

    4) 不断消费MQ,每消费完一条消息,将消息写入到ES中。

    优点:

    没有代码侵入、没有硬编码;原有系统不需要任何变化,没有感知;性能高;业务解耦,不需要关注原来系统的业务逻辑。缺点:

    构建Binlog系统复杂;也像方案二,存在MQ延时的风险

    展开全文
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    方案一

    利用es api实时写入es中

    优点:实时性高,能灵活控制写入es的时间

    缺点:同步方案与业务逻辑耦合,严重依赖于es api,破坏了原有业务程序逻辑

    demo:https://blog.csdn.net/fanrenxiang/article/details/86509688

    备注:实时同步的场景比较多,比如后台维护(CRUD)基础数据或者接口调用时候,把es同步写逻辑加入到之前的业务逻辑中,但是写入es这个操作还是要放到kafka这样的消息组件中,像kafka这样子的支持高并发消息读写的组件能较好的解决并发时候数据写入es的问题,这也是为了不影响原来业务逻辑接口响应。同步写入方案里要额外注意,有的时候写入es失败,要采取适当的写入重试策略,并失败的数据集,做好持久化记录,人工或定时任务补偿。


    方案二

    监听mysql的二进制日志,分析binlog将其同步到es中

    优点:同步方案和业务逻辑解耦,没有任何关联,业务逻辑无需关系同步

    缺点:二进制日志格式binlog_format必须为row,同时引入了新的同步服务,增加了额外的风险和运维成本

    demo:https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch

    备注:要做好同步服务的监听和报警机制

    1.canal 监听binlog写入kafka  消费kafka消息写入ES

    2.用river插件 写sql,定时同步到es

    3.用logstash实现实时同步


    同步方案技术选型要根据你的项目实际情况选择,如果你的搜索请求要求实时性高一些,由于监听mysql二进制日志的方案相当于异步同步,所以实时性相对同步写入会慢一些,所以可以考虑使用es api实时写入es的方案。

    books 上一篇: Elastic Search Java API(文档操作API、Query DSL查询API)、es搜索引擎实战demo

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    千次阅读 2019-09-25 14:58:07
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    千次阅读 2022-01-27 17:21:22
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空空如也

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