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  • RabbitMQ数据同步一致性解决方案

    千次阅读 2019-06-19 16:45:00
    1.概述 我们知道在使用RabbitMQ时,生产者将消息发布出去之后,消息是否顺利到达broker代理服务器呢?...如果出现上述情况,就会造成生产者发布的消息与消费者消费的消息不一致的问题。 2.RabbitMQ自带的...

    1.概述

    我们知道在使用RabbitMQ时,生产者将消息发布出去之后,消息是否顺利到达broker代理服务器呢?默认情况下发布操作没有任何信息返回给生产者,也就是生产者是不知道消息有没有顺利到达broker。如果在消息到达broker之前已经丢失了,那发布的消息就更不会到达队列并被消费者消费。如果出现上述情况,就会造成生产者发布的消息与消费者消费的消息不一致的问题。

    2.RabbitMQ自带的解决方案

    RabbitMQ提供以下两种方式解决上述问题。

    2.1事务机制

    事务机制能够解决生产者与broker之间消息确认的问题,只有消息成功被broker接受,事务才能提交成功,否则就进行事务回滚操作并进行消息重发。但是使用事务机制会降低RabbitMQ的消息吞吐量,不适用于需要发布大量消息的业务场景。

    2.2消息确认机制

    生产者将信道设置成confirm模式,一旦信道进入confirm模式,所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID(从1开始),一旦消息被投递到所有匹配的队列之后,broker就会发送一个确认给生产者(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了。
    与事务机制相比较,确认机制采用异步回调方式来处理确认消息,性能得到了较大的提升,可以确保数据同步的一致性。

    3.新的解决方案

    为了最大限度的提升MQ数据同步的性能,自己制定了一个更好的解决方案,现分享如下。
    解决方案:MQ+Redis+接口。
    MQ:作为消息队列中间件负责同步数据;
    Redis:负责存储每天(或每批次等)生产者已发送数据的唯一标识,即全量存储已发送数据唯一标识,方便消费者检查并同步失败数据;
    接口:作为补偿措施,用于消费者获取同步失败的数据。

    下面分两个使用场景说明。

    4.单表数据同步场景

    (1)生产者发送数据至MQ Server,同时记录已发送数据的唯一标识(如id),每同步一批次(比如N条)后,再把该批次的唯一标识存入Redis。
    (2)存储唯一标识的key及过期时间,需要根据数据的同步策略具体制定。比如:若每天同步一次数据,就可以以“队列名称+日期”为key,把这一天所有生产者已发送数据的唯一标识存入同一个list中。
    (3)消费者消费数据后,负责检查已消费数据唯一标识与Redis中唯一标识是否有差异,若存在差异,则说明有数据同步失败。
    (4)对于同步失败数据,消费者调用生产者提供的接口实时获取。接口以唯一标识为入参,并控制每次请求的数据量,比如每次最多同步200条等。

    5.复杂业务数据同步场景

    复杂业务数据是指生成者需要一定的业务逻辑处理产生的数据。
    关于复杂业务数据的同步,考虑到同步失败的场景,需要持久化这类数据。然后按单表数据同步场景进行数据的同步。


    转载于:https://www.cnblogs.com/liliuguang/p/11052311.html

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  • 在存在随机有界时延的情况下,现有的许多一致性时钟同步算法的同步过程是发散的.在平均一致性时钟同步算法(ATS)的基础上,通过对偏斜和偏移同步过程进行分析,找出导致同步过程发散的原因.通过改变相对偏移估计的方法,...
  • 数据主从同步的由来 互联网的很多业务,特别是在高并发的场景下,基本都是读远远大于写,如果数据库读和写的压力都同在一台主机上,这显然不太合理。 于是,把一台数据库主机分为单独的一台写主库(主要负责写操作...

    数据主从同步的由来
    互联网的很多业务,特别是在高并发的场景下,基本都是读远远大于写,如果数据库读和写的压力都同在一台主机上,这显然不太合理。

    于是,把一台数据库主机分为单独的一台写主库(主要负责写操作),而把读的数据库压力分配给读的从库,而且读从库可以变为多台,这就是读写分离的典型场景如下:

    为了进一步的降低数据库端的压力(高并发的瓶颈),这个时候也会在业务层部署分布式缓存集群(redis、memcached)等,把读的压力转移给应用服务器端,其实与数据主从的设计是遵循同一个原则,降低后端数据库的压力。

    问题:

    读写分离提高了资源的利用效率的同时也引出了一个问题,就是由于延时(网络传输,操作)而引起的数据库主从不一致的问题,以下会详细谈相关的数据一致性解决方案。

    数据同步一致性解决方案
    1.半同步复制

    办法就是等主从同步完成之后,等主库上的写请求再返回,这就是常说的“半同步复制”。

    实现方案

    mysql的半同步复制方案,下面我以mysql为例介绍。

    MySQL半同步复制

    MySQL的Replication默认是一个异步复制的过程,从MySQL5.5开始,MySQL以插件的形式支持半同步复制,我先谈下异步复制,这样可以更好的理解半同步复制。

    1)异步复制

    MySQL默认的复制是异步的,主库在执行完客户端提交的事务后会立即将结果返给给客户端,并不关心从库是否已经接收并处理,这样就会有一个问题,主如果crash掉了,此时主上已经提交的事务可能并没有传到从库上。

    2)半同步复制

    介于异步复制和全同步复制之间,主库在执行完客户端提交的事务后不是立刻返回给客户端,而是等待至少一个从库接收到并写到relay
    log中才返回给客户端。相对于异步复制,半同步复制提高了数据的安全性,同时它也造成了一定程度的延迟,这个延迟最少是一个TCP/IP往返的时间。所以,半同步复制最好在低延时的网络中使用。

    半同步复制原理:

    事务在主库写完binlog后需要从库返回一个已接受,才放回给客户端
    mysql5.5版本以后,以插件的形式存在,需要单独安装
    确保事务提交后binlog至少传输到一个从库
    不保证从库应用完成这个事务的binlog
    性能有一定的降低
    网络异常或从库宕机,卡主库,直到超时或从库恢复
    该方案优点:

    利用数据库原生功能,比较简单

    该方案缺点:

    主库的写请求时延会增长,吞吐量会降低

    2.数据库中间件

    流程:

    1)所有的读写都走数据库中间件,通常情况下,写请求路由到主库,读请求路由到从库

    2)记录所有路由到写库的key,在主从同步时间窗口内(假设是500ms),如果有读请求访问中间件,此时有可能从库还是旧数据,就把这个key上的读请求路由到主库。

    3)在主从同步时间过完后,对应key的读请求继续路由到从库。

    相关的中间件有:

    1)canal:是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发,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。

    2)otter:也是阿里开源的一个分布式数据库同步系统,尤其是在跨机房数据库同步方面,有很强大的功能。它是基于数据库增量日志解析,实时将数据同步到本机房或跨机房的mysql/oracle数据库。

    两者的区别在于:

    otter目前嵌入式依赖canal,部署为同一个jvm,目前设计为不产生Relay Log。

    otter目前允许自定义同步逻辑,解决各类需求。

    该方案优点

    能保证绝对一致

    该方案缺点:

    数据库中间件的成本较高

    缓存记录写key法


    写流程:

    1)如果key要发生写操作,记录在cache里,并设置“经验主从同步时间”的cache超时时间,例如500ms

    2)然后修改主数据库

    读流程:

    1)先到缓存里查看,对应key有没有相关数据

    2)有相关数据,说明缓存命中,这个key刚发生过写操作,此时需要将请求路由到主库读最新的数据。

    3)如果缓存没有命中,说明这个key上近期没有发生过写操作,此时将请求路由到从库,继续读写分离。

    该方案优点:

    相对数据库中间件,成本较低

    该方案缺点:

    为了保证“一致性”,引入了一个cache组件,并且读写数据库时都多了缓存操作。

    以上就是数据库主从同步一致性方案详解,更多分布式大数据分布式文件系统和分布式数据库的一致性可以参考:


    转自:https://blog.csdn.net/cowbin2012/article/details/89737250 

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  • 在数据集成中经常被提及的...而DataPipeline平台采用的Kafka Connect框架是如何保证数据一致性的? DataPipeline数据一致性示例 DataPipeline平台对于数据一致性的保证是通过Kafka Connect中内嵌的Offset管理机制,...

    在数据集成中经常被提及的一个需求是Exactly Once Semantic,要求在端到端的数据同步中一条记录同步到目的端,在任何情况下都不产生丢失和重复。而DataPipeline平台采用的Kafka Connect框架是如何保证数据一致性的?
    在这里插入图片描述

    DataPipeline数据一致性示例

    DataPipeline平台对于数据一致性的保证是通过Kafka Connect中内嵌的Offset管理机制,从框架层面支持“At least Once”。

    在数据同步过程中通过自动异步更新Kafka Connect Offset保证数据一致性,如果不做额外地处理,在出现异常中断的情况下,依然无法保证Exactly Once Semantic。

    所幸的是,用户可以自定义数据写入目的地的逻辑,也可以获取到所消费数据的Offset。因此可以通过原子化操作,将Offset和数据同步写入到外部存储,并利用外部存储记录的Offset来防止可能产生的重复记录。

    DataPipeline基于流计算框架的数据传输,在极端情况下,比如客户暂停数据任务, 或者上下游出现数据库故障,必须重传数据时,为保证数据不丢失可能会出现少量重复数据。 当目的地为数据库,且数据有主键或者联合主键时,数据不会出现重复。

    当目的地为文件系统或者基于文件存储映射的数据库表时(比如hive),会有少量的重复数据,需要通过额外的脚本去重。

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  • 主从数据不一致对DBA来说是一个比较头疼的事情,刚接触MySQL时,遇到这种问题我一般采用重新还原备库的方式恢复数据,这对我来说是个很痛苦的过程。今天就来介绍两款pt工具,通过这...

        主从数据不一致对DBA来说是一个比较头疼的事情,刚接触MySQL时,遇到这种问题我一般采用重新还原备库的方式恢复数据,这对我来说是个很痛苦的过程。今天就来介绍两款pt工具,通过这两款工具可以针对数据不一致的情况进行快速检测和修复。

    pt-table-checksum

        pt-table-checksum可以在线校验主从数据库的一致性,他可以在主库上执行检查语句,在线检查MySQL复制的一致性,然后生成replace语句,通过复制传递到从库,再更新master_crc的值。最后通过检测从服务器的this_crc和master_crc的值判断主从数据是否一致。如果复制有延迟,在从库的checksum会暂停直到赶上主库的计算时间点。

    注意事项:

    1. 主从数据库必须是同步状态。

    2. 表中要有主键或者唯一索引。

    使用示例

    1. 首先我们先创建一个校验用户

    mysql> grant select,insert,update,delete,create,drop,super,process,replication slave on *.* to 'syncuser'@'%' identified by 'Syncuser@123';
    

    2. 通过pt-table-checksum命令对主从数据进行校验。

    [root@node1 ~]# pt-table-checksum -usyncuser -pSyncuser@123 --nocheck-replication-filters --no-check-binlog-format --databases=test --replicate=test.checksums --create-replicate-table
    Checking if all tables can be checksummed ...
    Starting checksum ...
                TS ERRORS  DIFFS     ROWS  DIFF_ROWS  CHUNKS SKIPPED    TIME TABLE
    09-04T21:36:43      0      0        0          0       1       0   0.089 test.efs_sys_loginfo4
    09-04T21:36:43      0      0     1006          0       1       0   0.089 test.groupby
    09-04T21:36:43      0      0        0          0       1       0   0.030 test.groupby1
    09-04T21:36:43      0      1     1006          0       1       0   0.030 test.groupby2
    09-04T21:36:43      0      0        7          0       1       0   0.030 test.student
    09-04T21:36:43      0      0        7          0       1       0   0.032 test.student1
    09-04T21:36:43      0      1        0          8       1       0   0.034 test.t
    09-04T21:36:43      0      0    57344          0       4       0   0.328 test.t1
    09-04T21:36:43      0      1        1          0       1       0   0.028 test.test
    09-04T21:36:43      0      0        8          0       1       0   0.036 test.tuser
    

    3. 参数详解

    --nocheck-replication-filters:不检查复制的过滤规则,比如replicate-ignore-db、replicate-wild-do-table。

    --no-check-binlog-format:不检查复制的binlog模式,如果binlog模式是row模式,需要启用该参数。

    --create-replicate-table:第一次进行checksum需要启用该参数,会进行checksum表的创建,用于存放结果。

    --replicate=test.checksums:存放checksum结果的表。

    --databases:表示要检查的库。

    --tables(-t):表示要检查的表。

    --replicate-check-only:表示只显示不同步的表。

    --recursion-method:正常情况下工具会自动识别从库,如果识别失败,可以用该参数指定查找slave的方法,参数有四种,分别是processlist、hosts、dsn=DSN、no四种,用来决定查找slave的方式是通过show processlist、show slave hosts还是通过dsn=DSN的方式。

    采用dsn=DSN方式时需要先创建dsn表,建表语句如下:

    CREATE TABLE `dsns` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `parent_id` int(11) DEFAULT NULL,
    `dsn` varchar(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
    );
    

    然后插入主从复制关系:

    insert into dsns(dsn) values('h=36.30.39.176,u=syncuser,p=Syncuser@123,P=3306');
    

    这样就可以采用dsn方式了,--recursion-method dsn=D=test,t=dsns。

    4. 结果分析

    TS            ERRORS  DIFFS    ROWS  DIFF_ROWS  CHUNKS SKIPPED  TIME TABLE
    09-04T22:29:52    0      0       1         0       1         0   0.029  test.dsns
    TS:完成检查的时间
    ERRORS:错误和告警的数量。
    DIFFS:是否一致,0代表一致,1代表不一致。
    ROWS:表的行数
    DIFF_ROWS:
    CHUNKS:划分的块的数目
    SKIPPED:跳过的块的数目
    TIME:执行时长
    TABLE:表名
    

    pt-table-sync

        我们上面介绍了pt-table-checksum可以检查主从数据的一致性,接下来我们就来说一下如何进行主从数据的同步。参考官方文档时就已经晕了,写出来之后难免有纰漏之处,还请读者朋友多多批评指正。

        该工具采用replace into的方式同步数据,建议同步的表上要有主键或者唯一索引,否则replace into就和普通的insert语句一样了,会导致主库出现数据重复的情况。如果表上没有主键,变更需要再从库执行命令,并且指定--no-check-slave。

        该工具可以以两种方式运行,当使用--replicate参数时,会使用由pt-table-checksum命令检测的结果进行同步,否则它会自动检测不一致并且修复。

        当你使用了--replicate时,说明已经通过checksum工具检测出差异并保存在数据表里了,需要确定是否使--sync-to-master选项,如果使用该选项,则表示在使用pt-table-sync时仅接受一个DSN主机,并且是slave的DSN。工具会自动找出它的主库,找出差异进行同步。

    如果你没有指定--sync-to-master参数,则DSN代表的是主库,工具会自动它的从库进行数据同步。

        如果不使用--replicate,则分为以下几种情况:

    当只有一个DSN信息时,并且指定了--sync-to-master,那么DSN信息必须是从库,否则会报错。

    当有多个DSN主机时,第一个DSN是源端数据库,这时候并不区分主库或者从库,它会按照顺序向后面的DSN主机同步数据。

    使用示例:

    1. 在上面的例子中,我们已经通过pt-table-checksum检测出主从的不一致的表,接下来我

    们开始进行同步。下面的命令中指定了--replicate,并且未指定--sync-to-master,则-h代表主库。

    pt-table-sync  h=36.30.39.117,P=3306,u=syncuser,p=Syncuser@123 --database=test --replicate='test.checksums' --execute
    

    2. 同时指定--replicate和--sync-to-master,DSN只能有一个,且为从库。

    pt-table-sync  h=36.30.39.176,P=3306,u=syncuser,p=Syncuser@123 --database=test --tables=t1 --replicate='test.checksums' --sync-to-master --execute
    

    3. 如果只指定一个DSN,那么必须使用--replicate或者--sync-to-master中的一个,否则报错:At least one DSN is required, and at least two are required unless --sync-to-master or --replicate is specified。这里我们指定了--sync-to-master,那么DSN信息就代表了从库。

    pt-table-sync h=36.30.39.176,u=syncuser,p=Syncuser@123,D=test,t=t1 --sync-to-master --execute
    

    4. 当有多个DSN时,如果指定了--sync-to-master,那么所有的主机均为从库。否则报错:

    Can't determine master of D=test,h=…..,p=...,t=t1,u=syncuser at /usr/bin/pt-table-sync line 10020.         

    pt-table-sync h=36.30.39.176,u=syncuser,p=Syncuser@123,D=test,t=t1 h=36.30.39.213,u=syncuser,p=Syncuser@123,D=test,t=t1 --sync-to-master --execute
    

    5. 多个DSN,不指定--sync-to-master和--replicate,如果需要修复从库的数据需要指定

    --no-check-slave。

    pt-table-sync h=36.30.39.117,u=syncuser,p=Syncuser@123,D=test,t=t1  h=36.30.39.176,u=syncuser,p=Syncuser@123 h=36.30.39.213,u=syncuser,p=Syncuser@123 --no-check-slave –execute
    

    参数详解:

    --ask-pass:连接MySQL时提示输入密码。

    --[no]bin-log:指定是否记录二进制日志,如果是--no-bin-log相当于执行了set sql_log_bin=0.

    --[no]check-slave:检测目标服务器是否是从库。如果目标服务器是从库的话,直接对其变更是不安全的,但是有时候必须要这么做,所以此时需要指定参数--no-check-slave。

    --chunk-size:指定表分块的chunk大小。

    --dry-run:分析同步的过程,并打印出信息退出,并不实际执行。

    --execute:指定工具执行变更操作,使表数据达成一致。

    --print:打印出工具需要执行哪些语句来变更表。

    --wait:如果存在主从延迟,从库可以等待多长时间追上主库,等待的时间由该参数设置,超时会终止退出。

    DSN选项:

    DSN syntax is key=value[,key=value...]  Allowable DSN keys:
      KEY    MEANING
      ===    =============================================
      A       指定字符集
      D       同步的数据库
      P       端口
      S       Socket文件
      h       要连接的host
      p       数据库密码
      t       要同步的表
      u       数据库用户
    

    注意事项及建议

    1. 当出现主从不一致时,我们需要判断哪个库的数据是正确的,大多数情况我们希望在主库执行变更并且同步到从库。

    2. 建议要同步的表要有主键,避免出现数据重复的问题。

    3. 执行变更命令前先通过--print或者--dry-run进行检查。

    4. 使用多个DSN选项时,按照数据同步方向填写主机信息,如果有从库需要配合--no-check-slave参数使用。

    5. 该工具在进行校验分析时会对表执行for update操作,避免在业务高峰期进行。

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空空如也

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同步一致性