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大数据时代,数据实时同步解决方案的思考—最全的数据同步总结

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1、 早期关系型数据库之间的数据同步

1)、全量同步

比如从oracle数据库中同步一张表的数据到Mysql中,通常的做法本来 分页查询源端的表,以后 通过 jdbc的batch 妙招插入到目标表,有些地方还要注意的是,分页查询时,一定要按照主键id来排序分页,外理重复插入。

2)、基于数据文件导出和导入的全量同步,有些同步妙招一般只适用于同种数据库之间的同步,原因分析分析分析是不同的数据库,有些妙招原因分析分析分析会缺陷图片。

3)、基于触发器的增量同步

增量同步一般是做实时的同步,早期本来数据同步完会基于关系型数据库的触发器trigger来做的。

使用触发器实时同步数据的步骤:

A、 基于原表创触发器,触发器中有 insert,modify,delete 四种 类型的操作,数据库的触发器分Before和After四种 请况,四种 是在insert,modify,delete 四种 类型的操作占据 前一天触发(比如记录日志操作,一般是Before),四种 是在insert,modify,delete 四种 类型的操作前一天触发。

B、 创建增量表,增量表中的字段和原表中的字段删剪一样,以后 还要多一一3个多操作类型字段(分表代表insert,modify,delete 四种 类型的操作),以后 还要一一3个多唯一自增ID,代表数据原表中数据操作的顺序,有些自增id非常重要,不然数据同步就会错乱。

C、 原表中冒出insert,modify,delete 四种 类型的操作时,通过触发器自动产生增量数据,插入增量表中。

D、外理增量表中的数据,外理时,一定是按照自增id的顺序来外理,有些下行速度 会非常低,没妙招做批量操作,不然数据会错乱。  如此人原因分析分析分析会说,是完会还都可不还还里能 把insert操作合并在同時 ,modify合并在同時 ,delete操作合并在同時 ,以后 批量外理,我给的答案是不行,原因分析分析分析数据的增删剪是有顺序的,合并后,就如此顺序了,同一根绳子 数据的增删剪顺序一旦错了,那数据同步就肯定错了。

市面上本来数据etl数据交换产品完会基于有些思想来做的。

E、 有些思想使用kettle 很容易就还都可不还还里能 实现,笔者本来在另一方的博客中写过 kettle的文章,https://www.cnblogs.com/laoqing/p/73100673.html

4)、基于时间戳的增量同步

A、首先朋友儿还要一张临时temp表,用来存取每次读取的待同步的数据,也本来把每次从原表中根据时间戳读取到数据先插入到临时表中,每次在插入前,先清空临时表的数据

B、朋友儿还还要创建一一3个多时间戳配置表,用于存放每次读取的外理完的数据的最后的时间戳。

C、每次从原表中读取数据时,先查询时间戳配置表,以后 就知道了查询原表时的结速时间戳。

D、根据时间戳读取到原表的数据,插入到临时表中,以后 再将临时表中的数据插入到目标表中。

E、从缓存表中读取出数据的最大时间戳,以后 更新到时间戳配置表中。缓存表的作用本来使用sql获取每次读取到的数据的最大的时间戳,当然哪几个完会删剪基于sql一句话在kettle中来配置,才还要本来的一张临时表。

2、    大数据时代下的数据同步

1)、基于数据库日志(比如mysql的binlog)的同步

朋友儿都知道本来数据库都支持了主从自动同步,尤其是mysql,还都可不还还里能 支持多主多从的模式。如此朋友儿是完会还都可不还还里能 利用有些思想呢,答案当然是肯定的,mysql的主从同步的过程是本来的。

  A、master将改变记录到二进制日志(binary log)中(哪几个记录叫做二进制日志事件,binary log events,还都可不还还里能 通过show binlog events进行查看);

  B、slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);

  C、slave重做中继日志中的事件,将改变反映它另一方的数据。

阿里巴巴开源的canal就完美的使用有些妙招,canal 伪装了一一3个多Slave 去喝Master进行同步。

A、 canal模拟mysql slave的交互协议,伪装另一方为mysql slave,向mysql master发送dump协议

B、 mysql master收到dump请求,结速推送binary log给slave(也本来canal)

C、 canal解析binary log对象(原始为byte流)

另外canal 在设计时,有点儿设计了 client-server 模式,交互协议使用 protobuf 3.0 , client 端可采用不同语言实现不同的消费逻辑。

canal java 客户端: https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample

canal c# 客户端: https://github.com/dotnetcore/CanalSharp

canal go客户端: https://github.com/CanalClient/canal-go

canal php客户端: https://github.com/xingwenge/canal-php、

github的地址:https://github.com/alibaba/canal/

另外canal 1.1.1版本前一天, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ   https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart

D、在使用canal时,mysql还要开启binlog,以后 binlog-format还要为row,还都可不还还里能 在mysql的my.cnf文件中增加如下配置

log-bin=E:/mysql5.5/bin_log/mysql-bin.log

binlog-format=ROW

server-id=123、

E、 部署canal的服务端,配置canal.properties文件,以后  启动 bin/startup.sh 或bin/startup.bat

#设置要监听的mysql服务器的地址和端口

canal.instance.master.address = 127.0.0.1:31006

#设置一一3个多可访问mysql的用户名和密码并具有相应的权限,本示例用户名、密码都为canal

canal.instance.dbUsername = canal

canal.instance.dbPassword = canal

#连接的数据库

canal.instance.defaultDatabaseName =test

#订阅实例中所有的数据库和表

canal.instance.filter.regex = .*\\..*

#连接canal的端口

canal.port= 11111

#监听到的数据变更发送的队列

canal.destinations= example

F、 客户端开发,在maven中引入canal的依赖

   <dependency>
         <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
          <artifactId>canal.client</artifactId>
          <version>1.0.21</version>
      </dependency>

代码示例:

package com.example;

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

 
public class CanalClientExample {

    public static void main(String[] args) {
        while (true) {
            //连接canal
            CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(), 11111), "example", "canal", "canal");
            connector.connect();
            //订阅 监控的 数据库.表
            connector.subscribe("demo_db.user_tab");
            //一次取10条
            Message msg = connector.getWithoutAck(10);

            long batchId = msg.getId();
            int size = msg.getEntries().size();
            if (batchId < 0 || size == 0) {
                System.out.println("如此消息,休眠5秒");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            } else {
                //
                CanalEntry.RowChange row = null;
                for (CanalEntry.Entry entry : msg.getEntries()) {
                    try {
                        row = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                        List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = row.getRowDatasList();
                        for (CanalEntry.RowData rowdata : rowDatasList) {
                            List<CanalEntry.Column> afterColumnsList = rowdata.getAfterColumnsList();
                            Map<String, Object> dataMap = transforListToMap(afterColumnsList);
                            if (row.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
                                //具体业务操作
                                System.out.println(dataMap);
                            } else if (row.getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {
                                //具体业务操作
                                System.out.println(dataMap);
                            } else if (row.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                                List<CanalEntry.Column> beforeColumnsList = rowdata.getBeforeColumnsList();
                                for (CanalEntry.Column column : beforeColumnsList) {
                                    if ("id".equals(column.getName())) {
                                        //具体业务操作
                                        System.out.println("删除的id:" + column.getValue());
                                    }
                                }
                            } else {
                                System.out.println("有些操作类型不做外理");
                            }

                        }

                    } catch (InvalidProtocolBufferException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                //确认消息
                connector.ack(batchId);
            }


        }
    }

    public static Map<String, Object> transforListToMap(List<CanalEntry.Column> afterColumnsList) {
        Map map = new HashMap();
        if (afterColumnsList != null && afterColumnsList.size() > 0) {
            for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
                map.put(column.getName(), column.getValue());
            }
        }
        return map;
    }


}

2)、基于BulkLoad的数据同步,比如从hive同步数据到hbase

 

朋友儿有四种 妙招还都可不还还里能 实现,

A、 使用spark任务,通过HQl读取数据,以后 再通过hbase的Api插入到hbase中。

以后 有些做法,下行速度 很低,以后 大批量的数据同時 插入Hbase,对Hbase的性能影响很大。

在大数据量的请况下,使用BulkLoad还都可不还还里能 快速导入,BulkLoad主本来借用了hbase的存储设计思想,原因分析分析分析hbase本质是存储在hdfs上的一一3个多文件夹,以后 底层是以一一3个多个的Hfile占据 的。HFile的形式占据 。Hfile的路径格式一般是本来的:

/hbase/data/default(默认是有些,原因分析分析分析hbase的表如此指定命名空间一句话,原因分析分析分析指定了,有些本来命名空间的名字)/<tbl_name>/<region_id>/<cf>/<hfile_id>

B、 BulkLoad实现的原理本来按照HFile格式存储数据到HDFS上,生成Hfile还都可不还还里能 使用hadoop的MapReduce来实现。原因分析分析分析完会hive中的数据,比如结构的数据,如此朋友儿还都可不还还里能 将结构的数据生成文件,以后 上传到hdfs中,组装RowKey,以后 将封装后的数据在回写到HDFS上,以HFile的形式存储到HDFS指定的目录中。

 

当然朋友儿也还都可不还还里能 不前一天生成hfile,还都可不还还里能 使用spark任务直接从hive中读取数据转加进RDD,以后 使用HbaseContext的自动生成Hfile文件,次要关键代码如下:

…
//将DataFrame转换bulkload还要的RDD格式
    val rddnew = datahiveDF.rdd.map(row => {
      val rowKey = row.getAs[String](rowKeyField)
 
      fields.map(field => {
        val fieldValue = row.getAs[String](field)
        (Bytes.toBytes(rowKey), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes(field), Bytes.toBytes(fieldValue))))
      })
    }).flatMap(array => {
      (array)
    })
…
//使用HBaseContext的bulkload生成HFile文件
    hbaseContext.bulkLoad[Put](rddnew.map(record => {
      val put = new Put(record._1)
      record._2.foreach((putValue) => put.addColumn(putValue._1, putValue._2, putValue._3))
      put
    }), TableName.valueOf(hBaseTempTable), (t : Put) => putForLoad(t), "/tmp/bulkload")
 
    val conn = ConnectionFactory.createConnection(hBaseConf)
    val hbTableName = TableName.valueOf(hBaseTempTable.getBytes())
    val regionLocator = new HRegionLocator(hbTableName, classOf[ClusterConnection].cast(conn))
    val realTable = conn.getTable(hbTableName)
    HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(Job.getInstance(), realTable, regionLocator)
 
    // bulk load start
    val loader = new LoadIncrementalHFiles(hBaseConf)
    val admin = conn.getAdmin()
    loader.doBulkLoad(new Path("/tmp/bulkload"),admin,realTable,regionLocator)
 
    sc.stop()
  }
…
  def putForLoad(put: Put): Iterator[(KeyFamilyQualifier, Array[Byte])] = {
    val ret: mutable.MutableList[(KeyFamilyQualifier, Array[Byte])] = mutable.MutableList()
    import scala.collection.JavaConversions._
    for (cells <- put.getFamilyCellMap.entrySet().iterator()) {
      val family = cells.getKey
      for (value <- cells.getValue) {
        val kfq = new KeyFamilyQualifier(CellUtil.cloneRow(value), family, CellUtil.cloneQualifier(value))
        ret.+=((kfq, CellUtil.cloneValue(value)))
      }
    }
    ret.iterator
  }
}

…

C、pg_bulkload的使用

这是一一3个多支持pg库(PostgreSQL)批量导入的插件工具,它的思想也是通过结构文件加载的妙招,有些工具笔者如此亲自去用过,删剪的介绍还都可不还还里能 参考:https://my.oschina.net/u/3317105/blog/852785   pg_bulkload项目的地址:http://pgfoundry.org/projects/pgbulkload/

3)、基于sqoop的全量导入

Sqoop 是hadoop生态中的一一3个多工具,专门用于结构数据导入进入到hdfs中,结构数据导出时,支持本来常见的关系型数据库,也是在大数据中常用的一一3个多数据导出导入的交换工具。

 

Sqoop从结构导入数据的流程图如下:

Sqoop将hdfs中的数据导出的流程如下:

本质完会用了大数据的数据分布式外理来快速的导入和导出数据。

4)、HBase中建表,以后 Hive中建一一3个多结构表,本来当Hive中写入数据后,HBase中也会同時 更新,以后 还要注意

A、hbase中的空cell在hive中会补null

B、hive和hbase中不匹配的字段会补null

朋友儿还都可不还还里能 在hbase的shell 交互模式下,创建一张hbse表

create 'bokeyuan','zhangyongqing'

使用有些命令,朋友儿还都可不还还里能 创建一张叫bokeyuan的表,以后 中间有一一3个多列族zhangyongqing,hbase创建表时,还都可不还还里能 不想指定字段,以后 还要指定表名以及列族

朋友儿还都可不还还里能 使用的hbase的put命令插入有些数据

put 'bokeyuan','001','zhangyongqing:name','robot'

put 'bokeyuan','001','zhangyongqing:age','20'

put 'bokeyuan','002','zhangyongqing:name','spring'

put 'bokeyuan','002','zhangyongqing:age','18'

还都可不还还里能 通过hbase的scan 全表扫描的妙招查看朋友儿插入的数据

scan ' bokeyuan'

朋友儿继续创建一张hive结构表

create external table bokeyuan (id int, name string, age int) 

STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' 

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,user:name,user:age") 

TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = " bokeyuan");

结构表创建好了后,朋友儿还都可不还还里能 使用HQL一句话来查询hive中的数据了

select * from classes;

OK

1 robot 20

2 spring 18

Debezium是一一3个多开源项目,为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一一3个多低延迟的流式外理平台。愿意安装以后 配置Debezium去监控你的数据库,以后 你的应用就还都可不还还里能 消费对数据库的每一一3个多行级别(row-level)的更改。如此已提交的更改才是可见的,本来你的应用不想担心事务(transaction)原因分析分析分析更改被回滚(roll back)。Debezium为所有的数据库更改事件提供了一一3个多统一的模型,本来你的应用不想担心每四种 数据库管理系统的错综繁复性。另外,原因分析分析分析Debezium用持久化的、有副本备份的日志来记录数据库数据变化的历史,以后 ,你的应用还都可不还还里能 随时停止再重启,而不想错过它停止运行时占据 的事件,保证了所有的事件都能被正确地、删剪占据 理掉。

该项目的GitHub地址为:https://github.com/debezium/debezium   这是一一3个多开源的项目。

 

  本来监控数据库,以后 在数据变动的前一天获得通知其实突然是一件很繁复的事情。关系型数据库的触发器还都可不还还里能 做到,以后 只对特定的数据库有效,以后 通常如此更新数据库内的请况(无法和结构的任务管理器池池通信)。有些数据库提供了监控数据变动的API原因分析分析分析框架,以后 如此一一3个多标准,次要数据库的实现妙招完会不同的,以后 还要血块特定的知识和理解特定的代码都可不还还里能运用。确保以相同的顺序查看和外理所有更改,同時 最小化影响数据库仍然非常具有挑战性。

       Debezium正好提供了模块为你做哪几个繁复的工作。有些模块是通用的,以后 都都可不还还里能适用多种数据库管理系统,但在功能和性能方面仍有有些限制。另有些模块是为特定的数据库管理系统定制的,本来朋友儿通常还都可不还还里能 更多地利用数据库系统四种 的型态来提供更多功能,Debezium提供了对MongoDB,mysql,pg,sqlserver的支持。

Debezium是一一3个多捕获数据更改(CDC)平台,以后 利用Kafka和Kafka Connect实现了另一方的持久性、可靠性和容错性。每一一3个多部署在Kafka Connect分布式的、可扩展的、容错性的服务中的connector监控一一3个多上游数据库服务器,捕获所有的数据库更改,以后 记录到一一3个多原因分析分析分析多个Kafka topic(通常一一3个多数据库表对应一一3个多kafka topic)。Kafka确保所有哪几个数据更改事件都都都可不还还里能多副本以后 总体上有序(Kafka如此保证一一3个多topic的单个分区内有序),本来,更多的客户端还都可不还还里能 独立消费同样的数据更改事件而对上游数据库系统造成的影响降到很小(原因分析分析分析N个应用都直接去监控数据库更改,对数据库的压力为N,而用debezium汇报数据库更改事件到kafka,所有的应用都去消费kafka中的消息,还都可不还还里能 把对数据库的压力降到1)。另外,客户端还都可不还还里能 随时停止消费,以后 重启,从上次停止消费的地方接着消费。每个客户端还都可不还还里能 自行决定朋友儿算不算 还要exactly-once原因分析分析分析at-least-once消息交付语义保证,以后 所有的数据库原因分析分析分析表的更改事件是按照上游数据库占据 的顺序被交付的。

       对于不还要原因分析分析分析不愿意有些容错级别、性能、可扩展性、可靠性的应用,朋友儿还都可不还还里能 使用内嵌的Debezium connector引擎来直接在应用结构运行connector。有些应用仍还要消费数据库更改事件,但更希望connector直接传递给它,而完会持久化到Kafka里。

更删剪的介绍还都可不还还里能 参考:https://www.jianshu.com/p/f86219b1ab98

bireme 的github 地址  https://github.com/HashDataInc/bireme

bireme 的介绍:https://github.com/HashDataInc/bireme/blob/master/README_zh-cn.md

另外Maxwell也是还都可不还还里能 实现MySQL到Kafka的消息中间件,消息格式采用Json:

Download:

https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.22.5/maxwell-1.22.5.tar.gz 

Source:https://github.com/zendesk/maxwell 

datax 是阿里开源的etl 工具,实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能,采用java+python进行开发,核心是java语言实现。

github地址:https://github.com/alibaba/DataX    

A、设计架构:

数据交换通过DataX进行中转,任何数据源以后和DataX连接上即还都可不还还里能 和已实现的任意数据源同步

B、框架

 

核心模块介绍:

  1. DataX完成单个数据同步的作业,朋友儿称之为Job,DataX接受到一一3个多Job前一天,将启动一一3个任务管理器池池池来完成整个作业同步过程。DataX Job模块是单个作业的中枢管理节点,承担了数据清理、子任务切分(将单一作业计算转化为多个子Task)、TaskGroup管理等功能。
  2. DataXJob启动后,会根据不同的源端切分策略,将Job切分成多个小的Task(子任务),以便于并发执行。Task便是DataX作业的最小单元,每一一3个多Task完会负责一次要数据的同步工作。
  3. 切分多个Task前一天,DataX Job会调用Scheduler模块,根据配置的并发数据量,将拆分成的Task重新组合,组装成TaskGroup(任务组)。每一一3个多TaskGroup负责以一定的并发运行完毕分配好的所有Task,默认单个任务组的并发数量为5。
  4. 每一一3个多Task都由TaskGroup负责启动,Task启动后,会固定启动Reader—>Channel—>Writer的任务管理器池来完成任务同步工作。
  5. DataX作业运行起来前一天, Job监控并等待图片多个TaskGroup模块任务完成,等待图片所有TaskGroup任务完成后Job成功退出。以后 ,异常退出,任务管理器池池退出值非0

DataX调度流程:

举例来说,用户提交了一一3个多DataX作业,以后 配置了20个并发,目的是将一一3个多100张分表的mysql数据同步到odps中间。 DataX的调度决策思路是:

  1. DataXJob根据分库分表切分成了100个Task。
  2. 根据20个并发,DataX计算共还要分配一一3个多TaskGroup。
  3. 一一3个多TaskGroup平分切分好的100个Task,每一一3个多TaskGroup负责以3个并发共计运行23个Task。

优势:

  • 次要插件完会另一方的数据转换策略,放置数据失真;
  • 提供作业全链路的流量以及数据量运行时监控,包括作业四种 请况、数据流量、数据下行速度 、执行进度等。
  • 原因分析分析分析各种原因分析分析原因分析分析传输报错的脏数据,DataX还都可不还还里能 实现精确的过滤、识别、整理、展示,为用户提不多种脏数据外理模式;
  • 精确的下行速度 控制
  • 健壮的容错机制,包括任务管理器池结构重试、任务管理器池级别重试;

从插件视角看框架

  • Job:是DataX用来描述从一一3个多源头到目的的同步作业,是DataX数据同步的最小业务单元;
  • Task:为最大化而把Job拆分得到最小的执行单元,进行并发执行;
  • TaskGroup:一组Task集合,在同一一3个多TaskGroupContainer执行下的Task集合称为TaskGroup;
  • JobContainer:Job执行器,负责Job全局拆分、调度、前置一句话和后置一句话等工作的工作单元。类似于Yarn中的JobTracker;
  • TaskGroupContainer:TaskGroup执行器,负责执行一组Task的工作单元,类似于Yarn中的TAskTacker。

    总之,Job拆分为Task,分别在框架提供的容器中执行,插件只还要实现Job和Task两次要逻辑。

    物理执行有四种 运行模式:

  • Standalone:单任务管理器池池运行,如此结构依赖;
  • Local:单任务管理器池池运行,统计信息,错误信息汇报到集中存储;
  • Distrubuted:分布式任务管理器池池运行,依赖DataX Service服务;

    总体来说,当JobContainer和TaskGroupContainer运行在同一一3个任务管理器池池池内的前一天本来单机模式,在不同任务管理器池池执行本来分布式模式。

原因分析分析分析还要开发插件,还都可不还还里能 看zhege有些插件开发指南:   https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/dataxPluginDev.md 

数据源支持请况:

类型数据源Reader(读)Writer(写)文档
RDBMS 关系型数据库 MySQL 读 、写
            Oracle         √         √     读 、写
  SQLServer 读 、写
  PostgreSQL 读 、写
  DRDS 读 、写
  通用RDBMS(支持所有关系型数据库) 读 、写
阿里云数仓数据存储 ODPS 读 、写
  ADS  
  OSS 读 、写
  OCS 读 、写
NoSQL数据存储 OTS 读 、写
  Hbase0.94 读 、写
  Hbase1.1 读 、写
  Phoenix4.x 读 、写
  Phoenix5.x 读 、写
  MongoDB 读 、写
  Hive 读 、写
无型态化数据存储 TxtFile 读 、写
  FTP 读 、写
  HDFS 读 、写
  Elasticsearch  
时间序列数据库 OpenTSDB  
  TSDB  

OGG 一般主要用于Oracle数据库。即Oracle GoldenGate是Oracle的同步工具 ,还都可不还还里能 实现一一3个多Oracle数据库之间的数据的同步,也还都可不还还里能 实现Oracle数据同步到Kafka,相关的配置操作还都可不还还里能 参考如下:

https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/100447154

https://www.jianshu.com/p/446ed2f267fa

http://blog.itpub.net/15412087/viewspace-2154644/

Databus是一一3个多实时的、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。 2011年在LinkedIn正式进入生产系统,2013年开源。

Databus通过挖掘数据库日志的妙招,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务还都可不还还里能 通过定制化client实时获取变更。

Databus的传输层端到端延迟是微秒级的,每台服务器每秒还都可不还还里能 外理数千次数据吞吐变更事件,同時 还支持无限回溯能力和充足的变更订阅功能。

github:https://github.com/linkedin/databus

databus整理:

  • 来源独立:Databus支持多种数据来源的变更抓取,包括Oracle和MySQL。
  • 可扩展、厚度可用:Databus能扩展到支持数千消费者和事务数据来源,同時 保持厚度可用性。
  • 事务按序提交:Databus能保持来源数据库中的事务删剪性,并按照事务分组和来源的提交顺寻交付变更事件。
  • 低延迟、支持多种订阅机制:数据源变更完成后,Databus能在微秒级内将事务提交给消费者。同時 ,消费者使用Databus中的服务器端过滤功能,还都可不还还里能 只获取另一方还要的特定数据。
  • 无限回溯:这是Databus最具创新性的组件之一,对消费者支持无限回溯能力。当消费者还要产生数据的删剪拷贝时(比如新的搜索索引),它不想对数据库产生任何额外负担,就还都可不还还里能 达成目的。当消费者的数据大大落后于来源数据库时,也还都可不还还里能 使用该功能。
    • Databus Relay中继的功能主要包括:
    1. 从Databus来源读取变更行,并在内存缓存内将其序列化为Databus变更事件
    2. 监听来自Databus客户端(包括Bootstrap Producer)的请求,并传输新的Databus数据变更事件
    • Databus客户端的功能主要包括:
    1. 检查Relay上新的数据变更事件,并执行特定业务逻辑的回调
    2. 原因分析分析分析落后Relay不多,向Bootstrap Server发起查询
    3. 新Databus客户端会向Bootstrap Server发起bootstrap启动查询,以后 切换到向中继发起查询,以完成最新的数据变更事件
    4. 单一客户端还都可不还还里能 外理整个Databus数据流,原因分析分析分析还都可不还还里能 成为消费者集群的一次要,其中每个消费者只外理一次要流数据
    • Databus Bootstrap Producer的功能有:
    1. 检查中继上的新数据变更事件
    2. 将变更存储在MySQL数据库中
    3. MySQL数据库供Bootstrap和客户端使用
    • Databus Bootstrap Server的主要功能,监听来自Databus客户端的请求,并返回长期回溯数据变更事件。
    • 更多还都可不还还里能 参考 databus社区wiki主页:https://github.com/linkedin/Databus/wiki
    • Databus和canal的功能对比:

支持的数据库

mysql, oracle

mysql(据说结构版本支持oracle)

Databus目前支持的数据源更多

业务开发

业务只还要实现事件外理接口

事件外理外,还要外理ack/rollback,

反序列化异常等

Databus开发接口用户友好度更高

服务模型

 relay

relay还都可不还还里能 同時 服务多个client

一一3个多server instance如此服务一一3个多client

(受限于server端保存拉取位点)

Databus服务模式更灵活

client

client还都可不还还里能 拉取多个relay的变更,

访问的relay还都可不还还里能 指定拉取有些表有些分片的变更

client如此从一一3个多server拉取变更,

以后 如此是拉取全量的变更

可扩展性

client还都可不还还里能 线性扩展,外理能力都可不还还里能线性扩展

(Databus可识别pk,自动做数据分片)

client无法扩展

Databus扩展性更好

可用性

client ha

client支持cluster模式,每个client外理一次要数据,

某个client挂掉,有些client自动接管对应分片数据

主备client模式,主client消费,

原因分析分析分析主client挂掉,备client可自动接管

Databus实时热备方案更心智心智心智成熟 图片 图片 图片 期期的句子的句子

relay/server ha

多个relay可连接到同一一3个多数据库,

client还都可不还还里能 配置多个relay,relay故障启动切换

主备relay模式,relay通过zk进行failover

canal主备模式对数据库影响更小

故障对上游

数据库的影响

client故障,bootstrap会继续拉取变更,

client恢复后直接从bootstrap拉取历史变更

client故障会阻塞server拉取变更,

client恢复会原因分析分析server瞬时从数据库拉取血块变更

Databus四种 的故障对数据库影响几乎为0

系统请况监控

任务管理器池池通过http接口将运行请况暴露给结构

暂无

Databus任务管理器池池可监控性更好

开发语言

java,核心代码16w,测试代码6w

java,4.2w核心代码,6k测试代码

Databus项目更心智心智心智成熟 图片 图片 图片 期期的句子的句子,当然学习成本也更大

总结:

1、databus活跃度不高,datax和canal 相对比较活跃。

2、datax 一般比较适合于全量数据同步,对全量数据同步下行速度 很高(任务还都可不还还里能 拆分,并发同步,本来下行速度 高),对于增量数据同步支持的不太好(还都可不还还里能 依靠时间戳+定时调度来实现,以后 如此做到实时,延迟较大)。

3、canal 、databus 等原因分析分析分析是通过日志抓取的妙招进行同步,本来对增量同步支持的比较好。

4、以上哪几个工具都缺少一一3个多监控和任务配置调度管理的平台来进行支撑。