微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案

海同职坐标 2017-11-23 16:25:30

需求背景

近年来，微服务概念持续火热，网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多，面对日益增长的业务需求是，很多公司做技术架构升级时优先选用微服务方式。我所在公司也是选的这个方向来升级技术架构，以支撑更大访问量和更方便的业务扩展。

发现问题

微服务拆分主要分两种方式：拆分业务系统不拆分数据库，拆分业务系统拆分库。如果数据规模小的话大可不必拆分数据库，因为拆分数据看必将面对多维度数据查询，跨进程之间的事务等问题。而我所在公司随着业务发展单数据库实例已经不能满足业务需要，所以选择了拆分业务系统同时拆分数据库的模式，所以也面临着以上的问题。本文主要介绍多维度数据实时查询解决方案。当前系统架构和存储结构如下：

解决思路

• 要对多数据库数据进行查询，首先就需要将数据库同步到一起以方便查询

• 为了满足大数据量数据需求，所以优先选择NOSQL数据库做同步库

• NOSQL数据库基本无法进行关联查询，所以需要将关系数据进行拼接操作，转换成非关系型数据

• 业务多维度查询需要实时性，所以需要选择NOSQL中实时性相对比较好的数据库：MongoDB

根据以上思路，总结数据整合架构如下图所示：

解决方案

目前网上一些数据同步案例分两种：MQ消息同步和binlog数据读取同步

先说MQ消息同步，该同步方式我所在公司试用过一段时间，发现以下问题：

• 数据围绕业务进行，对业务关键性数据操作发送MQ消息，对业务系统依赖性比较高

• 对于数据库中存量数据需要单独处理

• 对于工具表还需要单独维护同步

• 每次新增数据表都需要重新添加MQ逻辑

考虑到以上问题，用MQ方式同步数据并不是最优解决办法

使用binlog 数据读取方式目前有一些成熟方案，比如tungsten replicator，但这些同步工具只能实现数据1:1复制，数据复制过程自定义逻辑添加比较麻烦，不支持分库分表数据归集操作。综上所述，最优方案应该是读取后binlog后自行处理后续数据逻辑。目前binlog读取binlog工具中最成熟的方案应该就是alibaba开源的canal了。

canal

canal是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 。阿里云DRDS、阿里巴巴TDDL 二级索引、小表复制. 都是基于canal做的，应用广泛。

canal原理相对比较简单：

• 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

• mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)

• canal解析binary log对象(原始为byte流)

canal介绍： https://github.com/alibaba/canal/wiki

我使用的是canal的HA模式,由zookeeper选举可用实例，每个数据库一个instance,服务端配置如下：

目录：

conf database1 -instance.properties database2 -instance.properties canal.properties

instance.properties

canal.instance.mysql.slaveId = 1001canal.instance.master.address = X.X.X.X:3306canal.instance.master.journal.name = canal.instance.master.position = canal.instance.master.timestamp = canal.instance.dbUsername = canalcanal.instance.dbPassword = canalcanal.instance.defaultDatabaseName =canal.instance.connectionCharset = UTF-8canal.instance.filter.regex = .*\..*canal.instance.filter.black.regex =

canal.properties

canal.id= 1canal.ip=X.X.X.Xcanal.port= 11111canal.zkServers=X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181canal.zookeeper.flush.period = 1000canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}canal.file.flush.period = 1000canal.instance.memory.buffer.size = 16384canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024 canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZEcanal.instance.detecting.enable = truecanal.instance.detecting.sql = select 1canal.instance.detecting.interval.time = 3canal.instance.detecting.retry.threshold = 3canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = falsecanal.instance.transaction.size = 1024canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384canal.instance.network.sendBufferSize = 16384canal.instance.network.soTimeout = 30canal.instance.filter.query.dcl = truecanal.instance.filter.query.dml = falsecanal.instance.filter.query.ddl = falsecanal.instance.filter.table.error = falsecanal.instance.filter.rows = falsecanal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOBcanal.instance.get.ddl.isolation = falsecanal.destinations= example,p4-testcanal.conf.dir = ../confcanal.auto.scan = truecanal.auto.scan.interval = 5canal.instance.global.mode = spring canal.instance.global.lazy = falsecanal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml

部署数据流如下：

tip:

虽然canal同时支持mixed和row类型的binlog日志，但是获取行数据时如果是mixed类型的日志则获取不到表名，所以本方案暂只支持row格式的binlog

数据同步

创建canal client应用订阅canal读取的binlog数据

1.开启多instance 订阅,订阅多个instance

public void initCanalStart() { List<String> destinations = canalProperties.getDestination(); final List<CanalClient> canalClientList = new ArrayList<>(); if (destinations != null && destinations.size() > 0) { for (String destination : destinations) { // 基于zookeeper动态获取canal server的地址，建立链接，其中一台server发生crash，可以支持failover CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector(canalProperties.getZkServers(), destination, "", ""); CanalClient client = new CanalClient(destination, connector); canalClientList.add(client); client.start(); } } Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() { public void run() { try { logger.info("## stop the canal client"); for (CanalClient canalClient : canalClientList) { canalClient.stop(); } } catch (Throwable e) { logger.warn("##something goes wrong when stopping canal:", e); } finally { logger.info("## canal client is down."); } } });}

订阅消息处理

private void process() { int batchSize = 5 * 1024; while (running) { try { MDC.put("destination", destination); connector.connect(); connector.subscribe(); while (running) { Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据 long batchId = message.getId(); int size = message.getEntries().size(); if (batchId != -1 && size > 0) { saveEntry(message.getEntries()); } connector.ack(batchId); // 提交确认 // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据 } } catch (Exception e) { logger.error("process error!", e); } finally { connector.disconnect(); MDC.remove("destination"); } }}

根据数据库事件处理消息,过滤消息列表，对数据变动进行处理,用到信息为：

• insert :schemaName,tableName,beforeColumnsList

• update :schemaName,tableName,afterColumnsList

• delete :schemaName,tableName,afterColumnsList

RowChange rowChage = null; try { rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e); } EventType eventType = rowChage.getEventType(); logger.info(row_format, entry.getHeader().getLogfileName(), String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType, String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()), String.valueOf(delayTime)); if (eventType == EventType.QUERY || rowChage.getIsDdl()) { logger.info(" sql ----> " + rowChage.getSql()); continue; } DataService dataService = SpringUtil.getBean(DataService.class); for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { if (eventType == EventType.DELETE) { dataService.delete(rowData.getBeforeColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName()); } else if (eventType == EventType.INSERT) { dataService.insert(rowData.getAfterColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName()); } else if (eventType == EventType.UPDATE) { dataService.update(rowData.getAfterColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName()); } else { logger.info("未知数据变动类型：{}", eventType); } }}

ColumnsList转换成MongoTemplate 可用的数据类：DBObject,顺便做下数据类型转换

public static DBObject columnToJson(List<CanalEntry.Column> columns) { DBObject obj = new BasicDBObject(); try { for (CanalEntry.Column column : columns) { String mysqlType = column.getMysqlType(); //int类型，长度11以下为Integer，以上为long if (mysqlType.startsWith("int")) { int lenBegin = mysqlType.indexOf('('); int lenEnd = mysqlType.indexOf(')'); if (lenBegin > 0 && lenEnd > 0) { int length = Integer.parseInt(mysqlType.substring(lenBegin + 1, lenEnd)); if (length > 10) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue())); continue; } } obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Integer.parseInt(column.getValue())); } else if (mysqlType.startsWith("bigint")) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue())); } else if (mysqlType.startsWith("decimal")) { int lenBegin = mysqlType.indexOf('('); int lenCenter = mysqlType.indexOf(','); int lenEnd = mysqlType.indexOf(')'); if (lenBegin > 0 && lenEnd > 0 && lenCenter > 0) { int length = Integer.parseInt(mysqlType.substring(lenCenter + 1, lenEnd)); if (length == 0) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue())); continue; } } obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Double.parseDouble(column.getValue())); } else if (mysqlType.equals("datetime") || mysqlType.equals("timestamp")) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : DATE_TIME_FORMAT.parse(column.getValue())); } else if (mysqlType.equals("date")) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : DATE_FORMAT.parse(column.getValue())); } else if (mysqlType.equals("time")) { obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : TIME_FORMAT.parse(column.getValue())); } else { obj.put(column.getName(), column.getValue()); } } } catch (ParseException e) { e.printStackTrace(); } return obj;}

tip:

DBObject对象如果同时用于保存原始数据和组合数据或其他数据，使用时应该深度拷贝对象生成副本，然后使用副本

数据拼接

我们获取了数据库数据后做拼接操作，比如两张用户表：

user_info:{id,user_no,user_name,user_password}user_other_info:{id,user_no,idcard,realname}

拼接后mongo数据为：

user:{_id,user_no,userInfo:{id,user_no,user_name,user_password},userOtherInfo:{id,user_no,idcard,realname})

接收到的数据信息很多，如何才能简单的触发数据拼接操作呢？

先看我们能获取的信息:schemaName,tableName,DBObject,Event(insert,update,delete)

将这些信息标识拼接起来看看:/schemaName/tableName/Event(DBObject),没错,就是一个标准的restful链接。只要我们实现一个简单的springMVC 就能自动获取需要的数据信息进行拼接操作。

先实现@Controller,定义名称为Schema，value对应schemaName

@Target({ElementType.TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documented@Componentpublic @interface Schema { String value() default "";}

然后实现@RequestMapping,定义名称为Table,直接使用Canal中的EventType 对应RequestMethod

@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic @interface Table { String value() default ""; CanalEntry.EventType[] event() default {};}

然后创建springUtil,实现接口ApplicationContextAware，应用启动 加载的时候初始化两个Map:intanceMap,handlerMap

private static ApplicationContext applicationContext = null;//库名和数据处理Bean映射Mapprivate static Map<String, Object> instanceMap = new HashMap<String, Object>();//路劲和数据处理Method映射Mapprivate static Map<String, Method> handlerMap = new HashMap<String, Method>();@Overridepublic void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) { if (SpringUtil.applicationContext == null) { SpringUtil.applicationContext = applicationContext; //初始化instanceMap数据 instanceMap(); //初始化handlerMap数据 handlerMap(); }}private void instanceMap() { Map<String, Object> beans = applicationContext.getBeansWithAnnotation(Schema.class); for (Object bean : beans.values()) { Class<?> clazz = bean.getClass(); Object instance = applicationContext.getBean(clazz); Schema schema = clazz.getAnnotation(Schema.class); String key = schema.value(); instanceMap.put(key, instance); logger.info("instanceMap [{}:{}]", key, bean == null ? "null" : clazz.getName()); }}private void handlerMap() { if (instanceMap.size() <= 0) return; for (Map.Entry<String, Object> entry : instanceMap.entrySet()) { if (entry.getValue().getClass().isAnnotationPresent(Schema.class)) { Schema schema = entry.getValue().getClass().getAnnotation(Schema.class); String schemeName = schema.value(); Method[] methods = entry.getValue().getClass().getMethods(); for (Method method : methods) { if (method.isAnnotationPresent(Table.class)) { Table table = method.getAnnotation(Table.class); String tName = table.value(); CanalEntry.EventType[] events = table.event(); //未标明数据事件类型的方法不做映射 if (events.length < 1) { continue; } //同一个方法可以映射多张表 for (int i = 0; i < events.length; i++) { String path = "/" + schemeName + "/" + tName + "/" + events[i].getNumber(); handlerMap.put(path, method); logger.info("handlerMap [{}:{}]", path, method.getName()); } } else { continue; } } } else { continue; } }}

调用方法：

public static void doEvent(String path, DBObject obj) throws Exception { String[] pathArray = path.split("/"); if (pathArray.length != 4) { logger.info("path 格式不正确：{}", path); return; } Method method = handlerMap.get(path); Object schema = instanceMap.get(pathArray[1]); //查找不到映射Bean和Method不做处理 if (method == null || schema == null) { return; } try { long begin = System.currentTimeMillis(); logger.info("integrate data：{}，{}", path, obj); method.invoke(schema, new Object[]{obj}); logger.info("integrate data consume: {}ms：", System.currentTimeMillis() - begin); } catch (Exception e) { logger.error("调用组合逻辑异常", e); throw new Exception(e.getCause()); }}

数据拼接消息处理：

@Schema("demo_user")public class UserService { @Table(value = "user_info", event = {CanalEntry.EventType.INSERT, CanalEntry.EventType.UPDATE}) public void saveUser_UserInfo(DBObject userInfo) { String userNo = userInfo.get("user_no") == null ? null : userInfo.get("user_no").toString(); DBCollection collection = completeMongoTemplate.getCollection("user"); DBObject queryObject = new BasicDBObject("user_no", userNo); DBObject user = collection.findOne(queryObject); if (user == null) { user = new BasicDBObject(); user.put("user_no", userNo); user.put("userInfo", userInfo); collection.insert(user); } else { DBObject updateObj = new BasicDBObject("userInfo", userInfo); DBObject update = new BasicDBObject("$set", updateObj); collection.update(queryObject, update); } }}

示例源码

https://github.com/zhangtr/canal-mongo

出处：http://www.roncoo.com/article/detail/131115