谈谈对Canal( 增量数据订阅与消费 )的理解

概述

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(也支持mariaDB)。

起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元。

基于日志增量订阅&消费支持的业务:

  1. 数据库镜像
  2. 数据库实时备份
  3. 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
  4. search build
  5. 业务cache刷新
  6. 价格变化等重要业务消息

工作原理

mysql主备复制实现:

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的工作原理

原理相对比较简单:

  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(也就是canal)
  3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

架构设计

个人理解,数据增量订阅与消费应当有如下几个点:

  1. 增量订阅和消费模块应当包括binlog日志抓取,binlog日志解析,事件分发过滤(EventSink),存储(EventStore)等主要模块。
  2. 如果需要确保HA可以采用Zookeeper保存各个子模块的状态,让整个增量订阅和消费模块实现无状态化,当然作为consumer(客户端)的状态也可以保存在zk之中。
  3. 整体上通过一个Manager System进行集中管理,分配资源。

可以参考下图:

canal架构设计

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)
  • metaManager (增量订阅&消费信息管理器)

EventParser

整个parser过程大致可分为几部:

  1. Connection获取上一次解析成功的位置(如果第一次启动,则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点)
  2. Connection建立连接,发生BINLOG_DUMP命令
  3. Mysql开始推送Binary Log
  4. 接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析,补充一些特定信息
  5. 传递给EventSink模块进行数据存储,是一个阻塞操作,直到存储成功
  6. 存储成功后,定时记录Binary Log位置

EventSink设计

说明:

  • 数据过滤:支持通配符的过滤模式,表名,字段内容等
  • 数据路由/分发:解决1:n (1个parser对应多个store的模式)
  • 数据归并:解决n:1 (多个parser对应1个store)
  • 数据加工:在进入store之前进行额外的处理,比如join

1 数据1:n业务 :

为了合理的利用数据库资源, 一般常见的业务都是按照schema进行隔离,然后在mysql上层或者dao这一层面上,进行一个数据源路由,屏蔽数据库物理位置对开发的影响,阿里系主要是通过cobar/tddl来解决数据源路由问题。 所以,一般一个数据库实例上,会部署多个schema,每个schema会有由1个或者多个业务方关注。

2 数据n:1业务:

同样,当一个业务的数据规模达到一定的量级后,必然会涉及到水平拆分和垂直拆分的问题,针对这些拆分的数据需要处理时,就需要链接多个store进行处理,消费的位点就会变成多份,而且数据消费的进度无法得到尽可能有序的保证。 所以,在一定业务场景下,需要将拆分后的增量数据进行归并处理,比如按照时间戳/全局id进行排序归并.

EventStore设计

目前实现了Memory内存、本地file存储以及持久化到zookeeper以保障数据集群共享。
Memory内存的RingBuffer设计:

定义了3个cursor

  • Put : Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置
  • Get : 数据订阅获取的最后一次提取位置
  • Ack : 数据消费成功的最后一次消费位置

借鉴Disruptor的RingBuffer的实现,将RingBuffer拉直来看:

实现说明:

  • Put/Get/Ack cursor用于递增,采用long型存储
  • buffer的get操作,通过取余或者与操作。(与操作: cusor & (size – 1) , size需要为2的指数,效率比较高)

Instance设计

instance代表了一个实际运行的数据队列,包括了EventPaser,EventSink,EventStore等组件。
抽象了CanalInstanceGenerator,主要是考虑配置的管理方式:

1. manager方式: 和你自己的内部web console/manager系统进行对接。(alibaba内部使用方式)

2. spring方式:基于spring xml + properties进行定义,构建spring配置.

  • spring/memory-instance.xml 所有的组件(parser , sink , store)都选择了内存版模式,记录位点的都选择了memory模式,重启后又会回到初始位点进行解析。特点:速度最快,依赖最少
  • spring/file-instance.xml 所有的组件(parser , sink , store)都选择了基于file持久化模式,注意,不支持HA机制.支持单机持久化
  • spring/default-instance.xml 所有的组件(parser , sink , store)都选择了持久化模式,目前持久化的方式主要是写入zookeeper,保证数据集群共享. 支持HA
  • spring/group-instance.xml 主要针对需要进行多库合并时,可以将多个物理instance合并为一个逻辑instance,提供客户端访问。场景:分库业务。 比如产品数据拆分了4个库,每个库会有一个instance,如果不用group,业务上要消费数据时,需要启动4个客户端,分别链接4个instance实例。使用group后,可以在canal server上合并为一个逻辑instance,只需要启动1个客户端,链接这个逻辑instance即可.

Server设计

server代表了一个canal的运行实例,为了方便组件化使用,特意抽象了Embeded(嵌入式) / Netty(网络访问)的两种实现:

  • Embeded : 对latency和可用性都有比较高的要求,自己又能hold住分布式的相关技术(比如failover)
  • Netty : 基于netty封装了一层网络协议,由canal server保证其可用性,采用的pull模型,当然latency会稍微打点折扣,不过这个也视情况而定。

增量订阅/消费设计

具体的协议格式,可参见:CanalProtocol.proto
get/ack/rollback协议介绍:

  • Message getWithoutAck(int batchSize),允许指定batchSize,一次可以获取多条,每次返回的对象为Message,包含的内容为:
  • a. batch id 唯一标识
  • b. entries 具体的数据对象,对应的数据对象格式:EntryProtocol.proto
  • void rollback(long batchId),顾命思议,回滚上次的get请求,重新获取数据。基于get获取的batchId进行提交,避免误操作
  • void ack(long batchId),顾命思议,确认已经消费成功,通知server删除数据。基于get获取的batchId进行提交,避免误操作
  • canal的get/ack/rollback协议和常规的jms协议有所不同,允许get/ack异步处理,比如可以连续调用get多次,后续异步按顺序提交ack/rollback,项目中称之为流式api.
  • 流式api设计的好处:
  • get/ack异步化,减少因ack带来的网络延迟和操作成本 (99%的状态都是处于正常状态,异常的rollback属于个别情况,没必要为个别的case牺牲整个性能)
  • get获取数据后,业务消费存在瓶颈或者需要多进程/多线程消费时,可以不停的轮询get数据,不停的往后发送任务,提高并行化. (作者在实际业务中的一个case:业务数据消费需要跨中美网络,所以一次操作基本在200ms以上,为了减少延迟,所以需要实施并行化)

流式api设计:

  • 每次get操作都会在meta中产生一个mark,mark标记会递增,保证运行过程中mark的唯一性
  • 每次的get操作,都会在上一次的mark操作记录的cursor继续往后取,如果mark不存在,则在last ack cursor继续往后取
  • 进行ack时,需要按照mark的顺序进行数序ack,不能跳跃ack. ack会删除当前的mark标记,并将对应的mark位置更新为last ack cusor
  • 一旦出现异常情况,客户端可发起rollback情况,重新置位:删除所有的mark, 清理get请求位置,下次请求会从last ack cursor继续往后取

数据格式

canal采用protobuff:

Entry
    Header
        logfileName [binlog文件名]
        logfileOffset [binlog position]
        executeTime [发生的变更]
        schemaName 
        tableName
        eventType [insert/update/delete类型]
    entryType   [事务头BEGIN/事务尾END/数据ROWDATA]
    storeValue  [byte数据,可展开,对应的类型为RowChange]    
RowChange
    isDdl       [是否是ddl变更操作,比如create table/drop table]
    sql     [具体的ddl sql]
    rowDatas    [具体insert/update/delete的变更数据,可为多条,1个binlog event事件可对应多条变更,比如批处理]
        beforeColumns [Column类型的数组]
        afterColumns [Column类型的数组]      
Column 
    index       
    sqlType     [jdbc type]
    name        [column name]
    isKey       [是否为主键]
    updated     [是否发生过变更]
    isNull      [值是否为null]
    value       [具体的内容,注意为文本]

canal-message example:

比如数据库中的表:

mysql> select * from person;
+----+------+------+------+
| id | name | age  | sex  |
+----+------+------+------+
|  1 | zzh  |   10 | m    |
|  3 | zzh3 |   12 | f    |
|  4 | zzh4 |    5 | m    |
+----+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

更新一条数据(update person set age=15 where id=4):

****************************************************
* Batch Id: [2] ,count : [3] , memsize : [165] , Time : 2016-09-07 15:54:18
* Start : [mysql-bin.000003:6354:1473234846000(2016-09-07 15:54:06)] 
* End : [mysql-bin.000003:6550:1473234846000(2016-09-07 15:54:06)] 
****************************************************

================> binlog[mysql-bin.000003:6354] , executeTime : 1473234846000 , delay : 12225ms
 BEGIN ----> Thread id: 67
----------------> binlog[mysql-bin.000003:6486] , name[canal_test,person] , eventType : UPDATE , executeTime : 1473234846000 , delay : 12225ms
id : 4    type=int(11)
name : zzh4    type=varchar(100)
age : 15    type=int(11)    update=true
sex : m    type=char(1)
----------------
 END ----> transaction id: 308
================> binlog[mysql-bin.000003:6550] , executeTime : 1473234846000 , delay : 12240ms

HA机制设计

canal的HA分为两部分,canal server和canal client分别有对应的ha实现:

  • canal server: 为了减少对mysql dump的请求,不同server上的instance要求同一时间只能有一个处于running,其他的处于standby状态.
  • canal client: 为了保证有序性,一份instance同一时间只能由一个canal client进行get/ack/rollback操作,否则客户端接收无法保证有序。

整个HA机制的控制主要是依赖了zookeeper的几个特性,watcher和EPHEMERAL节点(和session生命周期绑定),可以看下我之前zookeeper的相关文章。

Canal Server:

大致步骤:

  1. canal server要启动某个canal instance时都先向zookeeper进行一次尝试启动判断 (实现:创建EPHEMERAL节点,谁创建成功就允许谁启动)
  2. 创建zookeeper节点成功后,对应的canal server就启动对应的canal instance,没有创建成功的canal instance就会处于standby状态
  3. 一旦zookeeper发现canal server A创建的节点消失后,立即通知其他的canal server再次进行步骤1的操作,重新选出一个canal server启动instance.
  4. canal client每次进行connect时,会首先向zookeeper询问当前是谁启动了canal instance,然后和其建立链接,一旦链接不可用,会重新尝试connect.
  5. Canal Client的方式和canal server方式类似,也是利用zokeeper的抢占EPHEMERAL节点的方式进行控制.

HA配置架构图(举例)如下所示:

canal其他链接方式

canal还有几种连接方式:

1. 单连

2. 两个client+两个instance+1个mysql

当mysql变动时,两个client都能获取到变动

3. 一个server+两个instance+两个mysql+两个client

4. instance的standby配置

整体架构

从整体架构上来说canal是这种架构的(canal中没有包含一个运维的console web来对接,但要运用于分布式环境中肯定需要一个Manager来管理):

一个总体的manager system对应于n个Canal Server(物理上来说是一台服务器), 那么一个Canal Server对应于n个Canal Instance(destinations). 大体上是三层结构,第二层也需要Manager统筹运维管理。

那么随着Docker技术的兴起,是否可以试一下下面的架构呢?

  • 一个docker中跑一个instance服务,相当于略去server这一层的概念。
  • Manager System中配置一个instance,直接调取一个docker发布这个instance,其中包括向这个instance发送配置信息,启动instance服务.
  • instance在运行过程中,定时刷新binlog filename+ binlog position的信息至zk。
  • 如果一个instance出现故障,instance本身报错或者zk感知此node消失,则根据相应的信息,比如上一步保存的binlog filename+binlog position重新开启一个docker服务,当然这里可以适当的加一些重试机制。
  • 当要更新时,类似AB test, 先关闭一个docker,然后开启新的已更新的替换,循序渐进的进行。
  • 当涉及到分表分库时,多个物理表对应于一个逻辑表,可以将结果存于一个公共的模块(比如MQ),或者单独存取也可以,具体情况具体分析
  • 存储可以参考canal的多样化:内存,文件,zk,或者加入至MQ中
  • docker由此之外的工具管理,比如kubernetes
  • 也可以进一步添加HA的功能,两个docker对应一个mysql,互为主备,类似Canal的HA架构。如果时效性不是贴别强的场景,考虑到成本,此功能可以不采用。

总结

这里总结了一下Canal的一些点,仅供参考:

  1. 原理: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);解析binary log对象(原始为byte流)
  2. 重复消费问题:在消费端解决。
  3. 采用开源的open-replicator来解析binlog
  4. canal需要维护EventStore,可以存取在Memory, File, zk
  5. canal需要维护客户端的状态,同一时刻一个instance只能有一个消费端消费
  6. 数据传输格式:protobuff
  7. 支持binlog format 类型:statement, row, mixed. 多次附加功能只能在row下使用,比如otter
  8. binlog position可以支持保存在内存,文件,zk中
  9. instance启动方式:rpc/http; 内嵌
  10. 有ACK机制
  11. 无告警,无监控,这两个功能都需要对接外部系统
  12. 方便快速部署。

参考资料

  1. https://github.com/alibaba/canal


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1 条评论

  1. xuxu 说道:

    请问CANAL支持JMX Metrics吗?如果不支持的话需要使用什么来监控运行状况呢?谢谢

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