阿里开源Canal--①简介
canal是阿里巴巴旗下的一款開源項目，純Java開發。基于數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。
背景
早期，阿里巴巴B2B公司因為存在杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求。不過早期的數據庫同步業務，主要是基于trigger的方式獲取增量變更，不過從2010年開始，阿里系公司開始逐步的嘗試基于數據庫的日志解析，獲取增量變更進行同步，由此衍生出了增量訂閱&消費的業務，從此開啟了一段新紀元。ps. 目前內部使用的同步，已經支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析
基于日志增量訂閱&消費支持的業務：
項目介紹
名稱：canal [k?'n?l]
譯意： 水道/管道/溝渠
語言： 純java開發
定位： 基于數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了mysql
關鍵詞： mysql binlog parser / real-time / queue&topic
工作原理
mysql主備復制實現
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從上層來看，復制分成三步：
canal的工作原理：
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原理相對比較簡單：
架構
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說明：
- server代表一個canal運行實例，對應于一個jvm
- instance對應于一個數據隊列 （1個server對應1..n個instance)
instance模塊：
- eventParser (數據源接入，模擬slave協議和master進行交互，協議解析)
- eventSink (Parser和Store鏈接器，進行數據過濾，加工，分發的工作)
- eventStore (數據存儲)
- metaManager (增量訂閱&消費信息管理器)
知識科普
mysql的Binlay Log介紹
- (http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/binary-log.html)
- (http://www.taobaodba.com/html/474_mysqls-binary-log_details.html)
簡單點說：
- mysql的binlog是多文件存儲，定位一個LogEvent需要通過binlog filename + binlog position，進行定位
- mysql的binlog數據格式，按照生成的方式，主要分為：statement-based、row-based、mixed。
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mysql> show variables like 'binlog_format';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| binlog_format | ROW |+---------------+-------+1 row in set (0.00 sec)目前canal支持所有模式的增量訂閱(但配合同步時，因為statement只有sql，沒有數據，無法獲取原始的變更日志，所以一般建議為ROW模式)
EventParser設計
大致過程：
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整個parser過程大致可分為幾步：
// 0. write command number
// 1. write 4 bytes bin-log position to start at
// 2. write 2 bytes bin-log flags
// 3. write 4 bytes server id of the slave
// 4. write bin-log file name
// 補充字段名字，字段類型，主鍵信息，unsigned類型處理
EventSink設計
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說明：
- 數據過濾：支持通配符的過濾模式，表名，字段內容等
- 數據路由/分發：解決1:n (1個parser對應多個store的模式)
- 數據歸并：解決n:1 (多個parser對應1個store)
- 數據加工：在進入store之前進行額外的處理，比如join
數據1:n業務
為了合理的利用數據庫資源， 一般常見的業務都是按照schema進行隔離，然后在mysql上層或者dao這一層面上，進行一個數據源路由，屏蔽數據庫物理位置對開發的影響，阿里系主要是通過cobar/tddl來解決數據源路由問題。
所以，一般一個數據庫實例上，會部署多個schema，每個schema會有由1個或者多個業務方關注
數據n:1業務
同樣，當一個業務的數據規模達到一定的量級后，必然會涉及到水平拆分和垂直拆分的問題，針對這些拆分的數據需要處理時，就需要鏈接多個store進行處理，消費的位點就會變成多份，而且數據消費的進度無法得到盡可能有序的保證。
所以，在一定業務場景下，需要將拆分后的增量數據進行歸并處理，比如按照時間戳/全局id進行排序歸并.
EventStore設計
- 1. 目前僅實現了Memory內存模式，后續計劃增加本地file存儲，mixed混合模式
- 2. 借鑒了Disruptor的RingBuffer的實現思路
RingBuffer設計：
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定義了3個cursor
- Put : Sink模塊進行數據存儲的最后一次寫入位置
- Get : 數據訂閱獲取的最后一次提取位置
- Ack : 數據消費成功的最后一次消費位置
借鑒Disruptor的RingBuffer的實現，將RingBuffer拉直來看：
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實現說明：
- Put/Get/Ack cursor用于遞增，采用long型存儲
- buffer的get操作，通過取余或者與操作。(與操作： cusor & (size - 1) , size需要為2的指數，效率比較高)
Instance設計
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instance代表了一個實際運行的數據隊列，包括了EventPaser,EventSink,EventStore等組件。
抽象了CanalInstanceGenerator，主要是考慮配置的管理方式：
- manager方式： 和你自己的內部web console/manager系統進行對接。(目前主要是公司內部使用)
- spring方式：基于spring xml + properties進行定義，構建spring配置.
Server設計
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server代表了一個canal的運行實例，為了方便組件化使用，特意抽象了Embeded(嵌入式) / Netty(網絡訪問)的兩種實現
- Embeded : 對latency和可用性都有比較高的要求，自己又能hold住分布式的相關技術(比如failover)
- Netty : 基于netty封裝了一層網絡協議，由canal server保證其可用性，采用的pull模型，當然latency會稍微打點折扣，不過這個也視情況而定。(阿里系的notify和metaq，典型的push/pull模型，目前也逐步的在向pull模型靠攏，push在數據量大的時候會有一些問題)
增量訂閱/消費設計
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具體的協議格式，可參見：CanalProtocol.proto
get/ack/rollback協議介紹：
- Message getWithoutAck(int batchSize)，允許指定batchSize，一次可以獲取多條，每次返回的對象為Message，包含的內容為：
a. batch id 唯一標識
b. entries 具體的數據對象，對應的數據對象格式：EntryProtocol.proto - void rollback(long batchId)，顧命思議，回滾上次的get請求，重新獲取數據。基于get獲取的batchId進行提交，避免誤操作
- void ack(long batchId)，顧命思議，確認已經消費成功，通知server刪除數據。基于get獲取的batchId進行提交，避免誤操作
canal的get/ack/rollback協議和常規的jms協議有所不同，允許get/ack異步處理，比如可以連續調用get多次，后續異步按順序提交ack/rollback，項目中稱之為流式api.
流式api設計的好處：
- get/ack異步化，減少因ack帶來的網絡延遲和操作成本 (99%的狀態都是處于正常狀態，異常的rollback屬于個別情況，沒必要為個別的case犧牲整個性能)
- get獲取數據后，業務消費存在瓶頸或者需要多進程/多線程消費時，可以不停的輪詢get數據，不停的往后發送任務，提高并行化. (作者在實際業務中的一個case：業務數據消費需要跨中美網絡，所以一次操作基本在200ms以上，為了減少延遲，所以需要實施并行化)
流式api設計：
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- 每次get操作都會在meta中產生一個mark，mark標記會遞增，保證運行過程中mark的唯一性
- 每次的get操作，都會在上一次的mark操作記錄的cursor繼續往后取，如果mark不存在，則在last ack cursor繼續往后取
- 進行ack時，需要按照mark的順序進行數序ack，不能跳躍ack. ack會刪除當前的mark標記，并將對應的mark位置更新為last ack cusor
- 一旦出現異常情況，客戶端可發起rollback情況，重新置位：刪除所有的mark, 清理get請求位置，下次請求會從last ack cursor繼續往后取
數據對象格式：EntryProtocol.proto
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EntryHeaderlogfileName [binlog文件名]logfileOffset [binlog position]executeTime [binlog里記錄變更發生的時間戳]schemaName [數據庫實例]tableName [表名]eventType [insert/update/delete類型]entryType [事務頭BEGIN/事務尾END/數據ROWDATA]storeValue [byte數據,可展開，對應的類型為RowChange]RowChange isDdl [是否是ddl變更操作，比如create table/drop table] sql [具體的ddl sql] rowDatas [具體insert/update/delete的變更數據，可為多條，1個binlog event事件可對應多條變更，比如批處理] beforeColumns [Column類型的數組] afterColumns [Column類型的數組]Column index [column序號] sqlType [jdbc type] name [column name] isKey [是否為主鍵] updated [是否發生過變更] isNull [值是否為null] value [具體的內容，注意為文本]說明：
- 可以提供數據庫變更前和變更后的字段內容，針對binlog中沒有的name,isKey等信息進行補全
- 可以提供ddl的變更語句
HA機制設計
canal的ha分為兩部分，canal server和canal client分別有對應的ha實現
- canal server: 為了減少對mysql dump的請求，不同server上的instance要求同一時間只能有一個處于running，其他的處于standby狀態.
- canal client: 為了保證有序性，一份instance同一時間只能由一個canal client進行get/ack/rollback操作，否則客戶端接收無法保證有序。
整個HA機制的控制主要是依賴了zookeeper的幾個特性，watcher和EPHEMERAL節點(和session生命周期綁定)，可以看下我之前zookeeper的相關文章。
Canal Server:
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大致步驟：
Canal Client的方式和canal server方式類似，也是利用zookeeper的搶占EPHEMERAL節點的方式進行控制.
作者：擼碼小丑
鏈接：https://www.jianshu.com/p/87944efe1005
來源：簡書
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的阿里开源Canal--①简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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