读书笔记——

【开源代码】Canal：阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件

作者：Alibaba Open Source

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

背景

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。

当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)

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

项目介绍

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)

环境要求

1. 操作系统

  • 纯java开发，windows/linux均可支持
  • jdk建议使用1.6.25以上的版本，稳定可靠，目前阿里巴巴使用基本为此版本。

2. mysql要求

目前canal测试已支持mysql 5.7.13/5.6.10及以下的版本，mariadb 5.5.35和10.0.7(理论上可支持以下版本)

canal的原理是基于mysql binlog技术，所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能，建议配置binlog模式为row.(ps. 目前canal已经支持mixed/statement/row模式)

[mysqld]
log-bin=mysql-bin #添加这一行就ok  
binlog-format=ROW #选择row模式  
server_id=1 #配置mysql replaction需要定义，不能和canal的slaveId重复

canal的原理是模拟自己为mysql slave，所以这里一定需要做为mysql slave的相关权限：

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';    
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';  
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;  
FLUSH PRIVILEGES;

针对已有的账户可通过grants查询权限：

show grants for 'canal';

架构

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)

知识科普：

mysql的Binlay Log介绍：

简单点说：

  • mysql的binlog是多文件存储，定位一个LogEvent需要通过binlog filename + binlog position，进行定位

  • mysql的binlog数据格式，按照生成的方式，主要分为：statement-based、row-based、mixed。

    mysql> show variables like ‘binlog_format’;

目前canal支持所有模式的增量订阅(但配合同步时，因为statement只有sql，没有数据，无法获取原始的变更日志，所以一般建议为ROW模式)

EventParser设计

整个parser过程分为：

  1. Connection获取上一次解析成功的位置 (如果第一次启动，则获取初始指定的位置或者是当前数据库的binlog位点)
  2. Connection建立链接，发送BINGLOG_DUMP指令
      1. write command number
      1. write 4 bytes bin-log position to start at
      1. write 2 bytes bin-log flags
      1. write 4 bytes server id of the slave
      1. write bin-log file name
  3. Mysql开始推送Binaly Log
  4. 接收到的Binaly Log的通过Binlog parser进行协议解析，补充一些特定信息（补充字段名字，字段类型，主键信息，unsigned类型处理）
  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Binaly Log位置

mysql的Binary Log网络协议：

说明：

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

EventStore设计

  1. 目前仅实现了Memory内存模式，后续计划增加本地file存储，mixed混合模式
  2. 借鉴了Disruptor的RingBuffer的实现思路

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：

  • manager方式：和你自己的内部web console/manager系统进行对接。(目前主要是公司内部使用)
  • spring方式：基于spring xml + properties进行定义，构建spring配置。

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

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：batch id唯一标识、entries 具体的数据对象。
  • 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。

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

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)。

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。

Canal Client的方式和canal server方式类似，也是利用zookeeper的抢占EPHEMERAL节点的方式进行控制。