微服务MySQL分库分表数据到MongoDB同步方案

在现有的架构中做大数据分析，第一步面临的问题就是数据如何从关系型数据库到非关系数据库，网上有很多的解决方案，我们也经过了很多的摸索，经历了三套方案的实践，最终使用了canal。这是我们大数据部门的一个同事张同睿写的文章，分享给大家，如果感兴趣后面可以进一步的介绍。

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

canal.properties

canal.id= 1
canal.ip=X.X.X.X
canal.port= 11111
canal.zkServers=X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181
canal.zookeeper.flush.period = 1000
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}
canal.file.flush.period = 1000
canal.instance.memory.buffer.size = 16384
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024 ...
canal.instance.global.lazy = false
canal.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
@Component
public @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)
@Documented
public @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

@Override
public 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(){ ...}

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