认识数据实时同步神器—Canal～认识数据实时同步神器

作者：幻好
来源：恒生LIGHT云社区
随着系统业务量的不断扩大，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，多个数据库之前就会存在数据实时同步的问题，为了解决这个问题，需要采用一些数据实时同步中间件来解决问题。

Canal简介
Canal是阿里开源的一款基于 Mysql数据库 binlog的增量订阅和消费组件，通过它可以订阅数据库的 binlog日志，然后进行一些数据消费，如数据镜像、数据异构、数据索引、缓存更新等。相对于消息队列，通过这种机制可以实现数据的有序化和一致性。
设计背景
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。
目前内部使用的同步，已经支持mysql5.x和oracle部分版本的日志解析。
基于日志增量订阅&消费支持的业务：

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

工作原理
mysql主备复制实现 【认识数据实时同步神器—Canal～】

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从上层来看，复制分成三步：

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）；
slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
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

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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)

底层架构

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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设计

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整个 parser过程大致可分为几步：

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)
Connection建立链接，发送BINLOG_DUMP指令
// 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
Mysql开始推送Binaly Log
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
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
存储成功后，定时记录Binaly Log位置

EventSink设计

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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：

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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

Instance设计

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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

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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。(阿里系的notify和metaq，典型的push/pull模型，目前也逐步的在向pull模型靠拢，push在数据量大的时候会有一些问题)

HA机制
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:

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大致步骤：

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)
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
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.
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。
应用场景
数据同步

微服务开发环境下，为了提高搜索效率，以及搜索的精准度，会大量使用Redis、Mongodb等NoSQL数据库，也会使用大量的Solr、Elasticsearch等全文检索服务。那么，这个时候，就会有一个问题需要我们来思考和解决：那就是数据同步的问题！
Canal可以将实时变化的数据库中的数据同步到Redis,Mongodb或者Solr/Elasticsearch中。
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数据异构在大型网站架构中，DB都会采用分库分表来解决容量和性能问题，但分库分表之后带来的新问题。比如不同维度的查询或者聚合查询，此时就会非常棘手。一般我们会通过数据异构机制来解决此问题，数据异构就是将需要join查询的多表按照某一个维度又聚合在一个DB中。让你去查询。canal就是实现数据异构的手段之一。