隨行付微服務之資料同步Porter

馬力_隨行付發表於2018-11-30

前言

Porter是一款資料同步中介軟體，主要用於解決同構/異構資料庫之間的表級別資料同步問題。

背景

在微服務架構模式下深刻的影響了應用和資料庫之間的關係，不像傳統多個服務共享一個資料庫，微服務架構下每個服務都要有自己的資料庫。如果你想獲得微服務帶來的好處，每個服務獨有一個資料庫是必須的，因為微服務強調的就是鬆耦合。我們希望資料庫就和服務一樣，要有充分的獨立性、可以和服務一起部署、一起擴充套件、一起重構。同時，還需要兼顧資料中心的資料聚合、DBA的多種資料庫備份、報表中心的業務報表等等矛盾問題。因此便產生了「Porter」專案。

微服務改造過程中，無法避免的一個坎，那就是垂直拆庫，根據不同的子服務，把過去的「一庫多服」拆分成「一庫一服」。

一庫一服還是一庫多服？

不管是否是微服務架構，應用的各個模組之間都需要頻繁的通訊、協作、共享資料，實現系統的整體價值。區別點在於單體應用是通過本地方法呼叫來完成；在微服務中是通過遠端API呼叫完成。

而共享資料最賤的方式就是採用共享資料庫模式，也就是單體應用中最常用的方式，一般只有一個資料庫，如圖一庫多服和一庫一服的方式:

一庫多服的架構模式通常會被認為是微服務架構下的反正規化，它的問題在於：

穩定性：單點故障，一個資料庫掛掉，整批服務全部停止。服務獨立性被扼殺？
耦合性：資料在一起，會給貪圖方便的開發或者DBA工程師編寫很多資料間高度依賴的程式或者工具；
擴充套件性：無法針對某一個服務進行精準優化或擴充套件，服務會大體分為兩個讀多寫少、寫多讀少，資料庫優化是根據服務而來的，不是一篇而論。

所以隨行付內部一般推薦的做法：是為每一個微服務準備一個單獨的資料庫，即一庫一服模式。這種模式更加適合微服務架構，它滿足每一個服務是獨立開發、獨立部署、獨立擴充套件的特性。當需要對一個服務進行升級或者資料架構改動的時候，無須影響到其他的服務。需要對某個服務進行擴充套件的時候，也可以手術式的對某一個服務進行區域性擴容。

那麼問題來了，在改造中我們發現，以下問題，誕生了該專案：

報表中心和前端詳細頁都存在SQL Join方式，經歷我們一庫一服的拆分後，無法在繼續使用SQL Join方式了…
資料中心，做得是資料聚合，資料拆分後，給資料中心帶來了很大的麻煩…
微服務之後，各個應用模組對資料庫的要求出現了分歧，資料庫型別多元化自主選擇還是統一…
等等…

Proter介紹

Porter是一個集中式的資料處理通道，所有的資料都在這個資料處理平臺匯聚、分發。Porter是一個無中心、外掛友好型分散式資料同步中介軟體。預設註冊中心外掛實現為zookeeper, 當然，你也可以基於註冊中心介面實現自定義註冊中心模組。在Porter的主流程外分佈著叢集外掛、源端消費外掛、源端訊息轉換器外掛、目標端寫入外掛、告警外掛、自定義資料定義外掛等外掛模組，除了叢集外掛、告警外掛是Porter任務節點全域性作用域外，其餘外掛模組都隨著同步任務的不同而相應組合。得益於良好的設計模式，Porter才能為大家呈現如此靈活的擴充套件性與易用性。

功能

Porter始於2017年，提供資料同步功能，但並不僅僅侷限於資料同步，在隨行付內部廣泛使用。主要提供一下功能：

原生支援Oracle|Mysql到Jdbc關係型資料庫最終一致同步
外掛友好化，支援自定義源端消費外掛、目標端載入外掛、告警外掛等外掛二次開發。
支援自定義源端、目標端表、欄位對映
支援節點基於配置檔案的同步任務配置。
支援管理後臺同步任務推送，節點、任務管理。提供任務執行指標監控，節點執行日誌、任務異常告警。
支援節點資源限流、分配。
基於Zookeeper叢集外掛的分散式架構。支援自定義叢集外掛。

架構設計

Porter節點通過註冊中心實現分散式叢集，並根據資源需求動態擴縮容。Portert與註冊中心協商了一套任務、節點、統計介面，Porter節點通過監聽註冊中心介面資料的變化實現任務的分配管理。配置管理後臺遵守並實現註冊中心的介面規範，實現對Porter節點遠端管理。註冊中心同樣有一套分散式鎖機制，用於任務資源的分配。

在這個機制外，Porter節點可以通過本地配置檔案的方式實現任務的定義。

原理介紹:

1、基於Canal開源產品，獲取MySql資料庫增量日誌資料。
2、管理系統架構。管理節點(web manager)管理工作節點任務編排、資料工作節點(TaskWork)彙報工作進度
3、基於Zookeeper叢集外掛的分散式架構。支援自定義叢集外掛
4、基於Kafka訊息元件，每張表對應一個Topic，資料節點分Topic消費工作

處理流程

為了保證資料的一致性，源端資料提取與目標端插入採用單執行緒順序執行，中間階段通過多執行緒執行提高資料處理速度。對照上圖就是SelectJob與LoadJob單執行緒執行，ExtractJob、TransformJob執行緒並行執行，然後在LoadJob階段對資料包進行排序，順序寫入目標端。

正如文章開頭所說，告警外掛與註冊中心外掛在多個任務間共享，每個任務根據源端與目標端的型別、源端資料格式選擇與之相匹配的處理外掛。也就是說告警外掛、註冊中心外掛與Porter節點配置相關，資料消費外掛、目標端外掛、自定義資料處理外掛等外掛與任務配置相關。

外掛化設計

Porter通過SPI規範結合單例、工廠、監聽者模式等設計模式，實現了極大的靈活性與鬆耦合，滿足不同場景的二次開發。具體涵蓋如下四個方面的外掛化設計：

註冊中心外掛
源端消費外掛
目標端載入外掛
自定義資料處理外掛

註冊中心外掛

在common包META-INF/spring.factories有如下內容:

 cn.vbill.middleware.porter.common.cluster.ClusterProvider= cn.vbill.middleware.porter.common.cluster.impl.zookeeper.ZookeeperClusterProvider複製程式碼

摘抄ClusterProvider介面定義：

  /**     * 匹配配置檔案指定的註冊中心實現     * @param type     * @return     */    boolean matches(ClusterPlugin type);
複製程式碼

porter-boot的配置檔案對註冊中心的配置如下:

 #叢集配置 porter.cluster.strategy=ZOOKEEPER porter.cluster.client.url=127.0.0.1:2181 porter.cluster.client.sessionTimeout=100000複製程式碼

看到這裡，有了配置檔案和外掛定義，我們還差使配置生效的程式碼。程式碼在Porter-boot的啟動類NodeBootApplication中:

  //初始化叢集提供者中介軟體,spring spi外掛     try { 
       //獲取叢集配置資訊        ClusterProviderProxy.INSTANCE.initialize(config.getCluster());
     
  } catch (Exception e) { 
       ClusterProviderProxy.INSTANCE.stop();
        throw new RuntimeException("叢集配置引數ClusterConfig初始化失敗, 資料同步節點退出!error:" + e.getMessage());
     
  }複製程式碼

ClusterProviderProxy是一個單例列舉類，在initialize中根據spring.factories配置的實現類順序通過實現類的matches方法匹配配置檔案的配置:

   List<
ClusterProvider>
 providers = SpringFactoriesLoader.loadFactories(   ClusterProvider.class, JavaFileCompiler.getInstance());
               for (ClusterProvider tmp : providers) { 
               if (tmp.matches(config.getStrategy())) { 
                   tmp.start(config);
                    provider = tmp;
                    break;
                
  }            
  }複製程式碼

Porter節點通過註冊ClusterListener監聽感知註冊中心的通知事件，Porter的zookeeper實現在包porter-cluster裡,通過ZookeeperClusterMonitor啟用:

  cn.vbill.middleware.porter.common.cluster.impl.zookeeper.ZookeeperClusterListener=\  cn.vbill.middleware.porter.cluster.zookeeper.ZKClusterTaskListener,\  cn.vbill.middleware.porter.cluster.zookeeper.ZKClusterNodeListener,\  cn.vbill.middleware.porter.cluster.zookeeper.ZKClusterStatisticListener,\  cn.vbill.middleware.porter.cluster.zookeeper.ZKClusterConfigListener複製程式碼

源端消費外掛

本地配置檔案任務配置引數如下，指定了源端消費外掛，源端連線資訊，資料轉換外掛，目標端外掛等:

node.task[0].taskId=任務IDnode.task[0].consumer.consumerName=KafkaFetch #源端消費外掛node.task[0].consumer.converter=oggJson #資料轉換外掛node.task[0].consumer.source.sourceType=KAFKAnode.task[0].consumer.source.servers=127.0.0.1:9200node.task[0].consumer.source.topics=kafka主題node.task[0].consumer.source.group=消費組node.task[0].consumer.source.oncePollSize=單次消費資料條數node.task[0].consumer.source.pollTimeOut=100node.task[0].loader.loaderName=JdbcBatch #目標端外掛node.task[0].loader.source.sourceName=全域性目標端資料來源名字複製程式碼

kafka消費外掛“KafkaFetch”定義在porter-plugin/kafka-consumer包，通過META-INF/spring.factories暴露實現:

 cn.vbill.middleware.porter.core.consumer.DataConsumer  = cn.vbill.middleware.porter.plugin.consumer.kafka.KafkaConsumer複製程式碼

通過消費器工廠類DataConsumerFactory查詢並啟用,這裡的consumerName就是在配置檔案中配置的“KafkaFetch”

 public DataConsumer newConsumer(String consumerName) throws DataConsumerBuildException { 
       for (DataConsumer t : consumerTemplate) { 
           if (t.isMatch(consumerName)) { 
               try { 
                   return t.getClass().newInstance();
                
  } catch (Exception e) { 
                   LOGGER.error("%s", e);
                    throw new DataConsumerBuildException(e.getMessage());
                
  }            
  }        
  }        return null;
    
  }複製程式碼

目標端載入外掛

要實現目標端載入外掛需要繼承cn.vbill.middleware.porter.core.consumer.AbstractDataConsumer

 //為該外掛指定的外掛名稱，用於在任務配置中指定目標端外掛型別    protected String getPluginName();
        //LoadJob階段執單執行緒執行，實際的目標端插入邏輯，插入物件通過mouldRow()在TransformJob構造    public Pair<
Boolean, List<
SubmitStatObject>
>
 load(ETLBucket bucket) throws TaskStopTriggerException, InterruptedException;
    //transform階段多執行緒並行執行,用於自定義處理資料行    public void mouldRow(ETLRow row) throws TaskDataException;
    複製程式碼

完成自定義目標端外掛開發後，通過spring SPI機制釋出外掛

 cn.vbill.middleware.porter.core.loader.DataLoader=\ cn.vbill.middleware.porter.plugin.loader.DemoLoader複製程式碼

通過載入器工廠類DataLoaderFactory查詢並啟用,這裡的loaderName就是在getPluginName()指定的外掛名稱

  public DataLoader newLoader(String loaderName) throws DataLoaderBuildException { 
       for (DataLoader t : loaderTemplate) { 
           if (t.isMatch(loaderName)) { 
               try { 
                   return t.getClass().newInstance();
                
  } catch (Exception e) { 
                   LOGGER.error("%s", e);
                    throw new DataLoaderBuildException(e.getMessage());
                
  }            
  }        
  }複製程式碼

那麼在任務配置時如何指定呢?看這裡:

 porter.task[0].loader.loaderName=目標端外掛名稱複製程式碼

實現細節參考porter-plugin包下的kafka-loader、jdbc-loader、kudu-loader三個目標端

自定義資料處理外掛

假設我們要將mysql表T_USER同步到目標端Oracle T_USER_2，源端表T_USER表結構與目標端表T_USER_2一致。我們的需求是隻保留FLAG欄位等於0的使用者資料。

需求有了，接下來我們就要實現EventProcessor介面做自定義資料過濾

 package cn.vbill.middleware.porter.plugin;
 public class UserFilter implements cn.vbill.middleware.porter.core.event.s.EventProcessor { 
   @Override    public void process(ETLBucket etlBucket) { 
       List<
ETLRow>
 rows = etlBucket.getRows().stream().filter(r ->
 { 
           //第一步 找到表名為T_USER的記錄            boolean tableMatch = r.getFinalTable().equalsIgnoreCase("T_USER");
            if (!tableMatch) return tableMatch;
            //第二步 找到欄位FLAG的值不等於0的記錄            boolean columnMatch = r.getColumns().stream().filter(c ->
 c.getFinalName().equalsIgnoreCase("FLAG")            &
&
 (null == c.getFinalValue() || !c.getFinalValue().equals("0"))).count() >
 0;
            return tableMatch &
&
 columnMatch;
        
  }).collect(Collectors.toList());
        //第三步 清除不符合條件的集合        etlBucket.getRows().removeAll(rows);
    
  }
  }複製程式碼

在任務中指定自定義資料處理外掛:

porter.task[0].taskId=任務IDporter.task[0].consumer.consumerName=CanalFetchporter.task[0].consumer.converter=canalRowporter.task[0].consumer.source.sourceType=CANALporter.task[0].consumer.source.slaveId=0porter.task[0].consumer.source.address=127.0.0.1:3306porter.task[0].consumer.source.database=資料庫porter.task[0].consumer.source.username=賬號porter.task[0].consumer.source.password=密碼porter.task[0].consumer.source.filter=*.\.t_userporter.task[0].consumer.eventProcessor.className=cn.vbill.middleware.porter.plugin.UserFilterporter.task[0].consumer.eventProcessor.content=/path/UserFilter.classporter.task[0].loader.loaderName=JdbcBatch #目標端外掛porter.task[0].loader.source.sourceType=JDBCporter.task[0].loader.source.dbType=ORACLEporter.task[0].loader.source.url=jdbc:oracle:thin:@//127.0.0.1:1521/oracledbporter.task[0].loader.source.userName=demoporter.task[0].loader.source.password=demoporter.task[0].mapper[0].auto=falseporter.task[0].mapper[0].table=T_USER,T_USER_2複製程式碼

叢集機制

Porter的叢集模式依賴叢集外掛，預設的叢集外掛基於zookeeper實現。Porter任務節點和管理節點並不是強制繫結關係，任務部署可以通過任務配置檔案，也可以通過管理節點推送。管理節點還可以管理節點、收集、展示監控指標資訊等，是一個不錯的、簡化運維的管理平臺。同樣的，可以基於zookeeper資料結構協議實現你自己的管理平臺。

叢集模式下的系統結構：

zookeeper叢集模式外掛

zookeeper資料結構協議：{% asset_img zk_data_schema.png zk_data_schema.png %
}

Porter的叢集機制主要有以下功能:

實現節點任務的負載，當前任務節點失效後自動漂移到其他任務節點
實現任務節點與管理節點的通訊
實現任務處理進度的儲存與拉取
實現統計指標資料的上傳(最新的開發版本支援自定義統計指標上傳客戶端，原生支援kafka)
用於節點、任務搶佔的分散式鎖實現

基於檔案系統的單機模式外掛

最新開發版支援Porter任務節點以單機模式執行,不依賴管理後臺和zookeeper，通過配置檔案配置任務。單機模式是一種特殊的叢集模式，僅支援部分叢集功能，但簡化了任務部署的複雜性，靈活多變。

實現任務處理進度的儲存與拉取
實現統計指標資料的上傳

Porter任務節點執行模式的配置方式

#zookeeper叢集配置porter.cluster.strategy=ZOOKEEPERporter.cluster.client.url=127.0.0.1:2181porter.cluster.client.sessionTimeout=100000 #單機模式配置porter.cluster.strategy=STANDALONEporter.cluster.client.home=/path/.porter複製程式碼

最後

筆者在開源Porter之前有幸參與apache skywalking社群並受其感召，隨後參與sharding-sphere等多個開源專案。我們竭盡所能提供優質的開源軟體，為中國的開源社群貢獻一份力量。但受限於技術能力及開源社群的運營經驗，不足之處，懇求大家的批評指正。

Porter的更多實現細節，請移步開源網站。

開源中國：gitee.com/sxfad/porte…

GitHub：github.com/sxfad/porte…

Porter外掛開發demo：github.com/sxfad/porte…

Porter開源：835209101

本分類文章，與「隨行付研究院」微訊號文章同步，第一時間接收公眾號推送，請關注「隨行付研究院」公眾號。複製程式碼

來源：https://juejin.im/post/5c009eb1e51d455e430f963f

隨行付微服務之配置中心ConfigKeeper
2019-02-28
微服務
隨行付微服務測試之效能測試
2018-12-19
微服務
隨行付微服務化的道與術
2018-11-20
微服務
隨行付微服務測試之靜態程式碼掃描
2018-11-29
微服務
隨行付微服務之基於Zuul自研服務閘道器
2019-01-08
微服務Zuul
隨行付微服務測試之介面測試和契約測試
2018-12-11
微服務
隨行付微服務前端開發框架React Admin
2019-02-20
微服務前端框架React
隨行付微服務之分散式檔案系統
2019-01-02
微服務分散式
在兩個資料庫之間進行資料同步
2013-11-25
資料庫
微服務資訊同步方案（資料依賴一致性問題）
2019-08-26
微服務
微服務中的資料共享
2024-03-18
微服務
微服務之整合
2016-09-02
微服務
「Java分享客棧」隨時用隨時翻：微服務鏈路追蹤之zipkin搭建
2022-05-20
Java微服務
如何解決微服務之間的資料依賴問題？
2023-05-12
微服務
Java微服務隨機掉線排查思路
2023-02-03
Java微服務隨機
微服務下的資料架構
2018-06-04
微服務架構
微服務17：微服務治理之異常驅逐
2023-10-03
微服務
微服務？資料庫？它們之間到底是啥關係？
2019-05-16
微服務資料庫
微服務之間的資料依賴問題，該如何解決？
2023-11-28
微服務
Spring Cloud之微服務之間相互呼叫、如何讓一個微服務呼叫另外一個微服務
2019-05-30
SpringCloud微服務
微服務開發攻略之淺析微服務架構
2018-11-07
微服務架構
異構資料來源同步之資料同步 → DataX 使用細節
2024-06-04
PHP 微服務之【分散式事務】
2019-05-18
PHP微服務分散式
PHP 微服務之 [分散式事務]
2019-05-18
PHP微服務分散式
微服務之Eureka服務發現
2018-12-10
微服務
微服務之BOM定義
2020-10-09
微服務
Spring系列學習之Spring Cloud Data Flow 微服務資料流
2018-12-25
SpringCloud微服務
微服務18：微服務治理之異地多活容災
2023-10-08
微服務
不同Oracle資料庫之間的資料同步
2017-04-19
Oracle資料庫
異構資料來源同步之資料同步 → datax 改造，有點意思
2024-05-20
微服務執行指南——For Cattle
2016-12-21
微服務
基於DataX的資料同步（下）-應用DataX進行資料同步
2021-12-30
搭建rsync服務並同步重要資料
2018-07-10
微服務環境下，資料如何治理
2020-12-30
微服務
微服務的【資料庫管理】最佳實踐
2023-11-30
微服務資料庫
redis資料同步之redis-shake
2021-08-27
Redis
Android執行緒管理之AsyncTask非同步任務
2016-08-02
Android執行緒非同步
微服務架構之「服務註冊」
2019-04-08
微服務架構