大家好呀，我是樓仔。

上周聽到公司同事分享 MySQL 同步數(shù)據(jù)到 ES 的方案，發(fā)現(xiàn)很有意思，感覺有必要將這塊知識點再總結(jié)提煉一下，就有了這篇文章。

本文會先講述數(shù)據(jù)同步的 4 種方案，并給出常用數(shù)據(jù)遷移工具，干貨滿滿！

不 BB，上文章目錄：

1. 前言

在實際項目開發(fā)中，我們經(jīng)常將 MySQL 作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，ES 作為查詢數(shù)據(jù)庫，用來實現(xiàn)讀寫分離，緩解 MySQL 數(shù)據(jù)庫的查詢壓力，應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢。

這其中有一個很重要的問題，就是如何實現(xiàn) MySQL 數(shù)據(jù)庫和 ES 的數(shù)據(jù)同步，今天和大家聊聊 MySQL 和 ES 數(shù)據(jù)同步的各種方案。

我們先看看下面 4 種常用的數(shù)據(jù)同步方案。

2. 數(shù)據(jù)同步方案

2.1 同步雙寫

這是一種最為簡單的方式，在將數(shù)據(jù)寫到 MySQL 時，同時將數(shù)據(jù)寫到 ES。

優(yōu)點：

• 業(yè)務(wù)邏輯簡單；
• 實時性高。

缺點：

• 硬編碼，有需要寫入 MySQL 的地方都需要添加寫入 ES 的代碼；
• 業(yè)務(wù)強耦合；
• 存在雙寫失敗丟數(shù)據(jù)風(fēng)險；
• 性能較差，本來 MySQL 的性能不是很高，再加一個 ES，系統(tǒng)的性能必然會下降。

2.2 異步雙寫

針對多數(shù)據(jù)源寫入的場景，可以借助 MQ 實現(xiàn)異步的多源寫入。

優(yōu)點：

• 性能高；
• 不易出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失問題，主要基于 MQ 消息的消費保障機制，比如 ES 宕機或者寫入失敗，還能重新消費 MQ 消息；
• 多源寫入之間相互隔離，便于擴展更多的數(shù)據(jù)源寫入。

缺點：

• 硬編碼問題，接入新的數(shù)據(jù)源需要實現(xiàn)新的消費者代碼；
• 系統(tǒng)復(fù)雜度增加，引入了消息中間件；
• MQ是異步消費模型，用戶寫入的數(shù)據(jù)不一定可以馬上看到，造成延時。

2.3 基于 SQL 抽取

上面兩種方案中都存在硬編碼問題，代碼的侵入性太強，如果對實時性要求不高的情況下，可以考慮用定時器來處理：

1. 數(shù)據(jù)庫的相關(guān)表中增加一個字段為 timestamp 的字段，任何 CURD 操作都會導(dǎo)致該字段的時間發(fā)生變化；
2. 原來程序中的 CURD 操作不做任何變化；
3. 增加一個定時器程序，讓該程序按一定的時間周期掃描指定的表，把該時間段內(nèi)發(fā)生變化的數(shù)據(jù)提取出來；
4. 逐條寫入到 ES 中。

優(yōu)點：

• 不改變原來代碼，沒有侵入性、沒有硬編碼；
• 沒有業(yè)務(wù)強耦合，不改變原來程序的性能；
• Worker 代碼編寫簡單不需要考慮增刪改查。

缺點：

• 時效性較差，由于是采用定時器根據(jù)固定頻率查詢表來同步數(shù)據(jù)，盡管將同步周期設(shè)置到秒級，也還是會存在一定時間的延遲；
• 對數(shù)據(jù)庫有一定的輪詢壓力，一種改進方法是將輪詢放到壓力不大的從庫上。

經(jīng)典方案：借助 Logstash 實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，其底層實現(xiàn)原理就是根據(jù)配置定期使用 SQL 查詢新增的數(shù)據(jù)寫入 ES 中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增量同步。

2.4 基于 Binlog 實時同步

上面三種方案要么有代碼侵入，要么有硬編碼，要么有延遲，那么有沒有一種方案既能保證數(shù)據(jù)同步的實時性又沒有代入侵入呢？

當(dāng)然有，可以利用 MySQL 的 Binlog 來進行同步。

具體步驟如下：

• 讀取 MySQL 的 Binlog 日志，獲取指定表的日志信息；
• 將讀取的信息轉(zhuǎn)為 MQ；
• 編寫一個 MQ 消費程序；
• 不斷消費 MQ，每消費完一條消息，將消息寫入到 ES 中。

優(yōu)點：

• 沒有代碼侵入、沒有硬編碼；
• 原有系統(tǒng)不需要任何變化，沒有感知；
• 性能高；
• 業(yè)務(wù)解耦，不需要關(guān)注原來系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯。

缺點：

• 構(gòu)建 Binlog 系統(tǒng)復(fù)雜；
• 如果采用 MQ 消費解析的 Binlog 信息，也會像方案二一樣存在 MQ 延時的風(fēng)險。

3. 數(shù)據(jù)遷移工具選型

對于上面 4 種數(shù)據(jù)同步方案，“基于 Binlog 實時同步”方案是目前最常用的，也誕生了很多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)遷移工具，這里主要對這些遷移工具進行介紹。

這些數(shù)據(jù)遷移工具，很多都是基于 Binlog 訂閱的方式實現(xiàn)，模擬一個 MySQL Slave 訂閱 Binlog 日志，從而實現(xiàn) CDC（Change Data Capture），將已提交的更改發(fā)送到下游，包括 INSERT、DELETE、UPDATE。

至于如何偽裝？大家需要先了解 MySQL 的主從復(fù)制原理，需要學(xué)習(xí)這塊知識的同學(xué)，可以看我之前寫的高并發(fā)教程，里面有詳細講解。

3.1 Cannel

基于數(shù)據(jù)庫增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱&消費，目前主要支持 MySQL。

Canal 原理就是偽裝成 MySQL 的從節(jié)點，從而訂閱 master 節(jié)點的 Binlog 日志，主要流程為：

1. Canal 服務(wù)端向 MySQL 的 master 節(jié)點傳輸 dump 協(xié)議；
2. MySQL 的 master 節(jié)點接收到 dump 請求后推送 Binlog 日志給 Canal 服務(wù)端，解析 Binlog 對象（原始為 byte 流）轉(zhuǎn)成 Json 格式；
3. Canal 客戶端通過 TCP 協(xié)議或 MQ 形式監(jiān)聽 Canal 服務(wù)端，同步數(shù)據(jù)到 ES。

下面是 Cannel 執(zhí)行的核心流程，其中 Binlog Parser 主要負責(zé) Binlog 的提取、解析和推送，EventSink 負責(zé)數(shù)據(jù)的過濾 、路由和加工，僅作了解即可。

3.2 阿里云 DTS

數(shù)據(jù)傳輸服務(wù) DTS（Data Transmission Service）支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多種數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)傳輸。

它提供了數(shù)據(jù)遷移、實時數(shù)據(jù)訂閱及數(shù)據(jù)實時同步等多種數(shù)據(jù)傳輸方式。相對于第三方數(shù)據(jù)流工具，DTS 提供豐富多樣、高性能、高安全可靠的傳輸鏈路，同時它提供了諸多便利功能，極大方便了傳輸鏈路的創(chuàng)建及管理。

特點：

• 多數(shù)據(jù)源：支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多種數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)傳輸；
• 多傳輸方式：支持多種傳輸方式，包括數(shù)據(jù)遷移、實時數(shù)據(jù)訂閱及數(shù)據(jù)實時同步；
• 高性能：底層采用了多種性能優(yōu)化措施，全量數(shù)據(jù)遷移高峰期時性能可以達到70MB/s，20萬的TPS，使用高規(guī)格服務(wù)器來保證每條遷移或同步鏈路都能擁有良好的傳輸性能；
• 高可用：底層為服務(wù)集群，如果集群內(nèi)任何一個節(jié)點宕機或發(fā)生故障，控制中心都能夠?qū)⑦@個節(jié)點上的所有任務(wù)快速切換到其他節(jié)點上，鏈路穩(wěn)定性高；
• 簡單易用：提供可視化管理界面，提供向?qū)降逆溌穭?chuàng)建流程，用戶可以在其控制臺簡單輕松地創(chuàng)建傳輸鏈路；
• 需要付費。

再看看 DTS 的系統(tǒng)架構(gòu)。

• 高可用：數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)內(nèi)部每個模塊都有主備架構(gòu)，保證系統(tǒng)高可用。容災(zāi)系統(tǒng)實時檢測每個節(jié)點的健康狀況，一旦發(fā)現(xiàn)某個節(jié)點異常，會將鏈路快速切換到其他節(jié)點。
• 數(shù)據(jù)源地址動態(tài)適配：對于數(shù)據(jù)訂閱及同步鏈路，容災(zāi)系統(tǒng)還會監(jiān)測數(shù)據(jù)源的連接地址切換等變更操作，一旦發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源發(fā)生連接地址變更，它會動態(tài)適配數(shù)據(jù)源新的連接方式，在數(shù)據(jù)源變更的情況下，保證鏈路的穩(wěn)定性。

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3.3 Databus

Databus 是一個低延遲、可靠的、支持事務(wù)的、保持一致性的數(shù)據(jù)變更抓取系統(tǒng)。由 LinkedIn 于 2013 年開源。

Databus 通過挖掘數(shù)據(jù)庫日志的方式，將數(shù)據(jù)庫變更實時、可靠的從數(shù)據(jù)庫拉取出來，業(yè)務(wù)可以通過定制化 client 實時獲取變更并進行其他業(yè)務(wù)邏輯。

特點：

• 多數(shù)據(jù)源：Databus 支持多種數(shù)據(jù)來源的變更抓取，包括 Oracle 和 MySQL。
• 可擴展、高度可用：Databus 能擴展到支持數(shù)千消費者和事務(wù)數(shù)據(jù)來源，同時保持高度可用性。
• 事務(wù)按序提交：Databus 能保持來源數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)完整性，并按照事務(wù)分組和來源的提交順尋交付變更事件。
• 低延遲、支持多種訂閱機制：數(shù)據(jù)源變更完成后，Databus 能在毫秒級內(nèi)將事務(wù)提交給消費者。同時，消費者使用D atabus 中的服務(wù)器端過濾功能，可以只獲取自己需要的特定數(shù)據(jù)。
• 無限回溯：對消費者支持無限回溯能力，例如當(dāng)消費者需要產(chǎn)生數(shù)據(jù)的完整拷貝時，它不會對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生任何額外負擔(dān)。當(dāng)消費者的數(shù)據(jù)大大落后于來源數(shù)據(jù)庫時，也可以使用該功能。

再看看 Databus 的系統(tǒng)架構(gòu)。

Databus 由 Relays、bootstrap 服務(wù)和 Client lib 等組成，Bootstrap 服務(wù)中包括 Bootstrap Producer 和 Bootstrap Server。

• 快速變化的消費者直接從 Relay 中取事件；
• 如果一個消費者的數(shù)據(jù)更新大幅落后，它要的數(shù)據(jù)就不在 Relay 的日志中，而是需要請求 Bootstrap 服務(wù)，返回的將會是自消費者上次處理變更之后的所有數(shù)據(jù)變更快照。

開源地址：https://github.com/linkedin/databus

3.4 其它

Flink

• 有界數(shù)據(jù)流和無界數(shù)據(jù)流上進行有狀態(tài)計算分布式處理引擎和框架。
• 官網(wǎng)地址：https://flink.apache.org

CloudCanal

• 數(shù)據(jù)同步遷移系統(tǒng)，商業(yè)產(chǎn)品。
• 官網(wǎng)地址：https://www.clougence.com/?utm_source=wwek

Maxwell

• 使用簡單，直接將數(shù)據(jù)變更輸出為json字符串，不需要再編寫客戶端。
• 官網(wǎng)地址：http://maxwells-daemon.io

DRD

• 阿里巴巴集團自主研發(fā)的分布式數(shù)據(jù)庫中間件產(chǎn)品，專注于解決單機關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擴展性問題，具備輕量(無狀態(tài))、靈活、穩(wěn)定、高效等特性。
• 官方地址：https://www.aliyun.com/product/drds

yugong

• 幫助用戶完成從 Oracle 數(shù)據(jù)遷移到 MySQL。
• 訪問地址：https://github.com/alibaba/yugong

4. 后記

通過這篇文章，讓你知道 MySQL 和其它多維數(shù)據(jù)的同步方案，以及常用的數(shù)據(jù)遷移工具，幫助你更好選型。