阿里数据同步工具Otter和Canal简介
Tags: CanalMySQLOtter主从复制双主数据同步跨机房阿里高可用
otter
- otter GitHub介绍:https://github.com/alibaba/otter
otter是阿里巴巴分布式数据库同步系统(解决中美异地机房),目前最新版本是2019年9月2日发布的v4.2.18。
otter是阿里开源的一个分布式数据库同步系统,尤其是在跨机房数据库同步方面,有很强大的功能。它是基于数据库增量日志解析,实时将数据同步到本机房或跨机房的mysql/oracle数据库。
otter官方文档:https://github.com/alibaba/otter/wiki/Introduction
otter项目背景
阿里巴巴B2B公司,因为业务的特性,卖家主要集中在国内,买家主要集中在国外,所以衍生出了杭州和美国异地机房的需求,同时为了提升用户体验,整个机房的架构为双A,两边均可写,由此诞生了otter这样一个产品。
otter第一版本可追溯到04~05年,此次外部开源的版本为第4版,开发时间从2011年7月份一直持续到现在,目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了otter4。
目前同步规模:
- 同步数据量6亿
- 文件同步1.5TB(2000w张图片)
- 涉及200+个数据库实例之间的同步
- 80+台机器的集群规模
项目介绍
名称:otter ['ɒtə(r)]
译意: 水獭,数据搬运工
语言: 纯java开发
定位: 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统.
工作原理
原理描述:
基于Canal开源产品,获取数据库增量日志数据。 什么是Canal, 请点击
典型管理系统架构,manager(web管理)+node(工作节点)
a. manager运行时推送同步配置到node节点
b. node节点将同步状态反馈到manager上
基于zookeeper,解决分布式状态调度的,允许多node节点之间协同工作.
otter能解决什么?
异构库同步
a. mysql -> mysql/oracle. (目前开源版本只支持mysql增量,目标库可以是mysql或者oracle,取决于canal的功能)
单机房同步 (数据库之间RTT < 1ms)
a. 数据库版本升级
b. 数据表迁移
c. 异步二级索引
异地机房同步 (比如阿里巴巴国际站就是杭州和美国机房的数据库同步,RTT > 200ms,亮点)
a. 机房容灾
双向同步
a. 避免回环算法 (通用的解决方案,支持大部分关系型数据库)
b. 数据一致性算法 (保证双A机房模式下,数据保证最终一致性,亮点)
文件同步
a. 站点镜像 (进行数据复制的同时,复制关联的图片,比如复制产品数据,同时复制产品图片).
RTT(Round-Trip Time):往返时延。在计算机网络中它是一个重要的性能指标,表示从发送端发送数据开始,到发送端收到来自接收端的确认(接收端收到数据后便立即发送确认),总共经历的时延。通常,时延由发送时延、传播时延、排队时延、处理时延四个部分组成。
6.rds之间的数据同步
这点是麦老师自己添加的,前边几点是官方的!
现在很多MySQL库都直接使用了云rds服务,由于云原生的rds for MySQL服务很多场景都禁用了super权限,所以,MySQL自带的主从服务就不可用了。那么,如果客户想做rds之间的同步或跨云的rds同步或将线下机房的MySQL实时同步到云上rds,那么这个时候就可以考虑otter工具了。其实,ogg for MySQL也可以实现,可以私聊麦老师。
单机房复制示意图
说明:
a. 数据on-Fly,尽可能不落地,更快的进行数据同步. (开启node loadBalancer算法,如果Node节点S+ETL落在不同的Node上,数据会有个网络传输过程)
b. node节点可以有failover / loadBalancer.
异地机房复制示意图
说明:
a. 数据涉及网络传输,S/E/T/L几个阶段会分散在2个或者更多Node节点上,多个Node之间通过zookeeper进行协同工作 (一般是Select和Extract在一个机房的Node,Transform/Load落在另一个机房的Node)
b. node节点可以有failover / loadBalancer. (每个机房的Node节点,都可以是集群,一台或者多台机器)
初步性能指标
单机房同步
a. 100tps , 延迟100ms
b. 5000tps,延迟1s
中美异地机房同步
本人提供Oracle、MySQL、PG等数据库的培训和考证业务,私聊QQ646634621或微信db_bao,谢谢!a. 100tps , 延迟2s
b. 5000tps ,延迟10s
ps. 性能指标取决于目标数据库性能,数据大小等多个因素,单机房100b大小,极限tps可以1w+
相关名词解释
otter核心model关系图
名词解释
- Pipeline:从源端到目标端的整个过程描述,主要由一些同步映射过程组成
- Channel:同步通道,单向同步中由一个Pipeline组成,在双向同步中由两个Pipeline组成
- DataMediaPair:根据业务表定义映射关系,比如源表和目标表,字段映射,字段组等
- DataMedia : 抽象的数据介质概念,可以理解为数据表/mq队列定义
- DataMediaSource :抽象的数据介质源信息,补充描述DateMedia
- ColumnPair:定义字段映射关系
- ColumnGroup :定义字段映射组
- Node : 处理同步过程的工作节点,对应一个jvm
otter的S/E/T/L stage阶段模型
说明:为了更好的支持系统的扩展性和灵活性,将整个同步流程抽象为Select/Extract/Transform/Load,这么4个阶段.
Select阶段: 为解决数据来源的差异性,比如接入canal获取增量数据,也可以接入其他系统获取其他数据等。
Extract/Transform/Load 阶段:类似于数据仓库的ETL模型,具体可为数据join,数据转化,数据Load的
环境搭建 & 打包
环境搭建:
- 进入
$otter_home
目录 - 执行:
mvn clean install
- 导入maven项目。如果eclipse下报"
Missing artifact com.oracle:ojdbc14:jar:10.2.0.3.0
",修改$otter_home/pom.xml
中"${user.dir}/lib/ojdbc14-10.2.0.3.0.jar
"为绝对路径,比如"d:/lib/ojdbc14-10.2.0.3.0.jar
"
打包:
- 进入
$otter_home
目录 - 执行:
mvn clean install -Dmaven.test.skip -Denv=release
- 发布包位置:
$otter_home/target