Mysql数据实时同步实践

关于小米内部使用的数据库你知道多少?(文末有福利)

往期文章回顾: Flink流式计算在节省资源方面的简单分析

背景

Mysql由于自身简单、高效、可靠的特点,成为小米内部使用最广泛的数据库,但是当数据量达到千万/亿级别的时候,mysql的相关操作会变的非常迟缓;如果这时还有实时BI展示的需求,对于mysql来说是一种灾难。

为了解决sql查询慢,查不了的业务痛点,我们探索出一套完整的实时同步,即席查询的解决方案,本文主要从实时同步的角度介绍相关工作。

早期业务借助Sqoop将Mysql中的数据同步到Hive来进行数据分析,使用过程中也带来了一些问题:

  • 虽然Sqoop支持增量同步但还属于粗粒度的离线同步,无法满足实时性的需求

  • 每次同步Sqoop以sql的方式向Mysql发出数据请求也在一定程度上对Mysql带来一定的压力

  • 同时Hive对数据更新的支持也相对较弱

为了更有效地连接前端业务数据系统(Mysql)和后端统计分析系统(查询分析引擎),我们需要一套实时同步mysql数据的解决方案。

小米内部实践

如何能够做到数据的实时同步呢?我们想到了Mysql主从复制时使用的binlog日志,它记录了所有的 DDL 和 DML 语句(除了数据查询语句select、show等),以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗时间

下面来看一下Mysql主从复制的原理,主要有以下几个步骤:

  1. master(主库)在每次准备提交事务完成数据更新前,将改变记录到二进制日志(binary log)中

  2. slave(从库)发起连接,连接到master,请求获取指定位置的binlog文件

  3. master创建dump线程,推送binlog的slave

  4. slave启动一个I/O线程来读取主库上binary log中的事件,并记录到slave自己的中继日志(relay log)中

  5. slave还会起动一个SQL线程,该线程从relay log中读取事件并在备库执行,完成数据同步

  6. slave记录自己的binlog   

binlog记录了Mysql数据的实时变化,是数据同步的基础,服务需要做的就是遵守Mysql的协议,将自己伪装成Mysql的slave来监听业务从库,完成数据实时同步。

结合小米内部系统特点,构建了Mysql数据同步服务–-LCSBinlog,作为一种独立的数据接入方式整合在Talos Platform中,Talos Platform作为大数据集成的基础解决方案,以自研消息队列Talos为数据总线,连接各种系统为主要目标,提供丰富的数据Source输入和数据Sink输出,并且Talos天然支持流式计算,因此业务可以充分利用Talos Platform互联互通的特性,并结合自身的业务需求实现更加高阶的业务场景。

上图是Talos Platform中的整体流程架构,其中标红部分是目前LCSBinlog在小米内部使用最广泛的一条链路:Mysql --->  Talos  --->   Kudu  --->   BI,数据同步到kudu后借助Sparksql查询引擎为上层BI系统提供即席查询服务,Kudu和Sparksql的整合细节可以参见往期内容: 告别”纷纷扰扰”—小米OLAP服务架构演进

LCSBinlog服务的主体架构

服务一共有两种角色

Master :主要负责作业的调度,

Worker: 主要完成具体的数据同步任务

在Worker上运行两种作业:

  1. BinlogSyncJob:每一个mysql库都会对应这样一个Job,将binlog日志完整地写入到服务创建的Talos topic中

  2. MysqlSyncJob:同步历史数据,消费binlog数据,过滤特定库表数据实时同步至用户配置的topic中

服务整体依赖于Zookeeper来同步服务状态,记录作业调度信息和标记作业运行状态;在kudu表中记录作业同步进度

控制流程如下:

  1. Worker节点通过在Zookeeper上注册告知自己可以被调度

  2. 通过在Zookeeper上抢占EPHEMERAL临时节点实现Master的HA

  3. 用户在融合云(Web)上注册BinlogSource同步任务

  4. Master周期性从配置服务读取Binlog同步作业配置

  5. Master更新Zookeeper中的调度信息

  6. Worker节点 根据Zookeeper上的调度信息启动新分配任务,停止配置失效任务;作业启动后完成数据实时同步并周期性将同步进度记录在kudu中

  7. 服务上报监控信息到Falcon平台,作业异常退出发送报警邮件

如何保障数据正确性

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顺序性

用户配置的每一个BinlogSource 都会绑定一个Talos的topic,在进行消费的时候需要保证同一条mysql记录操作的顺序性,消息队列Talos是无法保证全局消息有序的,只能保证partition内部有序。

对于配置分库分表或者多库同步任务的BinlogSource,服务会根据库表信息进行hash,将数据写入相应的partiton,保证同一张表的数据在一个partition中,使得下游消费数据的顺序性;

对于单表同步的作业目前使用一个partition保证其数据有序。

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一致性

如何保证在作业异常退出后,作业重新启动能够完整地将mysql中的数据同步到下游系统,主要依赖于以下三点

  1. 服务会记录作业同步的offset,重启后从上次commit的offset继续消费   

  2. Binlog数据的顺序性保证了即便数据被重复消费(未commit的数据),也能对同一条记录的操作以相同的顺序执行

  3. 下游存储系统kudu,Es ,Redis基于主键的操作能够保证binlog重复回放后数据的最终一致性

应用场景

有了这份数据我们可以做些什么事情呢,本节例举了几种常见的应用场景     

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业务查询类服务往往会在mysql之上架设一个缓存,减少对底层数据库的访问;当mysql库数据变化时,如果缓存还没有过期那么就会拿到过期的数据,业务期望能够实时更新缓存;

利用binlog服务,根据策略实时将数据同步到redis中,这样就能够保证了缓存中数据有效性,减少了对数据库的调用,从而提高整体性能。

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异步处理,系统解耦

随着业务的发展,同一份数据可能有不同的分析用途,数据成功写入到mysql的同时也需要被同步到其他系统;如果用同步的方式处理,一方面拉长了一次事务整个流程,另一方面系统间也会相互影响

数据在mysql中操作成功后才会记录在binlog中,保证下游处理到时的一致性;使用binlog服务完成数据的下发,有助于系统的解耦

关于异步处理,系统解耦在消息队列价值思考一文中有更深入的解读 

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即席查询的BI系统

就如文章开篇提到的,mysql在一定场景下的性能瓶颈,mysql数据同步到kudu后可以借助sparksql完成性能的提升

因为同样是sql接口,对使用者的切换成本也是较低的,数据同步到更适合的存储中进行查询,也能够避免因大查询而对原mysql库其他查询的影响

目前小米内部稳定运行3000+的同步作业,使用binlog服务同步数据到kudu中;小米内部BI明星产品XDATA借助整套同步流程很好地支持了运营、sql分析同学日常统计分析的需求

如何使用Binlog数据

用户接入数据的时候要求mysql库开启binlog日志格式必须为Row模式:记录的是每一行记录的每个字段变化前后的值,虽然会造成binlog数据量的增多,但是能够确保每一条记录准确性,避免数据同步不一致情况的出现

最终通过监听binlog日志,LCSBinlog服务将数据转换成如下的数据结构,写入用户注册的Topic中, 目前Sink服务使用SparkStreaming实时转储数据到kudu中,后续也将逐步迁移到Flink上以提升资源利用、降低延迟

业务用户也可以根据我们提供的数据格式,实时消费Talos数据以实现更复杂的业务逻辑,下表为每一种数据操作,是否保存修改前后的列表    

疑难杂症

下面分享2个上线后遇到的有趣问题

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数据不一致问题,业务使用唯一索引

业务接入一段时间后, 发现部分表会偶尔存在kudu表的数据条目数多于同步的mysql表的数据条目数,我们将多出来的数据与mysql产生的binlog日志经过一一对比,发现用户在mysql表中设置了唯一索引,通过唯一索引修改了主键,而kudu中的数据是通过主键标识或更新一条记录的,于是update操作变成了insert操作,这就造成了原来的1条记录变成了2条。

解决办法:对于这种类型的表,LCSBinlog服务会把一次Update操作转换成一条Delete数据和一条Insert数据

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Full Dump同步历史数据时,客户端超时

服务刚上线的时候,通过jdbc 执行sql的方式完成全量历史数据的同步,在同步的过程中会发现dump任务会卡顿很长时间才会返回结果,当数据量很大会出现超时同步失败的情况,会造成数据的延迟。调研后发现使用mysql官方jdbc在客户端查询数据的时候,默认为从服务器一次取出所有数据放在客户端内存中,fetch size参数不起作用,当一条SQL返回数据量较大时可能会出现OOM

解决办法:当statement设置以下属性时,采用的是流数据接收方式,每次只从服务器接收部份数据,直到所有数据处理完毕。优化后历史数据同步稳定运行,对mysql端的压力也很小        

总结                  

MySQL以Binlog日志的方式记录数据变化,基于流式数据的Change Data Caputre (CDC)机制实现了LCSBinlog服务,

本文主要对LCSBinlog的服务架构、应用场景以及在小米内部的实践经验进行了介绍,也和大家分享了我们实际中遇到的问题和解决方案,希望能够帮助到大家理解服务的原理,带来启发,也欢迎大家和我们一起交流。

文末福利

雷军曾说:

“一本书、一个人改变了我一辈子,这使得我上大学一年级的时候,就想建一家世界一流的公司。那是80年代的一本书,印得很粗糙,翻译也跟今天不太一样,但看得我激动的不行。”

雷军讲话中提到的那个人是乔布斯,

那本书就是《硅谷之火》。

那么请问对你影响最大的书是哪一本呢?

请在留言区写下书名并说说这本书是如何影响你的

留言点赞数量最多的人,将获得这本《硅谷之火》

小编剧透:

我们将从大家留下的书名中选一本 作为下期福利

梦想还是要有的,万一实现了呢~!快来参与吧~!

我就知道你“在看”

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