ag亚游官方网ag亚游官方网

ag环亚登录
ag亚游游戏平台

增量数据同步中间件DataLink分享(已开源)

项目介绍

名称: DataLink["deitə liŋk]译意: 数据链路,数据(自动)传输器语言: 纯java开发(JDK1.8+)定位: 满足各种异构数据源之间的实时增量同步,一个分布式、可扩展的数据同步系统开源地址:https://github.com/ucarGroup/DataLink

此次开源为去除内部依赖后的版本(开源的是增量同步子系统),在集团内部datalink和阿里的datax还进行了深度集成,增量(datalink)+全量(datax)共同组成统一的数据交换平台

项目背景

随着神州优车集团业务的高速发展,各种各样的数据同步场景应运而生,原有的系统架构难以支撑复杂多变的业务需求,so,从2016年底开始,团队内部开始酝酿datalink这个产品。着眼于未来,我们的目标是打造一个新平台,满足各种异构数据源之间的实时增量同步,支撑公司业务的快速发展。在充分调研的基础之上,我们发现,没有任何一款开源产品能轻易的满足我们的目标,每个产品都有其明显的短板和局限性,所以最终的选项只有"自行设计"。但自行设计并不是凭空设计,现有的数据交换平台、已有的经验、大大小小的开源产品都是我们的设计根基,与其说是自行设计,倒不如说是站在巨人的肩膀上做了一次飞跃。由此诞生了DataLink这样一个产品,其产品特性主要如下:

满足各种异构数据源之间的实时增量同步,提供抽象模型,支持高可扩展平台提供统一的基础设施(高可用、动态负载、同步任务管理、插件管理、监控报警、公用业务组件等等),让设计人员专注于同步插件开发,一次投入,长久受益吸收、整合业内经验,在架构模型、设计方法论、功能特性、可运维、易用性上进行全面的升级,在前瞻性和扩展性上下足功夫,满足公司未来5-10年内的各种同步需求

应用现状

DataLink从2016年12月开始立项,第一版于2017年5月份上线,在神州优车集团内部服役到现在,基本上满足了公司所有业务线的同步需求,目前内部的同步规模大体如下

    日均数据同步量800G+涉及272个数据库实例之间的3208个同步映射60台Worker+2台Manager机器的集群规模

架构简介

DataLink是典型管理系统架构,Manager(Web管理)+Worker(工作节点): a. Manager负责Worker的负载均衡、集群的配置管理和系统监控 b. Worker核心功能是管理Task的生命周期,并配合Manager进行Re-Balance下面对DataLink架构模型重点模块做概要介绍:

Manager

Manager是整个DataLink集群的大脑Manager有三个核心功能
    担任整个集群的负载均衡协调器:当集群出现状态变更时,第一时间进行Re-Balance负责整个集群的配置管理:提供管理后台,配置发生变更时进行事件通知、缓存刷新等操作,保证系统能够获取到最新的变更监控整个集群的健康状况,主要有:同步是否出现延迟、同步是否出现异常、数据同步TPS、数据同步吞吐量、机器健康状况检查等等

Group

分组是DataLink的一个核心概念,Worker和Task在运行之前必须先知道自己属于哪个分组分组的目的是:实现组内自治、组间隔离,不同分组会有不同的参数配置、运行策略、高可用级别等等

Worker

Worker必须归属于某个分组Worker的核心功能是管理Task的生命周期,并配合Manager进行Re-BalanceWorker运行哪些Task受Manager的分配

Task

Task的核心功能是进行数据同步一个Task由一个TaskReader和多个TaskWriter组成,Reader和Writer使用独立的ClassloaderTask必须归属于某个分组

(Re-)Balance

(Re-)Balance的定义:通过一定的负载均衡策略,使Task在Worker节点上均衡的分布(Re-)Balance的单位是Group,一个分组发生(Re-)Balance不会影响其它分组的正常运行发生(Re-)Balance的时机
    Manager发生主备切换新的Worker加入分组某个Worker离开分组新增Task删除Task

Plugin

插件模型最大的意义在于解耦和复用,只需要提供一套基础框架,开发一系列同步插件,通过配置组合便可以支持"无限多"的同步场景插件划分为两种:Reader插件和Writer插件,插件之间通过Task串联起来Task运行时,每个插件都有自己独立的Classloader,保证插件之间的jar包隔离

Mysql

DataLink的运行需要依赖各种配置信息,这些配置信息统一保存到Mysql中DataLink在运行过程中会动态产生监控和统计数据,这些数据也统一保存到Mysql中存储的配置信息主要有: 同步任务信息、工作节点信息、分组信息、数据源配置信息、映射规则信息、监控信息、角色权限信息等

Zookeeper

Manager的高可用需要依赖于zookeeper,通过抢占和监听"/datalink/managers/active"节点,实现秒级switch注:Worker的高可用并不依赖zookeeper,只要manager能够保证高可用,worker就是高可用的Task会将运行时信息注册到zookeeper,注册信息主要有两类
    Task的状态信息(运行、暂停还是出错),通过状态信息可以监控task的健康状况Task的position信息,通过postion信息可以查看当前的同步进度,也可以实现故障恢复

Netty&Jetty

Manager使用Netty提供Tcp服务,用来监听Worker端发送的Coordinator信息(注:Netty只用来做高可用和负载均衡)Manager使用Jetty提供Http服务,主要用来提供web管理功能和接收Worker发送的监控和统计数据Worker使用Jetty提供Http服务,主要用来接收Manager发送的管理指令

Kafka-Client

DataLink套用了kafka的(Re-)balance协议在Worker端和Manager端分别定义了各自的Coordinate模块,这些模块都需要依赖kafka的client包

同步模型

插件体系

插件体系一般由两部分组成:Framework+Plugin,DataLink中的Framework主要指【TaskRuntime】,Plugin对应的是各种类型的【TaskReader&TaskWriter】

TaskRuntime

提供了Task的高层抽象、Task的运行时环境和Task的插件规范

TaskReader&TaskWriter

一个个具体的数据同步插件,遵从Task插件规范,功能自治,和TaskRuntime完全解耦,理论上插件数量可无限扩充

Task

DataLink中数据同步的基本单位是Task,一个Worker进程中可以运行一批Task,一个运行中的Task由一个TaskReader和至少一个TaskWriter组成,即有:

程序运行期,同一类型的插件在一个进程中可以有多个实例,实例个数取决于有多少个Task用到了该插件

程序运行期,插件的生命周期归属于Task,在不同的生命周期阶段,依照Task的配置信息或相关指令,进行创建、初始化、运行或销毁等操作

理论上,TaskReader和TaskWriter可动态任意组合(能否组合,主要取决于待组合的TaskWriter能否适配TaskReader的Record类型)

理论上,每新增一种插件,可支持的同步场景可以成倍数的增加(具体几倍,和插件类型和当前已有的插件数量有关系),新增一个TaskReader,可新增的同步场景数量取决于已有TaskWriter的数量,反之亦然

目前,DataLink的TaskReader支持的类型有MYSQL, FLEXIBLEQ, HBASE,TaskWriter支持的类型有Rdbms、ElasticSearch、Hdfs、HBase、FlexibleQ、SDDL

ClassLoader

Datalink-Worker进程中,每个类型的插件,都有自己独立的classloader和classpath。原因很简单:class版本隔离的需要,DataLink中,可以开发任意多个插件,出现jar包冲突很正常,必须通过classloader隔离这些冲突。

Contract

Contract是针对某种类型的数据源定义的【数据模型】,是一份契约和规范,是最高层次的抽象,和编程语言无关,和具体平台无关,和DataLink也没有必然关系Contract是TaskReader和TaskWriter可任意组合的关键,TaskReader输出Contract数据,TaskWriter输入Contract数据,互不感知,但都理解Contract定义的【数据模型】Contract定义的【数据模型】的主要表现形式是Record,如:RdbEventRecord,HRecord

Adapt

TaskReader:负责输出Contract数据,适配模式很简单,一对一,直接把底层数据组装成对应的Record即可,如:MysqlTaskReader对应RdbEventRecord

TaskWriter:负责输入Contract数据,并写入目标数据源。TaskWriter可以接收不同类型的【数据模型】,内部由不同的Handler把不同【数据模型】的数据写入目标数据源

应用场景

DataLink可以支撑的常见应用场景有:

ReShardingBigDataCQRSEDASearchBuild基础参数共享实时归档数据镜像数据库的迁库、拆库、合库以及灾备等等

具体介绍可参见git文档:https://github.com/ucarGroup/DataLink/wiki/1.9_%E6%B7%B1%E5%85%A5%E5%9C%BA%E6%99%AF

项目未来

datalink项目借鉴了很多开源产品的思想,这里要重点感谢的产品有:canal,otter,datax,yugong,databus,kafka-connect,ersatz站在巨人的肩膀上,我们进行了开源,一方面回馈社区,一方面抛砖引玉展望未来,我们希望这个项目能够活跃起来,为社区做出更大的贡献,内部的各种新特性也会尽快同步到开源版本,同时也希望有更多的人参与进来目前内部正在规划中的功能有:

双机房(中心)同步通用审计功能各种同步工具等

问题反馈

目前有关datalink的问题交流方式有如下几种,欢迎各位加入进行技术讨论。

      qq交流群: 758937055邮件交流: tech_plat_data@ucarinc.com报告issue:issues

 

欢迎阅读本文章: 谢红霞

ag亚游手机端

ag环亚登录