基于Flink的实时数据同步原理

数据同步用一个简单的模型可以描述为源端（Source）到目标端（Sink）的数据复制过程。源端通常是数据库比如Mysql、目标端通常是分布式存储系统如HDFS等，在源端和目标端有时需要进行一些数据变换，如下图：

这个过程如果按照同步方式One by One地从源库read记录，然后write目标库，因为是单条记录，很容易控制写入的原子性事务：要么写成功，要么写失败，而且源端read的位置也不会丢失。这种同步方式的最大问题是效率低，因为源端和目标端系统的性能不一致，整体效率取决于较慢的一端，为了提高读写效率和吞吐量，需要将Source和Sink解耦，如基于内存Channel或者基于消息系统Kafka（Kafka本身也是Sink）的生产者和消费者模式，于是上述过程变成如下方式：

基于内存Channel的方式，当同步过程中出现读写异常或者宕机，会导致应用程序出错和产生源端和目标端不一致的脏数据，而且通常无法恢复，因为没有持久化同步过程中的状态信息，比如Datax、Sqoop等采用类似方式。还有一种基于内存Channel的实现框架是Debezium，其定位为支持多种数据库系统的实时数据捕获：

相比现有的Datax和Sqoop等，它有两大点显著性优势：实时和故障可恢复，基于Debezium的数据同步模型为：

先说实时：Source如何实时读取binlog？

从上图可知，Mysql一次主从复制需要有三个线程来实现，其中一个线程（Binlog dump thread）在主服务器上，其它两个线程（Slave I/O thread , Slave SQL thread）在从服务器上。如果一台主服务器配两台从服务器，那主服务器上就会有两个Binlog dump 线程，而每个从服务器上各自有两个线程。

Binlog dump 线程是当有从服务器连接的时候由主服务器创建，用于向Slave发送binlog日志数据，Slave I/O 线程去连接主服务器的Binlog dump 线程并要求其发送binlog日志中记录的更新操作，然后它将Binlog dump 线程发送的数据拷贝到从服务器上的本地文件relay log中。Slave SQL线程是在从服务器上面创建的，主要负责读取由Slave I/O写的relay log文件并执行其中的事件。Slave跟Master创建连接并发送dump指令之后，两端的处理流程为：

• Master端：

  启动Dump Thread根据Slave发送过来需要dump的文件名和位置从读取binlog数据并发送给Slave的IO Thread。当没有更新日志，该线程将阻塞，直到有新日志事件到来将其唤醒。

• Slave端：

  IO Thread将接收到的日志Event写入本地relay文件，然后SQL Thread读取relay日志数据将数据反映到Slave数据库中。

从交互流程中可知，从库主动从主库请求 binlog 的副本，而不是主库主动将数据推送到从库。也就是说每个从库都是独立地与主库进行连接，每个从库只能通过向主库请求来接收 binlog 的副本，因此从库能够以自己的速度读取和更新数据库的副本，并且可以随意启动和停止该过程，而不会影响到主库或者其他从库的状态。以下代码（有删减）摘录自debezium项目中跟binlog交互过程：

//debezium#BinaryLogClient.java
public void connect() throws IOException, IllegalStateException {
  try{
    this.channel = this.openChannel();
    GreetingPacket greetingPacket = this.receiveGreeting();
    (new Authenticator(greetingPacket, this.channel, this.schema, this.username, this.password)).authenticate();
    this.tryUpgradeToSSL(greetingPacket);
    this.fetchBinlogFilenameAndPosition();
    this.enableHeartbeat();
    this.requestBinaryLogStream();
    for (LifecycleListener lifecycleListener : lifecycleListeners) {
        lifecycleListener.onConnect(this);
    }
    this.listenForEventPackets()；
   }finally{
    for (LifecycleListener lifecycleListener : lifecycleListeners) {
        lifecycleListener.onDisconnect(this);
    }
  }
}
 
 
private void listenForEventPackets() throws IOException {
        ByteArrayInputStream inputStream = this.channel.getInputStream();
  while(inputStream.peek() != -1) {
    int packetLength = inputStream.readInteger(3);
    inputStream.skip(1L);
     int marker = inputStream.read();
     if (marker == 254 && !this.blocking) {
                completeShutdown = true;
                break;
    }
    Event event;
    try {
      event = this.eventDeserializer.nextEvent(packetLength == 16777215 ? new ByteArrayInputStream(this.readPacketSplitInChunks(inputStream, packetLength - 1)) : inputStream);
      this.notifyEventListeners(event);
      this.updateClientBinlogFilenameAndPosition(event);
     }finally {
        this.disconnect();
     }
   }
 }
}

再看看Debezium如何做故障恢复，而解释怎么做故障恢复，需要先了解其怎么表示进度信息。Source是Debezium的主要特征，基于Kafka Connector API对接上游源系统，比如Mysql、Sql Server、Postgrel和Mongodb，下游对接Kafka。其中Kafka是可选项，Debezium允许通过Embedding方式集成到应用程序，使用示例为：

// Define the configuration for the Debezium Engine with MySQL connector...
final Properties props = config.asProperties();
props.setProperty("name", "engine");
props.setProperty("offset.storage", "org.apache.kafka.connect.storage.FileOffsetBackingStore");
props.setProperty("offset.storage.file.filename", "/tmp/offsets.dat");
props.setProperty("offset.flush.interval.ms", "60000");
/* begin connector properties */
props.setProperty("database.hostname", "localhost");
props.setProperty("database.port", "3306");
props.setProperty("database.user", "mysqluser");
props.setProperty("database.password", "mysqlpw");
props.setProperty("database.server.name", "my-app-connector");
props.setProperty("database.history",
"io.debezium.relational.history.FileDatabaseHistory");
props.setProperty("database.history.file.filename",
"/path/to/storage/dbhistory.dat");
 
 
// Create the engine with this configuration ...
try (DebeziumEngine<ChangeEvent<String, String>> engine = DebeziumEngine.create(Json.class)
        .using(props)
        .notifying(record -> {
          System.out.println(record);
        }).build()) {
          // Run the engine asynchronously ...
          ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
          executor.execute(engine);
        // Do something else or wait for a signal or an event
}
// Engine is stopped when the main code is finished

Debezium支持不同的Offset持久化方式：内存持久化