基于 MySQL 和 Otter 实现生产环境安全的数据同步及查询

阅读数:723 2019 年 11 月 5 日 08:00

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

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前言

在云平台的日常运维工作中,有很多故障排查和数据核对的场景,为了给全线运维人员(含部分开发和运营分析人员)提供现网数据的实时查询,我们使用 MySQL 和开源工具 otter 搭建了一套数据查询和管理系统,可以查询平台各资源池现网当前的数据。并与现网保持准实时同步(秒级延时)。

查询模块的主要组件是 MySQL,纳管线上业务系统的核心数据库,用户使用频次极高,此台 MySQL 中的部分核心数据还作为其他资源池的源数据,实时同步给异地机房。负责数据实时同步的 otter 管理节点与 MySQL 部署在同一物理机上,是云平台所有资源池中查询模块的中枢节点。

首先,介绍一下开源工具 Otter(内容引自 GitHub)

Otter 是由阿里提供的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 MySQL 数据库的一个分布式数据库同步系统,工作原理如下:

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

  • db:数据源以及需要同步到的库;
  • Canal:用户获取数据库增量日志;
  • manager:配置同步规则设置数据源同步源等;
  • zookeeper:协调 node 进行协调工作;
  • node:负责任务处理处理接受到的部分同步工作。

一、Otter 的特性

1、纯 JAVA 开发,占时资源比较高

2、基于 Canal 获取数据库增量日志数据,Canal 是阿里另一款开源产品

下面是 Canal 的原理图:

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

基于 MySQL 主备复制原理:

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

  • MySQL master 将数据变更写入二进制日志 ( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件 binary log events,可以通过 show binlog events 进行查看);
  • MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志 (relay log);
  • MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数据。

Canal 工作原理:

  • Canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送 dump 协议;
  • MySQL master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave (即 canal );
  • Canal 解析 binary log 对象 (原始为 byte 流)。

3、典型管理系统架构,manager(web 管理)+node(工作节点)

1)manager 运行时推送同步配置到 node 节点,负责配置监控

2)node 节点将同步状态反馈到 manager 上,负责处理任务

4、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

5、使用 aria2 多线程传输技术,对网络依赖带宽依赖较低

二、Otter 能解决什么问题

1、异构库同步

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)

2、单机房同步 (数据库之间 RTT < 1ms)

  • 数据库版本升级;
  • 数据表迁移;
  • 异步二级索引。

3、异地机房同步(是 Otter 最大的亮点之一,可以解决国际化问题把数据从国内同步到国外提供用户使用,在国内场景可以做到数据多机房容灾)

机房容灾

4、双向同步(双向同步是在数据同步中最难搞的一种场景,Otter 可以很好的应对这种场景,Otter 有避免回环算法和数据一致性算法两种特性,保证双 A 机房模式下,数据保证最终一致性)

1)避免回环算法 (通用的解决方案,支持大部分关系型数据库)

2)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)

5、文件同步

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)

单机房复制示意图:

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说明:

  • 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);
  • node 节点可以有 failover / loadBalancer。

异地机房复制示意图:

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说明:

  • 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);
  • 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)。

关于 Otter 的调度模型、数据入库算法、一致性、高可用性和扩展性等内容,可以登录 GitHub 了解。

「Otter」相关链接: https://github.com/alibaba/otter/wiki/Introduction

里面有详细的介绍,本文不再赘述,下面重点说明一下 otter 的安装和使用。

三、安装部署

移动云业务需要数据汇总,需将多个主数据库同步汇总到一个从数据库中,方便数据统计分析。Otter 中间件则满足了此需求,相对比多源复制,更加灵活和可塑性。

前面简单介绍了 Otter 的基本信息,下面开始搭建一个 Otter 环境,因为一个 Otter 需要 Manage+node+ 数据库还有很多的依赖,这里我们先来搭建 Otter 的管理服务器 Manager。

1、环境准备

1)阿里软件

Otter(manager、node) 软件: https://github.com/alibaba/otter/releases

Manager 数据库初始化脚本: https://raw.githubusercontent.com/alibaba/otter/master/manager/deployer/src/main/resources/sql/otter-manager-schema.sql

2)集群

Zookeeper: http://download.csdn.net/download/jxplus/9451794

3)JAVA

JDK:测试环境使用 yum 安装 1.6 以上版本

4)数据库

Mysql5.7: http://dev.mysql.com/downloads/mysql/

5)操作系统

CentOS 7.1.1503 (Core): https://www.centos.org/download/

版本信息

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2、软件安装

1)操作系统安装

2)java jdk1.6

安装完成操作系统后,使用 yum 安装 jdk1.6 以上版本 (含 1.6)

复制代码
yum -y install java-1.6.0-openjdk.x86_64

3)安装 MySQL 数据库

4)安装集群软件 ZooKeeper

下载安装包后解压即可,不需要编译安装。然后进行配置:

① 修改 tickTime、clientPort、dataDir 参数

复制代码
vim /zookeeper-3.4.8/conf/zoo.cfg

tickTime:时长单位为毫秒,为 zk 使用的基本时间度量单位。例如,1 * tickTime 是客户端与 zk 服务端的心跳时间,2 * tickTime 是客户端会话的超时时间。

tickTime 的默认值为 2000 毫秒,更低的 tickTime 值可以更快地发现超时问题,但也会导致更高的网络流量(心跳消息)和更高的 CPU 使用率(会话的跟踪处理)。

clientPort:zk 服务进程监听的 TCP 端口,默认情况下,服务端会监听 2181 端口。

dataDir:无默认配置,必须配置,用于配置存储快照文件的目录。

② 执行下面命令启动 server

复制代码
cd /zookeeper-3.4.8/bin/
./zkServer.sh start

③ 查看是否启动成功

复制代码
ps -ef |grep zookeeper

5)安装阿里 otter(manager、node)

① 初始化 manager 的 otter 数据库

连接安装好的 mysql 数据库,在数据库软件中创建 otter 数据库,在操作系统命令行执行:

复制代码
mysql -uroot -pxxxx otter <otter-manager-schema.sql

② 解压 manager 安装包到指定目录,并做如下修改

复制代码
vim /otter/conf/otter.properties
otter.domainName= 本机 IP
otter.port = web 访问端口
otter.zookeeper.cluster.default=zookeeper server ip

③ cd /otter/bin 执行 shstartup.sh,查看 vim /otter/logs/manager.log,出现以下信息说明 manager 启动成功

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④ 访问本机 ip+port,可以看到 manager 管理平台,使用匿名用户只能查看,使用 admin 用户可以操作配置

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⑤ 安装 node,在 manager 页面为 node 定义配置信息,并生一个唯一 id,首先访问 manager 页面的机器管理页面,点击添加机器按钮并配置 node 的一些参数

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

机器名称:自定义,方便记忆即可

机器 IP :对应 node 节点将要部署的机器 ip,如果有多 ip 时,可选择其中一个 ip 进行暴露 (此 ip 是整个集群通讯的入口,实际情况千万别使用 127.0.0.1,否则多个机器的 node 节点会无法识别)

机器端口:node 数据通信端口,建议默认 2088

下载端口:node 数据下载端口,建议默认 9090

外部地址:node 部署的物理机外网 IP,存在一个外部 ip 允许通讯的时候走公网处理,没有可以不写。

Zookeeper 集群:zookeper server ip

⑥ 机器添加完成后,跳转到机器列表页面,获取对应的机器序号 nid

⑦ 解压 node 安装包到指定目录,将第五步生成的 nid 写入 conf 目录下的 nid 文件

复制代码
echo nid> /node/conf/nid

⑧ 修改 /node/conf/otter.properties 文件

otter.manager.address = manager 安装部署机器的 IP+PORT

例如:

复制代码
otter.manager.address = 192.168.165.200:1099

⑨ 启动 node

复制代码
cd /node/bin
sh startup.sh

⑩ 验证 node

访问 http://managerip:port/node_list.htm ,查看对应节点状态,如果变为已启动,说明 node 已经正常启动。

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3、同步配置

1)添加数据源 - 数据来源端

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2)添加数据源 - 数据落地端

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3)添加需要同步的数据表 - 数据来源端

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4)添加需要同步的数据表 - 数据落地端

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

5)添加 canal

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6)添加 channel

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

7)添加 Pipeline

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

点击上一步添加的 channel1,添加 pipeline。

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8)添加表映射关系

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点击上一步添加的 pipeline test17,添加表映射关系。

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9)启动 channel

添加完成表映射关系后,回到 channel 页面,启动刚刚添加 channel1。

10)测试同步

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11)构建 kerberos 安全域

由于查询涉及到现网数据的异地传输,数据安全保障工作十分重要,因此构建了 Kerberos 安全域。域内的组件互通,以及外部客户端访问域内组件,均需要经过 kerberos 的认证。

通过上述操作 otter 环境基本配置好了,并且搭建了 zookeeper+manager 环境,成功运行了 otter-manager 管理界面,并完成了数据同步测试。这样我们初步完成了数据同步和查询平台的搭建。

四、数据查询平台的使用

1、访问方法

推荐使用 Navicat 等工具,IP、端口、账号、密码等和原魔数台相同。

可以将访问频次比较高的数据保存为视图。

不建议使用 select * 或没有任何条件的全表查询,查询数据前先查找对象表的主键,并使用主键过滤。

2、查询模块架构设计

查询模块的逻辑架可以设计为星型结构,MySQL 除作为核心数据主节点,将核心数据分发到各资源池之外,其他资源池的数据不互通。

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3、数据一致性整治

为兼容数据表外键(外键关联的表数据变更不能被同步),保证数据一致性,对出现不一致的表数据,采用点对点 trigger 触发变更的方式,逐个建立关联触发器。

基于MySQL和Otter实现生产环境安全的数据同步及查询

总结

通过以上方式,我们就初步搭建了一套生产环境数据同步和查询系统,可以满足日常运维中大多数故障排查和数据核对的场景,为运维人员提供一种安全、实时和有效的数据查询平台。

作者介绍

刘书浩,“移动云”DBA,负责“移动云”业务系统的数据库运维、标准化等工作;擅长 MySQL 技术领域,熟悉 MySQL 复制结构、Cluster 架构及运维优化;具有自动化运维经验,负责“移动云”数据库管理平台的搭建。

原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NTA1MDEwNg==&mid=2650782429&idx=2&sn=7ab1eabe19e257f4f91a13e9cf064c98&chksm=f3f90f48c48e865e5ea3b479068d6d5c7cf8d71c94357987acc93283343b91a86a71e1c9399f&scene=27#wechat_redirect

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