数据异构就该这样做,yyds~

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根据数据异构的定义,将数据异地构建存储,我们可以应用的地方就非常多,文中说的分库分表之后按照其它维度来查询的时候,我们想脱离DB直接用缓存比如redis来抗量的时候。数据异构这种方式都能够很好的帮助我们来解决诸如此类的问题。

何谓数据异构,上周交易部门商品的同事过来做分享,又看到这个词,他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情,也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去,就是一种数据异构的方式。

如果要下个定义的话:把数据按需(数据结构、存取方式、存取形式)异地构建存储。

常见应用场景

分库分表中有一个最为常见的场景,为了提升数据库的查询能力,我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库,开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表,那么后来的业务需求想按照商家维度去查询,比如我想查询某一个商家下的所有订单,就非常麻烦。

这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题,如下图:

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异构维度

数据异构总结起来大概有以下几种场景

  • 数据库镜像
  • 数据库实时备份
  • 多级索引
  • search build(比如分库分表后的多维度数据查询)
  • 业务cache刷新
  • 价格、库存变化等重要业务消息

数据异构方向

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异构的几种方向

在日常业务开发中大致可以分为以上几种数据去向,DB-DB这种方式,一般常见于分库分表后,聚合查询的时候,比如我们按照订单ID去分库分表,那么这个时候我们要按照用户ID去查询,查询这个用户下面的订单就非常不方便了,当然可以使用统一加到内存中去,但这样不太好。

所以我们就可以用数据库异构的方式,重新按照用户ID的维度来分一个表,像在上面常见应用场景中介绍的那样。把数据异构到redis、elasticserach、slor中去要解决的问题跟按照多维度来查询的需求差不多。这些存储天生都有聚合的功能。当然同时也可以提高查询性能,应对大访问量,比如redis这种抗量银弹。

数据异构的常用方法

1. 完整克隆

这个很简单就是将数据库A,全部拷贝一份到数据库B,这样的使用场景是离线统计跑任务脚本的时候可以。缺点也很突出,不适用于持续增长的数据。

2. 标记同步

这个是业务场景比较简单的时候,理想情况下数据不会发生改变,比如日志数据,这个时候可以去标记,比如时间戳,这样当发生故障的时候还可以回溯到上一次同步点,开始重新同步数据。

3. binlog方式

通过实时的订阅MySQL的binlog日志,消费到这些日志后,重新构建数据结构插入一个新的数据库或者是其他存储比如es、slor等等。订阅binlog日志可以比较好的能保证数据的一致性。

4. MQ方式

业务数据写入DB的同时,也发送MQ一份,也就是业务里面实现双写。这种方式比较简单,但也很难保证数据一致性,对简单的业务场景可以采用这种方式。

binlog方式

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canal异构方式

binglog是数据的日志记录方式,每次对数据的操作都会有binlog日志。现在开源的订阅binlog日志的组件,比如使用比较广泛的canal,它是阿里开源的基于mysql数据库binlog的增量订阅和消费组件。

由于cannal服务器目前读取的binlog事件只保存在内存中,并且只有一个canal客户端可以进行消费。所以如果需要多个消费客户端,可以引入activemq或者kafka。如上图绿色虚线框部分。

我们还需要确保全量对比来保证数据的一致性(canal+mq的重试机制基本可以保证写入异构库之后的数据一致性),这个时候可以有一个全量同步WORKER程序来保证,如上图深绿色部分。

canal的工作原理

先来看下mysql主备(主从)复制原理如下图,在此原理基础之上我们再来理解canal的实现原理就一眼能明白了。

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mysql主备复制实现原理

mysql主备(主从)复制原理,从上层来看,复制分成三步:

  • master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些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);
  • slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
  • slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。

再来看下canal的原理,如下图:

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canal工作原理

cannal实现原理相对比较简单(参照上面的mysql主备复制实现原理):

  • 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(也就是canal)
  • canal解析binary log对象(原始为byte流)

我们在部署canal server的时候要部署多台,来保证高可用。但是canal的原理,是只有一台服务器在跑处理,其它的服务器作为热备。canal server的高可用是通过zookeeper来维护的。

有关canal更具体的使用和详细原理请参照:https://github.com/alibaba/canal

注意点

  • 确认MySQL开启binlog,使用show variables like 'log_bin';查看ON为已开启
  • 确认目标库可以产生binlog,show master status注意Binlog_Do_DB,Binlog_Ignore_DB参数
  • 确认binlog格式为ROW,使用show variables like 'binlog_format';非ROW模式登录MySQL执行set global binlog_format=ROW; flush logs;或者通过更改MySQL配置文件并重启MySQL生效。
  • 为保证binlake服务可以获取Binlog,需添加授权,执行GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'admin'@'%' identified by 'admin'; FLUSH PRIVILEGES;

MQ方式

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MQ异构方式

mq的方式,就相对简单,实际上是在业务逻辑中写DB的同时去写一次MQ,但是这种方式不能够保证数据一致性,就是不能保证跨资源的事务。注:调用第三方远程RPC的操作一定不要放到事务中。

总结

本文主要叙述了数据异构的使用场景,方法。这里面涉及到的activemq以及canal并没有深入分析,关于这块的内容可以直接参考相关具体文档,文中已给了链接地址。

根据数据异构的定义,将数据异地构建存储,我们可以应用的地方就非常多,文中说的分库分表之后按照其它维度来查询的时候,我们想脱离DB直接用缓存比如redis来抗量的时候。数据异构这种方式都能够很好的帮助我们来解决诸如此类的问题。

责任编辑:武晓燕 来源: 码猿技术专栏
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