有赞是提供商家SAAS服务随着越来樾多的商家使用有赞,越来越多的需求铺张而来搜索或详情的需求会越来越多,针对需求及场景,之前提到过的有赞订单怎么查询管理架構演变及AKF架构等在这两篇文章里已经有所体现而这些数据的查询来自于不同的Nosql,怎么同步这些非实时存储系统将是一个很有趣的事情
先鈈说同步是什么一般情况下,公司达到一定规模有类似全文检索的需求或者高频key:value的时候,大家会推荐ES+HBase的架构体系去完成搜索和详情的需求而现实中,绝大多数情况下生产环境不会将数据直接写入到ES或者Hbase大家都会优先写入数据库,不进行双写的操作是因为增加链路影響业务当然Hbase可能还好一点,ES本身就是非实时查询系统(为什么是非实时有兴趣的可以去看看ES读写流程),这种情况下也造就了ES和HBase的一個准实时系统如图所示:
实现同步基础 - 单表同步
单表同步如图所示 业务场景中,在这任何一个序号链路中如果并发出现同一主键的两條消息,同时在Nosql中没有做版本控制都有可能造成消息乱序问题, 而相反如果通过顺序解析binlog的同时,为每条statement sql执行的结果分配一个顺序SeqNo該SeqNo保证有序(tip2),再通过Nosql中控制乐观锁就可以解决顺序性问题
Hbase同步相对来说比较简单Hbase内部拥有timestamp协助控制每个qualify的版本,只要让timestamp传入上文所說的顺序SeqNo那么就可以保证每个字段读取出来的数据是最终一致性的。
ES同步针对单表场景可以通过index的操作来进行写入index可以采用exteneral版本也称莋外部版本号来进行控制,同样适用上述的SeqNo来做乐观锁去解决该问题
实现同步进阶 - 多表同步
多表同步基于单表同步的基础上做相关的同步如图所示
当数据库的两张表(不关系是否在一个实例上,如果不在还更惨,SeqNo还不一定能够保证有序)触发了更新操作假设t1生成binlog的SeqNo小於t2生成binlog的SeqNo,若t1这条消息因序号链路中的网络抖动或其它原因造成消费晚于t2也就是t2的binlogSeq先写入Nosql中,那么就会造成一个t1的数据无法写入到Nosql中
其實上述多表同步乱序的问题并不是绝对的针对Hbase这种自带列版本号的将会自动处理或丢弃低版本数据,同时针对这种情况设计成每个table表Φ的字段都会列入到Hbase中。 举个例子针对有赞订单怎么查询的情形存入有赞订单怎么查询主表和有赞订单怎么查询商品表
针对有赞订单怎麼查询主表,我们写入的数据以有赞订单怎么查询号做hash然后以 hash值:有赞订单怎么查询号作为主键降低热点问题,同时定义单column familyqualifiy格式为 表:字段 value为对应的value值,timestamp为SeqNo如图所示:
针对有赞订单怎么查询商品表,我们写入的数据同样以有赞订单怎么查询号生成相应的rowkey同时定义单column family,qualifiy格式为 表:字段:对应记录的id值 value为对应的value值timestamp为SeqNo,如图所示: 通过上述写入能够针对具体到某个字段都有对应的timestamp值的更新,为后期写入更新数據能够更新到具体字段级别
针对上面的同步乱序问题ES没有HBase这种列版本号,ES只有doc级别的version如果上述真的出现SeqNo2>SeqNo1,且SeqNo2早于SeqNo1写入到ES中,则就会出现SeqNo1嘚内容无法写入也就会造成顺序不一致的情况。那如何去解决这个多表同步问题呢
既然会乱序,那让它有序就好了数据保证有序不僦能够解决这个事情嘛,让整个链路有序也就代表canal消费binlog数据保证有序且丢到MQ中有序MQ然后保证顺序投递到Sync消费处理程序中,通过消费一条消息然后ack告诉MQ是否成功已达到保证所有数据全部有序(若多线程或多机器处理MQ中的多个分区都是会存在问题)。如图所示
如此只要保证t1表的数据和t2表中的数据在ES不互相关联每个数据写入的时候按照update方式写入(如果不存在需要做一次create操作),这样就能保证所有数据按照顺序執行。
上文已经讲到数据同步是由一个数据源(这个数据源可以来自于MQ、Mysql等)同步到另外一个数据源(Mysql、ES、HBase、Alert等)也就是一个管道的过程。 借鉴了一下logstash官网同样处理流程分为input、filter、output组件,这些流程称之为task任务如图所示:
通过这些组件,抽象化出每个组件都有对应的配置由这些配置来进行初始化组件,驱动组件去执行流程 简单来说只需要在页面中配置一些组件,无需开发任何一行代码就能实现同步任務如图所示:
通过一系列的配置,就能配置出一个任务针对业务逻辑,可以采用动态语言groovy来实行脚本化处理(复杂业务场景可以通过UDF函数来做支持)针对mqinput拿到的字段然后经过处理,经过过滤filter等可以直接拿到相关的数据进行组装,然后配置化的写入到ES中无需开发任哬一行java代码即可实现流程自动配置化,针对需求也能够高效率快速支持
上述就能解决ES多表同步的问题但是同样会存在一些问题
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