mysql跨机房异地区的主从数据库同步备份业务实现解决方案

mysql跨机房异地区的主从数据库同步备份业务实现解决方案

2018年11月14日 17:16:02 南通SEO 阅读数 1857

 

mysql跨机房异地区的主从数据库同步备份业务实现解决方案

 

背景

早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。

ps. 目前内部版本已经支持mysql和oracle部分版本的日志解析，当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)

 

基于日志增量订阅&消费支持的业务：

1. 数据库镜像
2. 数据库实时备份
3. 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
4. search build
5. 业务cache刷新
6. 价格变化等重要业务消息

项目介绍

名称：canal [kə'næl]

译意： 水道/管道/沟渠

语言： 纯java开发

定位： 基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql

关键词： mysql binlog parser / real-time / queue&topic

 

工作原理

mysql主备复制实现

从上层来看，复制分成三步：

1. 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）；
2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
3. slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。

canal的工作原理：

原理相对比较简单：

1. 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
2. mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)
3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

重要版本更新说明

canal 1.1.x系列，参考release文档：版本发布信息

1. 整体性能测试&优化,提升了150%. #726 参考: 【Performance】
2. 原生支持prometheus监控 #765 【Prometheus QuickStart】
3. 原生支持kafka消息投递 #695 【Canal Kafka/RocketMQ QuickStart】
4. 原生支持aliyun rds的binlog订阅 (解决自动主备切换/oss binlog离线解析) 参考: 【Aliyun RDS QuickStart】
5. 原生支持docker镜像 #801 参考: 【Docker QuickStart】

相关文档

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多语言业务

1. canal整体交互协议设计上使用了protobuf3.0，理论上可以支持绝大部分的多语言场景，欢迎大家提交多客户端的PR
   • canal java客户端: https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample
   • canal c#客户端开源项目地址： https://github.com/CanalSharp/CanalSharp
   • canal go客户端开源项目地址： https://github.com/CanalClient/canal-go
2. canal作为MySQL binlog的增量获取工具，可以将数据投递到MQ系统中，比如Kafka/RocketMQ，可以借助于MQ的多语言能力
   • 参考文档: Canal Kafka/RocketMQ QuickStart

相关资料

• ADC阿里技术嘉年华分享ppt (放在google docs上，可能需要翻墙): ppt下载
• 与阿里巴巴的RocketMQ配合使用

相关开源

1. 阿里巴巴分布式数据库同步系统(解决中美异地机房)：http://github.com/alibaba/otter
2. 阿里巴巴去Oracle数据迁移同步工具(目标支持MySQL/DRDS)：http://github.com/alibaba/yugong

相关产品

1. 阿里云分布式数据库DRDS
2. 阿里云数据传输服务DTS
3. 阿里云数据库备份服务DBS
4. 阿里云数据管理服务DMS

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2653883/blog/3074904