近年来，微服务概念持续火热，网络上针对微服务和单体架构的讨论也是越来越多，面对日益增长的业务需求是，很多公司做技术架构升级时优先选用微服务方式。我所在公司也是选的这个方向来升级技术架构，以支撑更大访问量和更方便的业务扩展。
微服务拆分主要分两种方式：拆分业务系统不拆分数据库，拆分业务系统拆分库。如果数据规模小的话大可不必拆分数据库，因为拆分数据看必将面对多维度数据查询，跨进程之间的事务等问题。而我所在公司随着业务发展单数据库实例已经不能满足业务需要，所以选择了拆分业务系统同时拆分数据库的模式，所以也面临着以上的问题。本文主要介绍多维度数据实时查询解决方案。当前系统架构和存储结构如下：
要对多数据库数据进行查询，首先就需要将数据库同步到一起以方便查询
为了满足大数据量数据需求，所以优先选择NOSQL数据库做同步库
NOSQL数据库基本无法进行关联查询，所以需要将关系数据进行拼接操作，转换成非关系型数据
业务多维度查询需要实时性，所以需要选择NOSQL中实时性相对比较好的数据库：MongoDB
根据以上思路，总结数据整合架构如下图所示：
目前网上一些数据同步案例分两种：MQ消息同步和binlog数据读取同步
先说MQ消息同步，该同步方式我所在公司试用过一段时间，发现以下问题：
数据围绕业务进行，对业务关键性数据操作发送MQ消息，对业务系统依赖性比较高
对于数据库中存量数据需要单独处理
对于工具表还需要单独维护同步
每次新增数据表都需要重新添加MQ逻辑
考虑到以上问题，用MQ方式同步数据并不是最优解决办法
使用binlog 数据读取方式目前有一些成熟方案，比如tungsten replicator，但这些同步工具只能实现数据1:1复制，数据复制过程自定义逻辑添加比较麻烦，不支持分库分表数据归集操作。综上所述，最优方案应该是读取后binlog后自行处理后续数据逻辑。目前binlog读取binlog工具中最成熟的方案应该就是alibaba开源的canal了。
canal是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 。阿里云DRDS、阿里巴巴TDDL 二级索引、小表复制. 都是基于canal做的，应用广泛。
canal原理相对比较简单：
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)
canal介绍： https://github.com/alibaba/canal/wiki
我使用的是canal的HA模式,由zookeeper选举可用实例，每个数据库一个instance,服务端配置如下：
目录：
conf database1 -instance.properties database2 -instance.properties canal.properties
instance.properties
canal.instance.mysql.slaveId = 1001 canal.instance.master.address = X.X.X.X:3306 canal.instance.master.journal.name = canal.instance.master.position = canal.instance.master.timestamp = canal.instance.dbUsername = canal canal.instance.dbPassword = canal canal.instance.defaultDatabaseName = canal.instance.connectionCharset = UTF-8 canal.instance.filter.regex = .*\\..* canal.instance.filter.black.regex =
canal.properties
canal.id= 1
canal.ip=X.X.X.X
canal.port= 11111
canal.zkServers=X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181,X.X.X.X:2181
canal.zookeeper.flush.period = 1000
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}
canal.file.flush.period = 1000
canal.instance.memory.buffer.size = 16384
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE
canal.instance.detecting.enable = true
canal.instance.detecting.sql = select 1
canal.instance.detecting.interval.time = 3
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false
canal.instance.transaction.size = 1024
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384
canal.instance.network.soTimeout = 30
canal.instance.filter.query.dcl = true
canal.instance.filter.query.dml = false
canal.instance.filter.query.ddl = false
canal.instance.filter.table.error = false
canal.instance.filter.rows = false
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
canal.instance.get.ddl.isolation = false
canal.destinations= example,p4-test
canal.conf.dir = ../conf
canal.auto.scan = true
canal.auto.scan.interval = 5
canal.instance.global.mode = spring
canal.instance.global.lazy = false
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml
部署数据流如下：
tip:
虽然canal同时支持mixed和row类型的binlog日志，但是获取行数据时如果是mixed类型的日志则获取不到表名，所以本方案暂只支持row格式的binlog
创建canal client应用订阅canal读取的binlog数据
1.开启多instance 订阅,订阅多个instance
public void initCanalStart() {
List<String> destinations = canalProperties.getDestination();
final List<CanalClient> canalClientList = new ArrayList<>();
if (destinations != null && destinations.size() > 0) {
for (String destination : destinations) {
// 基于zookeeper动态获取canal server的地址，建立链接，其中一台server发生crash，可以支持failover
CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector(canalProperties.getZkServers(), destination, "", "");
CanalClient client = new CanalClient(destination, connector);
canalClientList.add(client);
client.start();
}
}
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() {
public void run() {
try {
logger.info("## stop the canal client");
for (CanalClient canalClient : canalClientList) {
canalClient.stop();
}
} catch (Throwable e) {
logger.warn("##something goes wrong when stopping canal:", e);
} finally {
logger.info("## canal client is down.");
}
}
});
}
订阅消息处理
private void process() {
int batchSize = 5 * 1024;
while (running) {
try {
MDC.put("destination", destination);
connector.connect();
connector.subscribe();
while (running) {
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId != -1 && size > 0) {
saveEntry(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId); // 提交确认
// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
}
} catch (Exception e) {
logger.error("process error!", e);
} finally {
connector.disconnect();
MDC.remove("destination");
}
}
}
根据数据库事件处理消息,过滤消息列表，对数据变动进行处理,用到信息为：
insert :schemaName,tableName,beforeColumnsList
update :schemaName,tableName,afterColumnsList
delete :schemaName,tableName,afterColumnsList
RowChange rowChage = null;
try {
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
EventType eventType = rowChage.getEventType();
logger.info(row_format,
entry.getHeader().getLogfileName(),
String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()), entry.getHeader().getSchemaName(),
entry.getHeader().getTableName(), eventType,
String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()), String.valueOf(delayTime));
if (eventType == EventType.QUERY || rowChage.getIsDdl()) {
logger.info(" sql ----> " + rowChage.getSql());
continue;
}
DataService dataService = SpringUtil.getBean(DataService.class);
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
if (eventType == EventType.DELETE) {
dataService.delete(rowData.getBeforeColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
dataService.insert(rowData.getAfterColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName());
} else if (eventType == EventType.UPDATE) {
dataService.update(rowData.getAfterColumnsList(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName());
} else {
logger.info("未知数据变动类型：{}", eventType);
}
}
}
ColumnsList转换成MongoTemplate 可用的数据类：DBObject,顺便做下数据类型转换
public static DBObject columnToJson(List<CanalEntry.Column> columns) {
DBObject obj = new BasicDBObject();
try {
for (CanalEntry.Column column : columns) {
String mysqlType = column.getMysqlType();
//int类型，长度11以下为Integer，以上为long
if (mysqlType.startsWith("int")) {
int lenBegin = mysqlType.indexOf('(');
int lenEnd = mysqlType.indexOf(')');
if (lenBegin > 0 && lenEnd > 0) {
int length = Integer.parseInt(mysqlType.substring(lenBegin + 1, lenEnd));
if (length > 10) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue()));
continue;
}
}
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Integer.parseInt(column.getValue()));
} else if (mysqlType.startsWith("bigint")) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue()));
} else if (mysqlType.startsWith("decimal")) {
int lenBegin = mysqlType.indexOf('(');
int lenCenter = mysqlType.indexOf(',');
int lenEnd = mysqlType.indexOf(')');
if (lenBegin > 0 && lenEnd > 0 && lenCenter > 0) {
int length = Integer.parseInt(mysqlType.substring(lenCenter + 1, lenEnd));
if (length == 0) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Long.parseLong(column.getValue()));
continue;
}
}
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : Double.parseDouble(column.getValue()));
} else if (mysqlType.equals("datetime") || mysqlType.equals("timestamp")) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : DATE_TIME_FORMAT.parse(column.getValue()));
} else if (mysqlType.equals("date")) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : DATE_FORMAT.parse(column.getValue()));
} else if (mysqlType.equals("time")) {
obj.put(column.getName(), StringUtils.isBlank(column.getValue()) ? null : TIME_FORMAT.parse(column.getValue()));
} else {
obj.put(column.getName(), column.getValue());
}
}
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
return obj;
}
tip:
DBObject对象如果同时用于保存原始数据和组合数据或其他数据，使用时应该深度拷贝对象生成副本，然后使用副本
我们获取了数据库数据后做拼接操作，比如两张用户表：
user_info:{id,user_no,user_name,user_password}
user_other_info:{id,user_no,idcard,realname}
拼接后mongo数据为：
user:{_id,user_no,userInfo:{id,user_no,user_name,user_password},userOtherInfo:{id,user_no,idcard,realname})
接收到的数据信息很多，如何才能简单的触发数据拼接操作呢？
先看我们能获取的信息:schemaName,tableName,DBObject,Event(insert,update,delete)
将这些信息标识拼接起来看看:/schemaName/tableName/Event(DBObject),没错,就是一个标准的restful链接。只要我们实现一个简单的springMVC 就能自动获取需要的数据信息进行拼接操作。
先实现@Controller,定义名称为Schema，value对应schemaName
@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Schema {
String value() default "";
}
然后实现@RequestMapping,定义名称为Table,直接使用Canal中的EventType 对应RequestMethod
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface Table {
String value() default "";
CanalEntry.EventType[] event() default {};
}
然后创建springUtil,实现接口ApplicationContextAware，应用启动 加载的时候初始化两个Map:intanceMap,handlerMap
private static ApplicationContext applicationContext = null;
//库名和数据处理Bean映射Map
private static Map<String, Object> instanceMap = new HashMap<String, Object>();
//路劲和数据处理Method映射Map
private static Map<String, Method> handlerMap = new HashMap<String, Method>();
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) {
if (SpringUtil.applicationContext == null) {
SpringUtil.applicationContext = applicationContext;
//初始化instanceMap数据
instanceMap();
//初始化handlerMap数据
handlerMap();
}
}
private void instanceMap() {
Map<String, Object> beans = applicationContext.getBeansWithAnnotation(Schema.class);
for (Object bean : beans.values()) {
Class<?> clazz = bean.getClass();
Object instance = applicationContext.getBean(clazz);
Schema schema = clazz.getAnnotation(Schema.class);
String key = schema.value();
instanceMap.put(key, instance);
logger.info("instanceMap [{}:{}]", key, bean == null ? "null" : clazz.getName());
}
}
private void handlerMap() {
if (instanceMap.size() <= 0)
return;
for (Map.Entry<String, Object> entry : instanceMap.entrySet()) {
if (entry.getValue().getClass().isAnnotationPresent(Schema.class)) {
Schema schema = entry.getValue().getClass().getAnnotation(Schema.class);
String schemeName = schema.value();
Method[] methods = entry.getValue().getClass().getMethods();
for (Method method : methods) {
if (method.isAnnotationPresent(Table.class)) {
Table table = method.getAnnotation(Table.class);
String tName = table.value();
CanalEntry.EventType[] events = table.event();
//未标明数据事件类型的方法不做映射
if (events.length < 1) {
continue;
}
//同一个方法可以映射多张表
for (int i = 0; i < events.length; i++) {
String path = "/" + schemeName + "/" + tName + "/" + events[i].getNumber();
handlerMap.put(path, method);
logger.info("handlerMap [{}:{}]", path, method.getName());
}
} else {
continue;
}
}
} else {
continue;
}
}
}
调用方法：
public static void doEvent(String path, DBObject obj) throws Exception {
String[] pathArray = path.split("/");
if (pathArray.length != 4) {
logger.info("path 格式不正确：{}", path);
return;
}
Method method = handlerMap.get(path);
Object schema = instanceMap.get(pathArray[1]);
//查找不到映射Bean和Method不做处理
if (method == null || schema == null) {
return;
}
try {
long begin = System.currentTimeMillis();
logger.info("integrate data：{}，{}", path, obj);
method.invoke(schema, new Object[]{obj});
logger.info("integrate data consume: {}ms：", System.currentTimeMillis() - begin);
} catch (Exception e) {
logger.error("调用组合逻辑异常", e);
throw new Exception(e.getCause());
}
}
数据拼接消息处理：
@Schema("demo_user")
public class UserService {
@Table(value = "user_info", event = {CanalEntry.EventType.INSERT, CanalEntry.EventType.UPDATE})
public void saveUser_UserInfo(DBObject userInfo) {
String userNo = userInfo.get("user_no") == null ? null : userInfo.get("user_no").toString();
DBCollection collection = completeMongoTemplate.getCollection("user");
DBObject queryObject = new BasicDBObject("user_no", userNo);
DBObject user = collection.findOne(queryObject);
if (user == null) {
user = new BasicDBObject();
user.put("user_no", userNo);
user.put("userInfo", userInfo);
collection.insert(user);
} else {
DBObject updateObj = new BasicDBObject("userInfo", userInfo);
DBObject update = new BasicDBObject("$set", updateObj);
collection.update(queryObject, update);
}
}
}
微信关注我们
转载内容版权归作者及来源网站所有！
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。
Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。
Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。
Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。
扫码在手机上查看文章
扫描二维码，手机阅读更方便
有任何问题或合作意向欢迎联系我们
Email: 99873273@qq.com
QQ: 99873273