详解MRS CDL整体架构设计

摘要：MRS CDL是FusionInsight MRS推出的一种数据实时同步服务，旨在将传统OLTP数据库中的事件信息捕捉并实时推送到大数据产品中去，本文档会详细为大家介绍CDL的整体架构以及关键技术。

本文分享自华为云社区《MRS CDL架构设计与实现》，作者：rujia01。

1 前言

MRS CDL是FusionInsight MRS推出的一种数据实时同步服务，旨在将传统OLTP数据库中的事件信息捕捉并实时推送到大数据产品中去，本文档会详细为大家介绍CDL的整体架构以及关键技术。

2 CDL的概念

MRS CDL（Change Data Loader）是一款基于Kafka Connect的CDC数据同步服务，可以从多种OLTP数据源捕获数据，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等，然后传输给目标存储，该目标存储可以大数据存储如HDFS，OBS，也可以是实时数据湖Hudi等。

2.1 什么是CDC？

CDC(Change Data Capture)是一种通过监测数据变更（新增、修改、删除等）而对变更的数据进行进一步处理的一种设计模式，通常应用在数据仓库以及和数据库密切相关的一些应用上，比如数据同步、备份、审计、ETL等。

CDC技术的诞生已经有些年头了，二十多年前，CDC技术就已经用来捕获应用数据的变更。CDC技术能够及时有效的将消息同步到对应的数仓中，并且几乎对当前的生产应用不产生影响。如今，大数据应用越来越普遍，CDC这项古老的技术重新焕发了生机，对接大数据场景已经是CDC技术的新使命。

当前业界已经有许多成熟的CDC to大数据的产品，如：Oracle GoldenGate(for Kafka)、 Ali/Canal、Linkedin/Databus、Debezium/Debezium等等。

2.2 CDL支持的场景

MRS CDL吸收了以上成熟产品的成功经验，采用Oracle LogMinner和开源的Debezium来进行CDC事件的捕捉，借助Kafka和Kafka Connect的高并发，高吞吐量，高可靠框架进行任务的部署。

现有的CDC产品在对接大数据场景时，基本都会选择将数据同步到消息队列Kafka中。MRS CDL在此基础上进一步提供了数据直接入湖的能力，可以直接对接MRS HDFS和Huawei OBS以及MRS Hudi、ClickHouse等，解决数据的最后一公里问题。

表1 MRS CDL支持的场景

3 CDL的架构

作为一个CDC系统，能够从源目标抽取数据并且传输到目标存储中去是基本能力，在此基础上，灵活、高性能、高可靠、可扩展、可重入、安全是MRS CDL着重考虑的方向，因此，CDL的核心设计原则如下：

• 系统结构必须满足可扩展性原则，支持在不损害现有系统功能的前提下添加新的源和目标数据存储。
• 架构设计应当满足不同角色间的业务侧重点分离
• 在合理的情况下减少复杂性和依赖性，最大限度的降低架构、安全性、韧性方面的风险。
• 需要满足插件式的客户需求，提供通用的插件能力，使得系统灵活、易用、可配置。
• 业务安全，避免横向越权和信息泄露。

3.1 架构图/角色介绍

图1 CDL架构

MRS CDL包含CDL Service和CDL Connector两个角色，他们各自的职能如下：

• CDL Service：负责任务的管理和调度，提供统一的API接口，同时监测整个CDL服务的健康状态。
• CDL Connector：本质上是Kafka Connect的Worker进程，负责真实Task的运行，在Kafka Connect高可靠、高可用、可扩展的特性基础上增加了心跳机制来协助CDL Service完成集群的健康监测。

3.2 为什么选择Kafka？

我们将Apache Kafka与Flume和Nifi等各种其他选项进行了比较，如下表所示：

表1 框架比较

对于CDC系统，Kafka有足够的优势来支撑我们做出选择。同时，Kafka Connect的架构完美契合CDC系统：

• 并行 - 对于一个数据复制任务，可以通过拆解成多个子任务并且并行运行来提高吞吐率。
• 保序 - Kafka的partition机制可以保证在一个partition内数据严格有序，这样有助于我们实现数据完整性。
• 可扩展 - Kafka Connect在集群中分布式的运行Connector。
• 易用 - 对Kafka的接口进行了抽象，提升了易用性。
• 均衡 - Kafka Connect自动检测故障，并在剩余进程上根据各自负载重新进行均衡调度。
• 生命周期管理 – 提供完善的Connector的生命周期管理能力。

4 MRS CDL关键技术

图2 CDL关键技术

4.1 CDL Job

MRS CDL对业务进行了上层的抽象，通过引入CDL Job的概念来定义一个完整的业务流程。在一个Job中，用户可以选择数据源和目标存储类型，并且可以筛选要复制的数据表。

在Job结构的基础上，MRS CDL提供执行CDL Job的机制，在运行时，使用Kafka Connect Source Connector结合日志复制技术将CDC事件从源数据存储捕获到Kafka，然后使用Kafka Connect Sink Connector从Kafka提取数据，在应用各种转换规则后将最终结果推送到目标存储。

提供定义表级和列级映射转换的机制，在定义CDL Job的过程中可以指定转换规则。

4.2 Data Comparison

MRS CDL提供一种特殊的Job，用于进行数据一致性对比。用户可以选择源和目标数据存储架构，从源和目标架构中选择各种比较对进行数据比较，以确保数据在源和目标数据存储中一致。

图3 Data Comparison抽象视图

MRS CDL提供了专用的Rest API来运行Data Compare Job，并且提供如下能力：

• 提供多样的数据比较算法，如行哈希算法，非主键列比较等。
• 提供专门的查询接口，可以查询同步报表，展示当前Compare任务的执行明细。
• 提供实时的基于源和目标存储的修复脚本，一键修复不同步数据。

如下是Data Compare Job执行流程：

图4 Data Compare Job执行和查看流程

4.3 Source Connectors

MRS CDL通过Kafka Connect SDK创建各种源连接器，这些连接器从各种数据源捕获CDC事件并推送到Kafka。CDL提供专门的Rest API来管理这些数据源连接器的生命周期。

4.3.1 Oracle Source Connector

Oracle Source Connector使用Oracle RDBMS提供的Log Miner接口从Oracle数据库捕获DDL和DML事件。

图5 Log Miner抓取数据示意图

在处理DML事件时，如果表中存在BOLB/CLOB列，CDL同样可以提供支持。对于BOLB列的处理，关键点处理如下：

• 当insert/update操作发生时，会触发一系列的LOB_WRITE操作。
• LOB_WRITE用于将文件加载到BLOB字段中。
• 每个LOB_WRITE只能写入1KB数据。
• 对于一个1GB的图片文件，我们会整理全部的100万个LOB_WRITE操作中的二进制数据，然后合并成一个对象。我们会把这个对象存储到Huawei OBS中，最终在写入Kafka的message中给出该对象在OBS中的位置。

对于DDL事件的捕获，我们创建单独的会话来持续跟踪。当前支持的DDL语句如下：

表2 支持的DDL语句

4.3.2 MYSQL Source Connector

MYSQL的Binary Log（Bin Log）文件顺序记录了所有提交到数据库的操作，包括了对表结构的变更和对表数据的变更。MYSQL Source Connector通过读取Bin Log文件，生产CDC事件并提交到Kafka的Topic中。

MYSQL Source Connector主要支持的功能场景有：

• 捕获DML事件，并且支持并行处理所捕获的DML事件，提升整体性能
• 支持表过滤
• 支持配置表和Topic的映射关系
• 为了保证CDC事件的绝对顺序，我们一般要求一张表只对应一个Partition，但是，MYSQL Source Connector仍然提供了写入多Partition的能力，来满足某些需要牺牲消息保序性来提升性能的场景
• 提供基于指定Bin Log文件、指定位置或GTID来重启任务的能力，保证异常场景下数据不丢失
• 支持多种复杂数据类型
• 支持捕获DDL事件

4.3.3 PostgreSQL Source Connector

PostgreSQL的逻辑解码特性允许我们解析提交到事务日志的变更事件，这需要通过输出插件来处理这些变更。PostgreSQL Source Connector使用pgoutput插件来完成这项工作。pgoutput插件是PostgreSQL 10+提供的标准逻辑解码插件，无需安装额外的依赖包。

PostgreSQL Source Connector和MYSQL Source Connector除了部分数据类型的区别外其他功能基本一致。

4.4 Sink Connectors

MRS提供多种Sink Connector，可以从Kafka中拉取数据并推送到不同的目标存储中。现在支持的Sink Connector有：

• HDFS Sink Connector
• OBS Sink Connector
• Hudi Sink Connector
• ClickHouse Sink Connector
• Hive Sink Connector

其中Hudi Sink Connector和ClickHouse Sink Connector也支持通过Flink/Spark应用来调度运行。

4.5 表过滤

当我们想在一个CDL Job中同时捕获多张表的变更时，我们可以使用通配符（正则表达式）来代替表名，即允许同时捕获名称满足规则的表的CDC事件。当通配符（正则表达式）不能严格匹配目标时，就会出现多余的表被捕获。为此，CDL提供表过滤功能，来辅助通配符模糊匹配的场景。当前CDL同时支持白名单和黑名单两种过滤方式。

4.6 统一数据格式

MRS CDL对于不同的数据源类型如Oracle、MYSQL、PostgreSQL采用了统一的消息格式存储在Kafka中，后端消费者只需解析一种数据格式来进行后续的数据处理和传输，避免了数据格式多样导致后端开发成本增加的问题。

4.7 任务级的日志浏览

通常境况下，一个CDL Connector会运行多个Task线程来进行CDC事件的抓取，当其中一个Task失败时，很难从海量的日志中抽取出强相关的日志信息，来进行进一步的分析。

为了解决如上问题，CDL规范了CDL Connector的日志打印，并且提供了专用的REST API，用户可以通过该API一键获取指定Connector或者Task的日志文件。甚至可以指定起止时间来进一步缩小日志查询的范围。

4.8 监控

MRS CDL提供REST API来查询CDL服务所有核心部件的Metric信息，包括服务级、角色级、实例级以及任务级。

4.9 应用程序错误处理

在业务运行过程中，常常会出现某些消息无法发送到目标数据源的情况，我们把这种消息叫做错误记录。在CDL中，出现错误记录的场景有很多种，比如：

• Topic中的消息体与特定的序列化方式不匹配，导致无法正常读取
• 目标存储中并不存在消息中所存储的表名称，导致消息无法发送到目标端

为了处理这种问题，CDL定义了一种“dead letter queue”，专门用于存储运行过程中出现的错误记录。本质上“dead letter queue”是由Sink Connector创建的特定的Topic，当出现错误记录时，由Sink Connector将其发往“dead letter queue”进行存储。

同时，CDL提供了REST API来供用户随时查询这些错误记录进行进一步分析，并且提供Rest API可以允许用户对这些错误记录进行编辑和重发。

图6 CDL Application Error Handling

5 性能

CDL使用了多种性能优化方案来提高吞吐量：

• Task并发

我们利用Kafka Connect提供的任务并行化功能，其中Connect可以将作业拆分为多个任务来并行复制数据，如下所示：

图7 Task并发

• 使用Executor线程并行化执行任务

由于Log Miner，Bin Log等数据复制技术的限制，我们的Source Connector只能顺序的捕获CDC事件，因此，为了提高性能，我们将这些CDC事件先缓存到内存队列中，然后使用Executor线程并行的处理它们。这些线程会先从内部队列中读取数据，然后处理并且推送到Kafka中。

图8 Executor线程并发

6 总结

MRS CDL是数据实时入湖场景下重要的一块拼图，我们仍然需要在数据一致性、易用性、多组件对接以及性能提升等场景需要进一步扩展和完善，在未来能够更好的为客户创造价值。

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