技術乾貨｜如何利用 ChunJun 實現數據實時同步？

来源:https://www.cnblogs.com/DTinsight/archive/2023/04/24/17349354.html
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實時同步是 ChunJun 的⼀個重要特性，指在數據同步過程中，數據源與⽬標系統之間的數據傳輸和更新⼏乎在同⼀時間進⾏。 在實時同步場景中我們更加關註源端，當源系統中的數據發⽣變化時，這些變化會⽴即傳輸並應⽤到⽬標系統，以保證兩個系統中的數據保持⼀致。這個特性需要作業運⾏過程中 source 插件不 ...


實時同步是 ChunJun 的⼀個重要特性，指在數據同步過程中，數據源與⽬標系統之間的數據傳輸和更新⼏乎在同⼀時間進⾏。

在實時同步場景中我們更加關註源端，當源系統中的數據發⽣變化時，這些變化會⽴即傳輸並應⽤到⽬標系統，以保證兩個系統中的數據保持⼀致。這個特性需要作業運⾏過程中 source 插件不間斷地頻繁訪問源端。在⽣產場景下，對於這類⻓時間運⾏、資源可預估、需要穩定性的作業，我們推薦使⽤ perjob 模式部署。

插件⽀持 JSON 腳本和 SQL 腳本兩種配置⽅式，具體的參數配置請參考「ChunJun連接器文檔」：https://sourl.cn/vxq6Zp

本文將為大家介紹如何使用 ChunJun 實時同步，以及 ChunJun ⽀持的 RDB 實時採集插件的特性、採集邏輯及其原理，幫助大家更好地理解 ChunJun 與實時同步。

如何使用 ChunJun 實時同步

為了讓⼤家能更深⼊瞭解如何使⽤ ChunJun 做實時同步，我們假設有這樣⼀個場景：⼀個電商⽹站希望將其訂單數據從 MySQL 資料庫實時同步到 HBase 資料庫，以便於後續的數據分析和處理。

在這個場景中，我們將使⽤ Kafka 作為中間消息隊列，以實現 MySQL 和 HBase 之間的數據同步。這樣做的好處是 MySQL 表中變更可以實時同步到 HBase 結果表中，⽽不⽤擔⼼歷史數據被修改後 HBase 表未被同步。

如果在⼤家的實際應用場景中，不關⼼歷史數據是否變更（或者歷史數據根本不會變更），且業務表有⼀個遞增的主鍵，那麼可以參考本⽂之後的 JDBC-Polling 模式⼀節的內容。

· 數據源組件的部署以及 ChunJun 的部署這⾥不做詳細描述

· 案例中的腳本均以 SQL 腳本為例，JSON 腳本也能實現相同功能，但在參數名上可能存在出⼊，使⽤ JSON 的同學可以參考上文 「ChunJun 連接器」⽂檔中的參數介紹

採集 MySQL 數據到 Kafka

● 數據準備

⾸先，我們在 Kafka 中創建⼀個名為 order_dml 的 topic，然後在 MySQL 中創建⼀個訂單表，並插⼊⼀些測試數據。創建表的 SQL 語句如下：

-- 創建⼀個名為ecommerce_db的資料庫，⽤於存儲電商⽹站的數據
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ecommerce_db;
USE ecommerce_db;
-- 創建⼀個名為orders的表，⽤於存儲訂單信息
CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
 id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, -- ⾃增主鍵
 order_id VARCHAR(50) NOT NULL, -- 訂單編號，不能為空
 user_id INT NOT NULL, -- ⽤戶ID，不能為空
 product_id INT NOT NULL, -- 產品ID，不能為空
 quantity INT NOT NULL, -- 訂購數量，不能為空
 order_date TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 訂單⽇期，預設值為當前時間
戳，不能為空
);
-- 插⼊⼀些測試數據到orders表
INSERT INTO orders (order_id, user_id, product_id, quantity) 
VALUES ('ORD123', 1, 101, 2), 
('ORD124', 2, 102, 1), 
('ORD125', 3, 103, 3), 
('ORD126', 1, 104, 1), 
('ORD127', 2, 105, 5);

● 使用 Binlog 插件採集數據到 Kafka

為了表示數據的變化類型和更好地處理數據變化，實時採集插件一般會用 RowData（Flink 內部數據結構）中的 RowKind 記錄⽇志中的數據事件（insert、delete 等）類型，binlog 插件也⼀樣。而當數據被打到 Kafka 中時，RowKind 信息應該怎麼處理呢？

這⾥我們就需要⽤到 upsert-kafka-x，upsert-kafka-x 會識別 RowKind。對各類時間的處理邏輯如下：

• insert 數據：序列化後直接打⼊

• delete 數據：只寫 key，value 置為 null

• update 數據：分為⼀條 delete 數據和 insert 數據處理，即先根據主鍵刪除原本的數據，再寫⼊ update 後的數據

在下⼀步中我們再解釋如何將 Kafka 中的數據還原到 HBase 或者其他⽀持 upsert 語義的資料庫中，接下來我們來編寫 SQL 腳本，實現 MySQL 數據實時採集到 Kafka 中的功能，示例如下：

CREATE TABLE binlog_source ( 
id int, 
order_id STRING, 
user_id INT, 
product_id int, 
quantity int, 
order_date TIMESTAMP(3) 
) WITH ( 
'connector' = 'binlog-x', 
'username' = 'root', 
'password' = 'root', 
'cat' = 'insert,delete,update', 
'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce_db?useSSL=false', 
'host' = 'localhost', 
'port' = '3306', 
'table' = 'ecommerce_db.orders', 
'timestamp-format.standard' = 'SQL', 
'scan.parallelism' = '1' 
); 
CREATE TABLE kafka_sink ( 
id int, 
order_id STRING, 
user_id INT, 
product_id int, 
quantity int, 
order_date TIMESTAMP(3),PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED 
) WITH ( 
'connector' = 'upsert-kafka-x', 
'topic' = 'orders', 
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 
'key.format' = 'json', 
'value.format' = 'json', 
'value.fields-include' = 'ALL', 
'sink.parallelism' = '1' 
); 
insert into 
kafka_sink 
select 
* 
from 
binlog_source u;

還原 Kafka 中的數據到 HBase

上述步驟中，我們通過 binlog-x 和 upsert-kafka-x，將 MySQL 中的數據實時採集到了 Kafka 中。解鈴還須系鈴⼈，我們可以通過 upsert-kafka-x 再去將 Kafka 中的數據解析成帶有 upsert 語義的數據。

upsert-kafka-x 作為 source 插件時，會判斷 Kafka 中數據的 value 是否為 null，如果 value 為 null 則標記這條數據的 RowKind 為 DELETE，否則將數據的 ROWKIND 標記為 INSERT。

ChunJun的 hbase-x 插件⽬前已經具備了 upsert 語句的能⼒，使⽤ hbase-x 即可將 Kafka 中的數據還原到 hbase中。接下來是 SQL 腳本示例，為了⽅便在 HBase 中查看數據結果，我們將 int 數據 cast 為 string 類型：

CREATE TABLE kafka_source ( 
id int, 
order_id STRING, 
user_id INT, 
product_id INT, 
quantity INT, 
order_date TIMESTAMP(3), 
PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED 
) WITH ( 
'connector' = 'upsert-kafka-x', 
'topic' = 'orders', 
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 
'properties.group.id' = 'test_group', 
'key.format' = 'json', 
'value.format' = 'json', 
'scan.parallelism' = '1' 
); 
CREATE TABLE hbase_sink( 
rowkey STRING, order_info ROW < order_id STRING, 
user_id STRING, 
product_id STRING, 
quantity STRING, 
order_date STRING >, 
PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED 
) WITH( 
-- 這⾥以hbase14為例，如果hbase版本是2.x，我們可以使⽤hbase2-x插件代替 
'connector' = 'hbase14-x', 
'zookeeper.quorum' = 'localhost:2181', 
'zookeeper.znode.parent' = '/hbase', 
'table-name' = 'ecommerce_db:orders', 
'sink.parallelism' = '1' 
); 
INSERT INTO 
hbase_sink 
SELECT 
cast(id as STRING), 
ROW( 
cast(order_id as STRING), 
cast(user_id as STRING), 
cast(product_id as STRING), 
cast(quantity as STRING), 
cast(order_date as STRING) 
) 
FROM 
kafka_source

Tips：如果我們不需要 Kafka 中間件，也可以使⽤ binlog-x 插件直接對接 hbase-x 插件。

ChunJun 支持的 RDB 實時採集插件

本節主要介紹 ChunJun 的 RDB 實時採集插件的特性、採集邏輯及其原理。

ChunJun 的 RDB 實時採集可以實時監視資料庫中的更改，併在發⽣更改時讀取數據變化，例如插⼊、更新和刪除操作。使⽤ ChunJun 實時採集，我們可以實時獲取有關資料庫中更改的信息，從⽽能夠及時響應這些更改，如此便可以幫助我們更好地管理和利⽤ RDB 資料庫中的數據。

並且 ChunJun 提供了故障恢復和斷點續傳功能來確保數據的完整性。ChunJun 實時採集類插件的⼤致實現步驟如下：

· 連接資料庫，確認讀取點位，讀取點位可以理解為⼀個 offset，如 Binlog 中，指⽇志的⽂件名和⽂件的 position 信息

· 根據讀取點位開始讀取 redolog，獲取其中關於數據變更相關的操作記錄

· 根據 tableName、操作事件（如insert、delete、update）等過濾信息過濾出需要的 log ⽇志

· 解析 log ⽇志，解析後的事件信息包括表名、資料庫名、操作類型（插⼊、更新或刪除）和變更的數據⾏等

· 將解析出來的數據會加⼯為 ChunJun 內部統⼀的 DdlRowData 供下游使⽤

ChunJun ⽬前已⽀持的實時採集 Connector 有：binlog(mysql)、oceanbasecdc、oraclelogminer、sqlservercdc。

Binlog 簡介

ChunJun binlog 插件的主要功能是讀取 MySQL 的⼆進位⽇志（binlog）⽂件。這些⽂件記錄了所有對數據的更改操作，如插⼊、更新和刪除等。⽬前，該插件依賴 Canal 組件來讀取 MySQL 的 binlog ⽂件。

核⼼操作步驟如下：

• 確認讀取點位：在 binlog 插件中，我們可以在腳本的 start 欄位中直接指定 journal-name（binlog ⽂件名）和 position（⽂件的特定位置）

• 讀取binlog：binlog 插件將⾃身偽裝成 MySQL 的 Slave 節點，向 MySQL Master 發送請求，要求將 binlog ⽂件的數據流發送給它

• 故障恢復和斷點續傳：故障時，插件會記錄當前的 binlog 位置信息，從 checkpoint/savepoint 恢復後，我們可以從上次記錄的位置繼續讀取 binlog ⽂件，確保數據變化的完整性

使⽤ binlog 所需的許可權在「binlog插件使⽤⽂檔」中有詳細說明，鏈接如下：

https://sourl.cn/mvae9m

OracleLogminer 簡介

Logminer 插件藉助 Oracle 提供的 Logminer ⼯具通過讀取視圖的⽅式獲取 Oracle redolog 中的信息。

核⼼操作步驟如下：

01 定位需讀取起始點位（start_scn）

⽬前 logminer ⽀持四種策略指定 StartScn：

· all：從 Oracle 資料庫中最早的歸檔⽇志組開始採集(不建議使⽤)

· current：任務運⾏時的 SCN 號

· time：指定時間點對應的 SCN 號

· scn：直接指定 SCN 號

02 定位需要讀取的結束點位(end_scn)

插件根據 start_scn 和 maxLogFileSize（預設5G）獲取可載入的 redolog ⽂件列表，end_scn 取這個⽂件列表中最⼤的 scn 值。

03 載入 redo ⽇志到 Logminer

通過⼀個存儲過程，將 scn 區間範圍內的 redolog 載入到 Logminer ⾥。

04 從視圖中讀取數據

以 scn > ? 作為 where 條件直接查詢 v$logmnr_contents 視圖內的信息即可獲取 redolog 中的數據。

05 重覆1-4步驟，實現不斷的讀取

如標題。

06 故障恢復和斷點續傳

在發⽣故障時，插件會保存當前消費的 scn 號，重啟時從上次的 scn 號開始讀取，確保數據完整性。

• 關於該插件原理的詳細介紹請參⻅「Oracle Logminer 實現原理說明⽂檔」：

https://sourl.cn/6vqz4b

• 使⽤lominer插件的前提條件詳⻅「Oracle配置LogMiner」:

https://sourl.cn/eteyZY

SqlServerCDC 簡介

SqlServerCDC 插件依賴 SQL Server 的 CDC Agent 服務提供的視圖獲取 redolog 中的信息。

核⼼操作步驟如下：

01 定位需讀取起始點位（from_lsn）

⽬前 SqlserverCDC 僅⽀持直接配置 lsn 號，如果 lsn 號未配置，則取資料庫中當前最⼤的 lsn 號為 from_lsn。

02 定位需要讀取的結束點位(to_lsn)

SqlserverCDC 插件定期地（可通過 pollInterval 參數指定）獲取資料庫中的最⼤ lsn 為 end_lsn。

03 從視圖中讀取數據

查詢 Agent 服務提供的視圖中 lsn 區間範圍內的數據，過濾出需要監聽的表及事件類型。

04 重覆1-3步驟，實現不斷的讀取

如標題。

05 故障恢復和斷點續傳

在發⽣故障時，插件會保存當前消費的 lsn 號。重啟時從上次的 lsn 號開始讀取，確保數據完整性。

• 關於該插件原理的詳細介紹請參⻅「Sqlserver CDC 實現原理說明⽂檔」:

https://sourl.cn/5pQvEM

• 配置 SqlServer CDC Agent 服務詳⻅「Sqlserver 配置 CDC ⽂檔」:

https://sourl.cn/h5nd8j

OceanBaseCDC 簡介

OceanBase 是螞蟻集團開源的⼀款分散式關係型資料庫，它使⽤⼆進位⽇志（binlog）記錄數據變更。OceanBaseCDC 的實現依賴於 OceanBase 提供的 LogProxy 服務，LogProxy 提供了基於發佈-訂閱模型的服務，允許使⽤ OceanBase 的 logclient 訂閱特定的 binlog 數據流。

OceanBaseCDC 啟動⼀個 Listener 線程。當 logclient 連接到 LogProxy 後，Listener 會訂閱經過數據過濾的 binlog，然後將其添加到內部維護的列表中。當收到 COMMIT 信息後，Listener 會將⽇志變更信息傳遞給⼀個阻塞隊列，由主線程消費並將其轉換為 ChunJun 內部的 DdlRowData，最終發送到下游。

JDBC-Polling 模式讀

JDBC 插件的 polling 讀取模式是基於 SQL 語句做數據讀取的，相對於基於重做⽇志的實時採集成本更低，但 jdbc 插件做實時同步對業務場景有更⾼的要求：

· 有⼀個數值類型或者時間類型的遞增主鍵

· 不更新曆史數據或者不關⼼歷史數據是否更新，僅關⼼新數據的獲取

實現原理簡介

• 設置遞增的業務主鍵作為 polling 模式依賴的增量鍵

• 在增量讀取的過程中，實時記錄 increColumn 對應的值（state），作為下⼀次數據讀取的起始點位

• 當⼀批數據讀取完後，間隔⼀段時間之後依據 state 讀取下⼀批數據

polling 依賴部分增量同步的邏輯，關於增量同步的更多介紹可以點擊：

https://sourl.cn/UC8n6K

如何配置⼀個 jdbc-polling 作業

先介紹⼀下開啟 polling 模式需要關註的配置項：

file

以 MySQL 為例，假設我們有⼀個存儲訂單信息的歷史表，且訂單的 order_id 是遞增的，我們希望定期地獲取這張表的新增數據。

CREATE TABLE order.realtime_order_archive ( 
order_id INT PRIMARY KEY COMMENT '訂單唯⼀標識', 
customer_id INT COMMENT '客戶唯⼀標識', 
product_id INT COMMENT '產品唯⼀標識', 
order_date TIMESTAMP COMMENT '訂單⽇期和時間', 
payment_method VARCHAR(255) COMMENT '⽀付⽅式（信⽤卡、⽀付寶、微信⽀付等）', 
shipping_method VARCHAR(255) COMMENT '配送⽅式（順豐速運、圓通速遞等）', 
shipping_address VARCHAR(255) COMMENT '配送地址', 
order_total DECIMAL(10,2) COMMENT '訂單總⾦額', 
discount DECIMAL(10,2) COMMENT '折扣⾦額', 
order_status VARCHAR(255) COMMENT '訂單狀態（已完成、已取消等）' 
);

我們可以這樣配置 json 腳本的 reader 信息。

"name": "mysqlreader", 
"parameter": { 
"column" : [ 
"*" //這⾥假設我們讀取所有欄位，可以填寫‘*’ 
], 
"increColumn": "id", 
"polling": true, 
"pollingInterval": 3000, 
"username": "username", 
"password": "password", 
"connection": [ 
{ 
"jdbcUrl": [ 
"jdbc:mysql://ip:3306/liuliu?useSSL=false" 
], 
"schema":"order", 
"table": [ 
"realtime_order_archive" ] 
} 
] 
} 
}

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