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Databus 分布式数据库同步系统

2018-01-22  本文已影响680人  高广超

社区wiki主页:https://github.com/linkedin/Databus/wiki

背景

一个大型分布式系统往往存在多种的存储系统,mysql,tair,redis,memcache,hbase等等。一些重要的或者需要事务支持的数据操作,通常都会放到mysql处理。但是,为了满足高性能的访问需求或者做一些服务定制化的查询,业务上通常又会把mysql的数据再写到tair或者redis等外部存储中一份。

以业务将tair作为mysql的高速缓存为例,通常业务在代码中会有这么一段逻辑,读取tair,数据不存在,从mysql读取数据,然后写入tair。用户变更mysql,然后会同时刷新tair,或者将tair数据删除。为了降低客户端复杂度并且防止缓存穿透,常会引入MQ进行异步同步,如下图所示:

image.png

但是无论客户端同步方式还是MQ方式,其实都会存在数据一致性问题,这些场景,如果没有一个强一致协议(比如两阶段提交,paxos等)是很难解决掉的。

现在,有了Databus,上面提到的这些一致性问题就都没有了,并且,那些冗长的双写逻辑也可以去掉了。

功能介绍

Databus是一个实时的、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。 2011年在LinkedIn正式进入生产系统,2013年开源。

Databus通过挖掘数据库日志的方式,将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来,业务可以通过定制化client实时获取变更。

Databus的传输层端到端延迟是微秒级的,每台服务器每秒可以处理数千次数据吞吐变更事件,同时还支持无限回溯能力和丰富的变更订阅功能。

功能&特性

设计

架构设计

Databus概要结构:

image.png

图中显示:Search Index和Read Replicas等系统是Databus的消费者。当主数据库发生写操作时,连接其上的中继系统会将数据拉到中继中。签入在Search Index或是缓存中的Databus消费者客户端,就会从中继中拉出数据,并更新索引或缓存。

系统结构设计

image.png

上图中介绍了Databus系统的构成,包括中继Relay、bootstrap服务和客户端库。Bootstrap服务中包括Bootstrap Producer和Bootstrap Server。快速变化的消费者直接从Relay中取事件。如果一个消费者的数据更新大幅落后,它要的数据就不在Relay的日志中,而是在 Bootstrap Producer里面,提交给它的,将会是自消费者上次处理变更之后的所有数据变更快照。

  1. 从Databus来源读取变更行,并在内存缓存内将其序列化为Databus变更事件
  2. 监听来自Databus客户端(包括Bootstrap Producer)的请求,并传输新的Databus数据变更事件
  1. 检查Relay上新的数据变更事件,并执行特定业务逻辑的回调
  2. 如果落后Relay太多,向Bootstrap Server发起查询
  3. 新Databus客户端会向Bootstrap Server发起bootstrap启动查询,然后切换到向中继发起查询,以完成最新的数据变更事件
  4. 单一客户端可以处理整个Databus数据流,或者可以成为消费者集群的一部分,其中每个消费者只处理一部分流数据
  1. 检查中继上的新数据变更事件
  2. 将变更存储在MySQL数据库中
  3. MySQL数据库供Bootstrap和客户端使用

业务应用

Databus在linkedin

在LinkedIn,Databus支持的系统有:


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个人介绍:

高广超:多年一线互联网研发与架构设计经验,擅长设计与落地高可用、高性能、可扩展的互联网架构。

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