文章目录

Doris数据Binlog Load导入方式介绍

一、基本原理

二、Canal原理及配置

1、Canal同步MySQL数据原理

2、开启MySQL binlog

3、Canal配置及启动

三、Doris同步MySQL数据案例

1、MySQL中创建源表

2、Doris中创建目标表

3、创建同步作业

四、注意事项

1、关于配置

2、关于注意点

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Doris数据Binlog Load导入方式介绍

Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。针对MySQL数据库中的INSERT、UPDATE、DELETE、过滤Query支持，暂不兼容DDL（Data Definition Language）语句。

一、基本原理

当前版本设计中，Binlog Load需要依赖canal作为中间媒介，让canal伪造成一个从节点去获取Mysql主节点上的Binlog并解析，再由Doris去获取Canal上解析好的数据，主要涉及Mysql端、Canal端以及Doris端，总体数据流向如下：

如上图，用户向FE提交一个数据同步作业，FE会为每个数据同步作业启动一个canal client，来向canal server端订阅并获取数据。

client中的receiver将负责通过Get命令接收数据，每获取到一个数据batch，都会由consumer根据对应表分发到不同的channel，每个channel都会为此数据batch产生一个发送数据的子任务Task。

在FE上，一个Task是channel向BE发送数据的子任务，里面包含分发到当前channel的同一个batch的数据。

channel控制着单个表事务的开始、提交、终止。一个事务周期内，一般会从consumer获取到多个batch的数据，因此会产生多个向BE发送数据的子任务Task，在提交事务成功前，这些Task不会实际生效。

满足一定条件时（比如超过一定时间、达到提交最大数据大小），consumer将会阻塞并通知各个channel提交事务。 当且仅当所有channel都提交成功，才会通过Ack命令通知canal并继续获取并消费数据 。如果有任意channel提交失败，将会重新从上一次消费成功的位置获取数据并再次提交（ 已提交成功的channel不会再次提交以保证幂等性 ）。

整个数据同步作业中，FE通过以上流程不断的从canal获取数据并提交到BE，来完成数据同步。

二、Canal原理及配置

Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。

早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。

当前的canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x。

Canal目前没有独立的官网，可以在GitHub上下载和查看Canal文档，地址如下：Home · alibaba/canal Wiki · GitHub

• Canal Server架构如下 ：

• server 代表一个 canal 运行实例，对应于一个 jvm。
• instance 对应于一个数据队列 （1个 canal server 对应 1..n 个 instance )
• instance 下的子模块
  • eventParser: 数据源接入，模拟 slave 协议和 master 进行交互，协议解析
  • eventSink: Parser 和 Store 链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作
  • eventStore: 数据存储
  • metaManager: 增量订阅 & 消费信息管理器

1、Canal同步MySQL数据原理

Canal同步MySQL数据工作原理如下图所示：

• MySQL主备复制原理

1. MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中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. MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
3. 注意：中继日志是从服务器I/O线程将主服务器的二进制日志读取过来，记录到从服务器本地文件，然后从服务器SQL线程会读取relay-log日志的内容并应用到从服务器，从而使从服务器和主服务器的数据保持一致。
4. MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

• canal 工作原理

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 (即 canal )
3. canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

注意：mysql-binlog是MySQL数据库的二进制日志，记录了所有的DDL和DML(除了数据查询语句)语句信息。一般来说开启二进制日志大概会有1%的性能损耗。

 

2、开启MySQL binlog

对于自建MySQL , 需要先开启 Binlog 写入功能，配置 binlog-format 为 ROW 模式，开启Mysql binlog日志步骤如下：

2.1、登录mysql查看MySQL是否开启binlog日志

[root@node2 ~]# mysql -u root -p123456
mysql> show variables like 'log_%';

2.2、开启mysql binlog日志

在/etc/my.cnf文件中[mysqld]下写入以下内容：

[mysqld]
# 随机指定一个不能和其他集群中机器重名的字符串，配置 MySQL replaction 需要定#义，不要和 canal 的 slaveId 重复
server-id=123 

#配置binlog日志目录，配置后会自动开启binlog日志，并写入该目录
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin

# 选择 ROW 模式
binlog-format=ROW

MySQL binlog-format有三种模式：Row、Statement 和 Mixed 。

• Row:不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。

优点： binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以row level的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。

缺点:所有的执行的语句当记录到日志中的时候，都将以每行记录的修改来记录，这样可能会产生大量的日志内容,比如一条update语句，修改多条记录，则binlog中每一条修改都会有记录，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中。

• Statement(默认)：每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。

这种模式下，slave在复制的时候sql进程会解析成和原来master端执行过的相同的sql来再次执行。

优点：不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。

缺点：由于只记录语句，所以，在statement level下 已经发现了有不少情况会造成MySQL的复制出现问题，主要是修改数据的时候使用了某些定的函数或者功能的时候会出现。 例如：update 语句中含有uuid() ,now() 这种函数时，Statement模式就会有问题（update t1 set xx = now() where xx = xx）

• Mixed: 混合模式

在Mixed模式下，MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志格式，也就是在Statement和Row之间选择一种。如果sql语句确实就是update或者delete等修改数据的语句，那么还是会记录所有行的变更。

2.3、重启mysql 服务，重新查看binlog日志情况

3、Canal配置及启动

这里所说的Canal安装与配置，首先需要在Canal中配置CanalServer 对应的canal.properties，这个文件中主要配置Canal对应的同步数据实例(Canal Instance)位置信息及数据导出的模式，例如：我们需要将某个mysql中的数据同步到Kafka中，那么就可以创建一个“数据同步实例”，导出到Kafka就是一种模式。其次，需要配置Canal Instance 实例中的instance.properties文件，指定同步到MySQL数据源及管道信息。

这里我们将MySQL数据同步到Doris中，只需要在canal.properties文件中配置Doris destination名称即可，Canal可以根据该destination名字找到对应的Canal instance实例的配置信息，对应的instance目录中，配置instance.properties 指定同步MySQL的源及数据管道相关信息。

Canal详细安装步骤及配置如下：

3.1、下载Canal

Doris使用Canal建议使用canal 1.1.5及以上版本,Cannal下载地址如下：Releases · alibaba/canal · GitHub

这里选择Canal 1.1.6版本下载

3.2、上传解压

将下载好的Canal安装包上传到node3节点上，解压

#首先创建目录 “/software/canal”
[root@node3 ~]# mkdir -p /software/canal
#将Canal安装包解压到创建的canal目录中
[root@node3 ~]# tar -zxvf /software/canal.deployer-1.1.6.tar.gz  -C /software/canal/

3.3、关于配置canal.properties

Canal同步到消息队列时，需要配置CANAL_HOME/conf中canal.properties文件“canal.destinations”配置型，指定destinations 信息，多个destination使用逗号隔开，启动Canal后，Canal会根据配置的 destination名字在CANAL_HOME/conf/${destination}目录下找到对应的instance .properties实例配置，进一步找到同步的MySQL源信息，进行CDC数据同步。

如果是Doris同步Mysql数据，在Doris中启动Doris同步作业时需要指定对应的destination 名称，所以这里不必单独再配置$CANAL_HOME/conf中canal.properties文件指定destination名称。

3.4、配置Canal instance实例信息

#在$CANAL_HOME/conf中创建doris目录作为instance的根目录，该目录名需要与创建的Doris job 中指定的destination名称保持一致。
[root@node3 ~]# cd /software/canal/conf/
[root@node3 conf]# mkdir doris

#复制$CANAL_HOME/conf/example目录中的instance.properties到创建的doris目录中
[root@node3 conf]# cd /software/canal/conf/
[root@node3 conf]# cp ./example/* ./doris/

#配置instance.properties，只需要配置如下内容：
[root@node3 doris]# vim /software/canal/conf/doris/instance.properties 

## canal instance serverId
canal.instance.mysql.slaveId = 1234
## mysql adress
canal.instance.master.address = node2:3306 
## mysql username/password
canal.instance.dbUsername = canal
canal.instance.dbPassword = canal

 

3.5、配置doris instance 实例连接mysql的权限

Canal的原理是模拟自己为mysql slave，所以这里一定需要做为mysql slave的相关权限 ，授权Canal连接MySQL具有作为MySQL slave的权限：

mysql> CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal'; 
mysql> GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';  
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
mysql> show grants for 'canal' ;

3.6、启动Canal Server

进入$CANAL_HOME/canal/bin 目录中，执行”startup.sh”脚本启动Canal：

#启动Canal
[root@node3 ~]# cd /software/canal/bin/
[root@node3 bin]# ./startup.sh 

#查看对应的Canal 进程
[root@node3 bin]# jps
...
18940 CanalLauncher
...

注意：如果启动canal后没有对应的进程，可以在CANALH​OME/logs/{destination}/${destination}.log中查看对应的报错信息。

三、Doris同步MySQL数据案例

下面步骤演示使用Binlog Load 来同步MySQL表数据，需要的Canal已经配置完成，只需要经过MySQL中创建源表、Doris创建目标表、创建同步作业几个步骤即可完成数据同步。详细步骤如下：

1、MySQL中创建源表

在MySQL中创建表source_test作为Doris同步MySQL数据的源表，MySQL建表语句如下：

mysql> create database demo;
mysql> create table demo.source_test (id int(11),name varchar(255));

2、Doris中创建目标表

在Doris端创建好与Mysql端对应的目标表，Binlog Load只能支持Unique类型的目标表，且必须激活目标表的Batch Delete功能（建表默认开启）， Doris目标表结构和MySQL源表结构字段顺序必须保持一致 ：

#node1连接Doris
[root@node1 bin]# ./mysql -u root -P 9030 -h 127.0.0.1

#建库及目标表
mysql> create database mysql_db
mysql> create table mysql_db.target_test (
    -> id int(11),
    -> name varchar(255)
    -> ) engine = olap
    -> unique key (id)
    -> distributed by hash(id) buckets 8;

3、创建同步作业

在Doris中 创建同步作业的语法格式如下：

CREATE SYNC [db.]job_name
(
channel_desc, 
column_mapping
...
)
binlog_desc

• job_name

job_name是数据同步作业在当前数据库内的唯一标识，相同job_name的作业只能有一个在运行。

• channel_desc

channel_desc用来定义mysql源表到doris目标表的映射关系。在设置此项时，如果存在多个映射关系，必须满足mysql源表应该与doris目标表是一一对应关系，其他的任何映射关系（如一对多关系），检查语法时都被视为不合法。

• column_mapping

column_mapping主要指mysql源表和doris目标表的列之间的映射关系，如果指定，写的列是目标表中的列，即：源表这些列导入到目标表对应哪些列；如果不指定，FE会默认源表和目标表的列按顺序一一对应。但是我们依然建议显式的指定列的映射关系，这样当目标表的结构发生变化（比如增加一个 nullable 的列），数据同步作业依然可以进行。否则，当发生上述变动后，因为列映射关系不再一一对应，导入将报错。

• binlog_desc

binlog_desc中的属性定义了对接远端Binlog地址的一些必要信息，目前可支持的对接类型只有canal方式，所有的配置项前都需要加上canal前缀。有如下配置项：

canal.server.ip: canal server的地址。
canal.server.port: canal server的端口，默认是11111。
canal.destination: 前文提到的instance的字符串标识。
canal.batchSize: 每批从canal server处获取的batch大小的最大值，默认8192。
canal.username: instance的用户名。
canal.password: instance的密码。
canal.debug: 设置为true时，会将batch和每一行数据的详细信息都打印出来，会影响性能。

 在Doris中创建同步作业，命令如下：

CREATE SYNC mysql_db.job
(
FROM demo.source_test INTO target_test
(id,name)
)
FROM BINLOG
(
"type" = "canal",
"canal.server.ip" = "node3",
"canal.server.port" = "11111",
"canal.destination" = "doris",
"canal.username" = "canal",
"canal.password" = "canal"
);

注意：target_test 不能指定对应的库名，默认该目标表就是当前所在的库。

以上执行完成之后，可以通过执行如下命令，查看执行的job任务：

#查看执行的job任务 ，可以查看到对应提交的job 状态为运行。
mysql> show sync job;
...
 23067 | job     | CANAL | RUNNING   ...
...

向MySQL源表中插入如下数据，同时在Doris中查询对应的目标表，可以看到MySQL中的数据被监控到Doris目标表中。

#node2节点中，向MySQL源表demo.source_test表 中插入如下数据
mysql> insert into source_test values (1,"zs"),(2,"ls"),(3,"ww");

#node1节点通过Mysql客户端查看同步结果，可以看到数据同步成功。
mysql> select * from target_test;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
|    3 | ww   |
|    2 | ls   |
|    1 | zs   |
+------+------+

#node2节点中，对MySQL源表删除数据
mysql> delete from source_test where id =1;
#node1节点通过Mysql客户端查看同步结果，可以看到数据同步成功。
mysql> select * from target_test;
+------+------+
| id   | name |
+------+------+
|    2 | ls   |
|    3 | ww   |
+------+------+

如果想要暂停、停止、重新执行同步任务的job，可以执行如下命令：

#暂停同步任务，jobname为提交的job名称
PAUSE SYNC JOB jobname;

#停止同步任务，jobname为提交的job名称
STOP SYNC JOB jobname;

#重新执行同步任务，jobname为提交的job名称
RESUME SYNC JOB jobname;

四、注意事项

1、关于配置

下面配置属于数据同步作业的系统级别配置，主要通过修改 fe.conf 来调整配置值。

• sync_commit_interval_second

默认10s,提交事务的最大时间间隔。若超过了这个时间channel中还有数据没有提交，consumer会通知channel提交事务。

• min_sync_commit_size

提交事务需满足的最小event数量。若Fe接收到的event数量小于它，会继续等待下一批数据直到时间超过了 sync_commit_interval_second 为止。默认值是10000个events，如果你想修改此配置，请确保此值小于canal端的 canal.instance.memory.buffer.size配置（默认16384），否则在ack前Fe会尝试获取比store队列长度更多的event，导致store队列阻塞至超时为止。

• min_bytes_sync_commit

提交事务需满足的最小数据大小。若Fe接收到的数据大小小于它，会继续等待下一批数据直到时间超过了sync_commit_interval_second为止。默认值是15MB，如果你想修改此配置，请确保此值小于canal端的canal.instance.memory.buffer.size和canal.instance.memory.buffer.memunit的乘积（默认16MB），否则在ack前Fe会尝试获取比store空间更大的数据，导致store队列阻塞至超时为止。

• max_bytes_sync_commit

提交事务时的数据大小的最大值。若Fe接收到的数据大小大于它，会立即提交事务并发送已积累的数据。默认值是64MB，如果你想修改此配置，请确保此值大于canal端的canal.instance.memory.buffer.size和canal.instance.memory.buffer.memunit的乘积（默认16MB）和min_bytes_sync_commit。

• max_sync_task_threads_num

默认10个，数据同步作业线程池中的最大线程数量。此线程池整个FE中只有一个，用于处理FE中所有数据同步作业向BE发送数据的任务task，线程池的实现在SyncTaskPool类。

2、关于注意点

•   数据同步作业并不能禁止alter table的操作，当表结构发生了变化，如果列的映射无法匹配，可能导致作业发生错误暂停，建议通过在数据同步作业中显式指定列映射关系，或者通过增加 Nullable 列或带 Default 值的列来减少这类问题。
• 删除doris 目标表后，数据同步作业会被EF的定时调度停止。
• doris中多个数据同步作业不能配置相同的ip:port+destination，主要为了防止出现多个作业连接到同一个instance的情况。
• Doris本身浮点类型的精度与Mysql不一样,所以数据同步时浮点类型的数据精度在Mysql端和Doris端不一样，可以选择用Decimal类型代替。  

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