MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的。
原数据库的同步问题
由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和插入的耗时会明显增加。同样，当需要对这些数据进行模糊查询或是数据分析时，MySQL作为事务型关系数据库很难提供良好的性能支持。使用适合的数据库来实现模糊查询是解决这个问题的关键。
但是，切换数据库会迎来两个问题，一是已有的服务对现在的 MySQL 重度依赖，二是 MySQL 的事务能力和软件生态仍然不可替代，直接迁移数据库的成本过大。我们综合考虑了下，决定同时使用多个数据库的方案，不同的数据库应用于不同的使用场景。而在支持模糊查询功能的数据库中，elasticsearch 自然是首选的查询数据库。这样后续对业务需求的切换也会非常灵活。
那具体该如何实现呢？在又拍云以往的项目中，也有遇到相似的问题。之前采用的方法是在业务中编写代码，然后同步到 elasticsearch 中。具体是这样实施的：每个系统编写特定的代码，修改 MySQL 数据库后，再将更新的数据直接推送到需要同步的数据库中，或推送到队列由消费程序来写入到数据库中。
但这个方案有一些明显的缺点：
-
系统高耦合，侵入式代码，使得业务逻辑复杂度增加
-
方案不通用，每一套同步都需要额外定制，不仅增加业务处理时间，还会提升软件复复杂度
-
工作量和复杂度增加
在业务中编写同步方案，虽然在项目早期比较方便，但随着数据量和系统的发展壮大，往往最后会成为业务的大痛点。
解决思路及方案
调整架构
既然以往的方案有明显的缺点，那我们如何来解决它呢？优秀的解决方案往往是 “通过架构来解决问题“，那么能不能通过架构的思想来解决问题呢？
答案是可以的。我们可以将程序伪装成 “从数据库”，主库的增量变化会传递到从库，那这个伪装成 “从数据库” 的程序就能实时获取到数据变化，然后将增量的变化推送到消息队列 MQ，后续消费者消耗 MQ 的数据，然后经过处理之后再推送到各自需要的数据库。
这个架构的核心是通过监听 MySQL 的 binlog 来同步增量数据，通过基于 query 的查询旧表来同步旧数据，这就是本文要讲的一种异构数据库同步的实践。
改进数据库
经过深度的调研，成功得到了一套异构数据库同步方案，并且成功将公司生产环境下的 robin/logs 的表同步到了 elasticsearch 上。
首先对 MySQL 开启 binlog，但是由于 maxwell 需要的 binlog_format=row 原本的生产环境的数据库不宜修改。这里请教了海杨前辈，他提供了”从库联级“的思路，在从库中监听 binlog 绕过了操作生产环境重启主库的操作，大大降低了系统风险。
后续操作比较顺利，启动 maxwell 监听从库变化，然后将增量变化推送到 kafka ，最后配置 logstash 消费 kafka中的数据变化事件信息，将结果推送到 elasticsearch。配置 logstash需要结合表结构，这是整套方案实施的重点。
这套方案使用到了kafka、maxwell、logstash、elasticsearch。其中 elasticsearch 与 kafka已经在生产环境中有部署，所以无需单独部署维护。而 logstash 与 maxwell 只需要修改配置文件和启动命令即可快速上线。整套方案的意义不仅在于成本低，而且可以大规模使用，公司内有 MySQL 同步到其它数据库的需求时，都可以上任。
成果展示前后对比
使用该方案同步和业务实现同步的对比
写入到 elasticsearch 性能对比 (8核4G内存)
经过对比测试，800w 数据量全量同步，使用 logstash 写到 elasticsearch，实际需要大概 3 小时，而旧方案的写入时间需要 2.5 天。
方案实施细节
接下来，我们来看看具体是如何实现的。
本方案无需编写额外代码，非侵入式的，实现 MySQL 数据与 elasticsearch 数据库的同步。
下列是本次方案需要使用所有的组件：
-
MySQL
-
Kafka
-
Maxwell（监听 binlog）
-
Logstash（将数据同步给 elasticsearch）
-
Elasticsearch
1. MySQL配置
本次使用 MySQL 5.5 作示范，其他版本的配置可能稍许不同需要
首先我们需要增加一个数据库只读的用户，如果已有的可以跳过。
-- 创建一个 用户名为 maxwell 密码为 xxxxxx 的用户
CREATE USER 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY 'XXXXXX';
GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'localhost';
GRANT SELECT, REPLICATION CLIENT, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'maxwell'@'%';
开启数据库的 binlog，修改 mysql 配置文件，注意 maxwell 需要的 binlog 格式必须是row。
# /etc/mysql/my.cnf
[mysqld]
# maxwell 需要的 binlog 格式必须是 row
binlog_format=row
# 指定 server_id 此配置关系到主从同步需要按情况设置，
# 由于此mysql没有开启主从同步，这边默认设置为 1
server_id=1
# logbin 输出的文件名， 按需配置
log-bin=master
重启 MySQL 并查看配置是否生效：
sudo systemctl restart mysqld
select @@log_bin;
-- 正确结果是 1
select @@binlog_format;
-- 正确结果是 ROW
如果要监听的数据库开启了主从同步，并且不是主数据库，需要再从数据库开启 binlog 联级同步。
# /etc/my.cnf
log_slave_updates = 1
需要被同步到 elasticsearch 的表结构。
-- robin.logs
show create table robin.logs;
-- 表结构
CREATE TABLE `logs` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`content` text NOT NULL,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`status` enum('SUCCESS','FAILED','PROCESSING') NOT NULL,
`type` varchar(20) DEFAULT '',
`meta` text,
`created_at` bigint(15) NOT NULL,
`idx_host` varchar(255) DEFAULT '',
`idx_domain_id` int(11) unsigned DEFAULT NULL,
`idx_record_value` varchar(255) DEFAULT '',
`idx_record_opt` enum('DELETE','ENABLED','DISABLED') DEFAULT NULL,
`idx_orig_record_value` varchar(255) DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `created_at` (`created_at`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8170697 DEFAULT CHARSET=utf8
2. Maxwell 配置
本次使用 maxwell-1.39.2 作示范, 确保机器中包含 java 环境， 推荐 openjdk11
下载 maxwell 程序
wget https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.39.2/maxwell-1.39.2.tar.gz
tar zxvf maxwell-1.39.2.tar.gz **&&** cd maxwell-1.39.2
maxwell 使用了两个数据库：
-
一个是需要被监听binlog的数据库(只需要读权限)
-
另一个是记录maxwell服务状态的数据库，当前这两个数据库可以是同一个
重要参数说明：
-
host 需要监听binlog的数据库地址
-
port 需要监听binlog的数据库端口
-
user 需要监听binlog的数据库用户名
-
password 需要监听binlog的密码
-
replication_host 记录maxwell服务的数据库地址
-
replication_port 记录maxwell服务的数据库端口
-
replication_user 记录maxwell服务的数据库用户名
-
filter 用于监听binlog数据时过滤不需要的数据库数据或指定需要的数据库
-
producer 将监听到的增量变化数据提交给的消费者 (如 stdout、kafka)
-
kafka.bootstrap.servers kafka 服务地址
-
kafka_version kafka 版本
-
kafka_topic 推送到kafka的主题
启动 maxwell
注意，如果 kafka 配置了禁止自动创建主题，需要先自行在 kafka 上创建主题，kafka_version 需要根据情况指定, 此次使用了两张不同的库
./bin/maxwell
--host=mysql-maxwell.mysql.svc.cluster.fud3
--port=3306
--user=root
--password=password
--replication_host=192.168.5.38
--replication_port=3306
--replication_user=cloner
--replication_password=password
--filter='exclude: *.*, include: robin.logs'
--producer=kafka
--kafka.bootstrap.servers=192.168.30.10:9092
--kafka_topic=maxwell-robinlogs --kafka_version=0.9.0.1
3. 安装 Logstash
Logstash 包中已经包含了 openjdk，无需额外安装。
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz
tar zxvf logstash-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz
删除不需要的配置文件。
rm config/logstash.yml
修改 logstash 配置文件，此处语法参考官方文档（https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html） 。
# config/logstash-sample.conf
input {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.30.10:9092"
group_id => "main"
topics => ["maxwell-robinlogs"]
}
}
filter {
json {
source => "message"
}
# 将maxwell的事件类型转化为es的事件类型
# 如增加 -> index 修改-> update
translate {
source => "[type]"
target => "[action]"
dictionary => {
"insert" => "index"
"bootstrap-insert" => "index"
"update" => "update"
"delete" => "delete"
}
fallback => "unknown"
}
# 过滤无效的数据
if ([action] == "unknown") {
drop {}
}
# 处理数据格式
if [data][idx_host] {
mutate {
add_field => { "idx_host" => "%{[data][idx_host]}" }
}
} else {
mutate {
add_field => { "idx_host" => "" }
}
}
if [data][idx_domain_id] {
mutate {
add_field => { "idx_domain_id" => "%{[data][idx_domain_id]}" }
}
} else {
mutate {
add_field => { "idx_domain_id" => "" }
}
}
if [data][idx_record_value] {
mutate {
add_field => { "idx_record_value" => "%{[data][idx_record_value]}" }
}
} else {
mutate {
add_field => { "idx_record_value" => "" }
}
}
if [data][idx_record_opt] {
mutate {
add_field => { "idx_record_opt" => "%{[data][idx_record_opt]}" }
}
} else {
mutate {
add_field => { "idx_record_opt" => "" }
}
}
if [data][idx_orig_record_value] {
mutate {
add_field => { "idx_orig_record_value" => "%{[data][idx_orig_record_value]}" }
}
} else {
mutate {
add_field => { "idx_orig_record_value" => "" }
}
}
if [data][type] {
mutate {
replace => { "type" => "%{[data][type]}" }
}
} else {
mutate {
replace => { "type" => "" }
}
}
mutate {
add_field => {
"id" => "%{[data][id]}"
"content" => "%{[data][content]}"
"user_id" => "%{[data][user_id]}"
"status" => "%{[data][status]}"
"meta" => "%{[data][meta]}"
"created_at" => "%{[data][created_at]}"
}
remove_field => ["data"]
}
mutate {
convert => {
"id" => "integer"
"user_id" => "integer"
"idx_domain_id" => "integer"
"created_at" => "integer"
}
}
# 只提炼需要的字段
mutate {
remove_field => [
"message",
"original",
"@version",
"@timestamp",
"event",
"database",
"table",
"ts",
"xid",
"commit",
"tags"
]
}
}
output {
# 结果写到es
elasticsearch {
hosts => ["http://es-zico2.service.upyun:9500"]
index => "robin_logs"
action => "%{action}"
document_id => "%{id}"
document_type => "robin_logs"
}
# 结果打印到标准输出
stdout {
codec => rubydebug
}
}
执行程序：
# 测试配置文件*
bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.test_and_exit
# 启动*
bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.reload.automatic
4. 全量同步
完成启动后，后续的增量数据 maxwell 会自动推送给 logstash 最终推送到 elasticsearch ，而之前的旧数据可以通过 maxwell 的 bootstrap 来同步，往下面表中插入一条任务，那么 maxwell 会自动将所有符合条件的 where_clause 的数据推送更新。
INSERT INTO maxwell.bootstrap
( database_name, table_name, where_clause, client_id )
values
( 'robin', 'logs', 'id > 1', 'maxwell' );
后续可以在 elasticsearch 检测数据是否同步完成，可以先查看数量是否一致，然后抽样对比详细数据。
# 检测 elasticsearch 中的数据量
GET robin_logs/robin_logs/_count
