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Otter源代码解析(一): http://eyuxu.iteye.com/blog/1941894Otter源代码解析(二) : http://eyuxu.iteye.com/blog/1942518
Otter源代码解析(三): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942519
Otter源代码解析(四): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942521
Otter源代码解析(五): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942522
Otter源代码解析(六): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942549
Otter源代码解析(七): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942578
Otter源代码解析(八): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942780
Otter源代码解析(九): http://eyuxu.iteye.com/blog/1942786
写在前面:
最近在做跨机房数据传输的技术选型,看了几个第三方的框架,SymmetricDS(http://www.symmetricds.org/) 、tungsten-replicator(
https://code.google.com/p/tungsten -replicator/)、阿里的Otter(https://github.com/alibaba/otter/ )。比较下来Otter在功能上的优势还是比较大,所以决定将Otter作为最终的选型结果。不过跨机房的数据传输是个很复杂的过程,Otter的实现也是比较复杂的,因此在投入使用前,需要对Otter的实现细节有一个较为清楚的了解,只靠官方文档上的介绍是远远不够的。而了解实现细节的最好的方式就是阅读源代码。
1. 简介
Otter是阿里开源的一个多机房数据复制的产品,内嵌Canal(基于BinLog模式获取数据库变更数据的开源产品),两款产品官方提供了一些文档说明,但是1)官方说明中有一些比较难于理解的地方;2)从使用角度来说,仅仅了解官方说明的内容是不够的,理解最好的方式还是针对源代码进行分析,还原详细设计。本文对Otter的一些比较关键、比较复杂的地方做了设计还原,给阅读代码的人提供一些帮助,或者希望进一步了解Otter的开发人员提供补充材料。
分析的版本:4.2.1
2. 参考资料
Otter的官方地址:https://github.com/alibaba/otter/ (简介、架构介绍、QuickStart等,读者需要首先了解这篇文档,然后才能阅读本文)
Canal的官方地址:http://github.com/alibaba/canal (简介、架构介绍、QuickStart等,读者需要先看下Canal的文档,才能阅读本文)
3. 工程结构解析
Canal的架构这里就不做说明了,相关文档说明、设计思路还是比较清楚的,我只花了一天左右的时间看了看源码,结构很清楚,也比较容易理解。但是Otter就理解起来就比较困难了,并不是设计的不够简洁,而是其本身的逻辑就比较复杂,尤其涉及到S.E.T.L调度的细节上面。
先看下工程结构:
包含三部分:Share | Node | Manager。 其中Share是Node和Manager共享的子系统,并不是独立部署的节点。Node和Manager是独立部署的。
Node:一个独立部署的节点,比如两个机房需要做通讯,则每个机房至少要部署一个Node节点(不考虑HA的话),数据同步的过程实际上都发生在Node之间
Manager:管理的节点,逻辑上只有一个(一个Manager管理多个Node节点),如果不考虑HA的话。负责管理同步的数据定义,包括数据源、Channel、PipeLine、数据映射等,各个Node节点从Manager处获取并执行这些信息。另外还有监控等信息。
Share各个子系统的说明:
. Common: 公共内容定义
.Arbitrate: 用于Manager与Node之间、Node与Node之间的调度、S.E.T.L几个过程的调度等;
.Communication 数据传输的底层,上层的Pipe、一些调度等都是依赖于Communication的
简单点说它负责点对点的Event发送和接收
.etl:实际上并不负责ETL的具体实现,只是一些接口&数据结构的定义而已,具体的实现在Node里面。
Node各个子系统的说明:
. Common:公共内容定义
. Canal: Canal的封装,Otter采用的是Embed的方式引入Canal(Canal有Embed和独立运行两种模式)
. Deployer:内置Jetty的启动
. etl: S.E.T.L 调度、处理的实现,是Otter最复杂、也是最核心的部分,花了我好几天的时间理解。
4. 阅读代码过程中的一些可能的障碍
. 池化:代码里面很多提到“池化”这个概念,不知道是阿里内部的叫法还是通用的叫法,反正我之前没有听过,实际上就是使用对象池的方式管理对象。 原因是里面很对对象都是包含线程池的,对于线程池的销毁和加载是比较低效的,所以代码里面对带有线程池的地方基本都做了池化处理(但是线程池的大小每次操作的时候都需要根据实际情况调整);
. retl_mark: 我的理解是具体的业务在执行事务的时候在事务头&尾插入一个标记,在同步BinLog的时候就会发现它,对于不需要同步的数据打上特殊标记(比如_SYNC), 这样在S.E.T.L的过程中就可以过滤掉这些数据(可以参见:com.alibaba.otter.node.etl.select.selector.MessageParser这个类的实现)
. 数据库反查:正常同步的内容是基于BinLog的,即BinLog有什么数据就同步什么数据,但是如果同步的数据延迟时间比较长的话,可能在同步的数据已经发生了变化(即BinLog里面的数据已经是旧的数据了),为了避免这个问题,在Extract阶段根据条件进行数据库查询,可以参见:com.alibaba.otter.node.etl.extract.extractor.DatabaseExtractor
下面会针对一些比较关键的内容(全文解析太多了)做下解析说明。
未完待续。
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