常见的几种数据同步方案

微微一笑 码易有道 2024-01-07 16:25 发表于北京

关键词：数据同步、数据异构、数据迁移

引言

  当今时代，数据是企业运营的核心。随着业务的扩张和用户规模的增加，确保不同部分之间的数据一致性、实时性和可靠性变得尤为关键。本文将探讨几种常见的数据同步方案，涵盖了数据库主从同步、数据迁移同步和数据实时同步。通过深入了解各种方案的特点、优势和局限性，我们可以更好地选择和定制适合特定业务场景的数据同步策略，为构建高效、稳定、可扩展的系统奠定基础。

主要内容如下：

方案一、数据库主从复制

数据库主从复制是一种常见的数据同步方案，其中主数据库将其变更操作传播到一个或多个从数据库。

MySQL数据库主从复制的配置步骤：

1. 确保主从数据库版本一致：确保主数据库和从数据库使用相同的MySQL版本，以避免兼容性问题。
2. 配置主数据库：在主数据库上进行配置，打开MySQL配置文件（通常是my.cnf或my.ini），参数设置：

#设置主服务器的唯一标识
server-id = 1
#启用二进制日志，记录主数据库上的所有更改
log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log
#指定要复制的数据库
binlog_do_db = your_database_name

1. 创建复制用户： 在主数据库上创建一个用于复制的用户，确保该用户具有适当的权限：

#replication_user和replication_password替换成自己的用户名和密码
  
#创建用于复制的用户
create user 'replication_user'@'%' identified by 'replication_password';

#复制授权
grant replication slave on *.* to 'replication_user'@'%';

#刷新权更改应用
flush privileges;

1. 获取主数据库的二进制日志位置： 在主数据库上执行以下命令，记录输出的File和Position，配置从数据库时用到：

SHOW MASTER STATUS;
  
mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000001 |     6470 | your_name    |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

1. 配置从数据库：在从数据库上进行配置，打开MySQL配置文件，参数设置：

server-id = 2

保存配置并重启从数据库。

1. 连接从数据库到主数据库： 在从数据库上执行以下命令，替换master_host、master_user、master_password、master_log_file和master_log_pos为主数据库的信息：

#配置从数据库连接到主数据库
change master to
master_host = 'master_host',
master_user = 'replication_user',
master_password = 'replication_password',

#从SHOW MASTER STATUS;中获取的File值。
master_log_file = 'master_log_file',
#从SHOW MASTER STATUS;中获取的Position值
master_log_pos = master_log_pos;

1. 启动从数据库的复制进程：

START SLAVE;

1. 验证复制状态： 在主数据库上进行一些数据更改，并在从数据库上执行以下命令：

SHOW SLAVE STATUS\G

  总之，数据库主从复制方案，适用于读多写少的场景，读请求可以分担到从数据库，减轻主数据库负载。优势： 提高读取性能，分担主数据库负载，提供容灾和备份机制。局限性： 存在复制延迟，可能导致从数据库数据不一致；主库单点故障可能影响整个系统；不适用于写入密集型应用。

方案二、ETL工具数据迁移

  ETL（Extract, Transform, Load）工具广泛用于不同数据存储系统之间的数据迁移、整合和同步，特别是在大规模数据迁移、数据仓库建设、数据清洗和转换等方面。常见的ETL工具有：

选择建议：

• 如果注重实时数据流程和易用性，Apache NiFi 是一个好的选择。
• 对于复杂数据转换和大规模迁移，Talend Open Studio 提供了丰富的功能和广泛的连接器。
• 如果已经使用 Apache Camel 的其他组件，或需要高度灵活性和可定制性，可以考虑使用 Apache Camel。
• 对于全面数据整合和业务智能，Pentaho Data Integration 可能是一个全面的解决方案。

具体使用依赖于企业的具体需求、技术栈和团队的技能水平。

这里我们以Apache NiFi为例简单探究其使用，说明数据迁移的过程即可。

官网地址：https://nifi.apache.org/

下载地址：https://archive.apache.org/dist/nifi/

安装和部署读者自行查阅。这里根据ETL功能说明下主要执行流程。

单机架构：

Web Server Web服务器的作用是托管NiFi的基于HTTP的命令和控制API。

Flow Controller 流程控制器是整个操作的核心。它为扩展提供线程运行，并管理扩展何时接收到执行资源的调度。

Extensions 有各种类型的NiFi扩展，这些在其他文档中有描述。这里的关键点是扩展在JVM中运行和执行。

FlowFile Repository FlowFile存储库是NiFi用于跟踪当前在流中活动的给定FlowFile状态的地方。存储库的实现是可插拔的。

Content Repository 内容存储库是给定FlowFile的实际内容字节所在的地方。

Provenance Repository Provenance存储库是存储所有Provenance事件数据的地方。

工具定位及使用流程：

这边就以从mysql查询数据在写入到mysql为例做一个简单流程进行演示：

详细步骤可参考（文章出处）：https://blog.csdn.net/be_racle/article/details/134223354

  感兴趣的可以深究，这里只想说明：对大数据量处理，包括数据提取，数据加载，增量数据同步，可以借助这些工具，ETL工具提供了一些可视化的组件+配置具体的链接类型。可以省去很多人工的成本，也间接的保证了数据一致性的问题。是很好的数据处理工具。但是因为引入新的组件，在多数据源的情况下，不可避免的带来系统的复杂性。

方案三、触发器增量数据同步

如上，比如：例子中的触发器是在tb_order表中插入新数据时触发的，将新数据同步到tb_order_his表中（读者可以根据需要调整触发器的触发时机和逻辑）

现状：tb_order 共有3条记录

tb_order_his 0条记录

触发器逻辑脚本：

# 创建触发器
DELIMITER //
CREATE TRIGGER sync_order_to_history
AFTER INSERT ON tb_order
FOR EACH ROW
BEGIN
    INSERT INTO tb_order_his (
        order_id, customer_id, order_date, product_id, quantity, 
        total_price, status, shipping_address, payment_method, 
        coupon_code, create_time, update_time
    )
    VALUES (
        NEW.order_id, NEW.customer_id, NEW.order_date, NEW.product_id, NEW.quantity, 
        NEW.total_price, NEW.status, NEW.shipping_address, NEW.payment_method, 
        NEW.coupon_code, NEW.create_time, NEW.update_time
    );
END;
//
DELIMITER ;

这个触发器是在tb_order表发生插入操作之后触发的，会将新插入的数据复制到tb_order_his表中。请注意，我假设 tb_order_his 表的结构和 tb_order 表相同。

测试触发器的工作：

# 向tb_order插入数据
INSERT INTO tb_order VALUES (4, 4, '2024-01-15 12:00:00', 104, 4, 150.25, '待支付', '567 Elm St, County', 'Credit Card', 'DISCOUNT_15', '2024-01-15 12:00:00', '2024-01-15 12:00:00');

# 查询tb_order_his，确保数据同步成功
SELECT * FROM tb_order_his;

查看结果：同步成功：

tb_order

tb_order_his

触发器同步的优点：

实时性： 触发器可以实现实时数据同步，当触发事件发生时，同步操作会立即执行，确保目标表中的数据与源表保持同步。

简化操作： 触发器能够在数据库层面自动执行同步操作，无需在应用程序中编写额外的同步逻辑，简化了开发和维护工作。确保源表和目标表之间的数据一致性。

触发器同步的缺点：

性能影响： 触发器的执行会引入额外的性能开销，特别是在大规模数据操作时。频繁触发的触发器可能导致数据库性能下降。

复杂性： 当触发器逻辑复杂或有多个触发器时，可能难以追踪和调试触发器的行为，特别是在维护时。

并发控制： 在高并发环境中，触发器可能引发并发控制的问题，需要谨慎处理以确保数据一致性。

方案四、手工脚本同步（朴实无华）

  这种就是常见的SQL脚本，常用于数据割接，错误数据修改，包括配置数据，业务字段，运维手工调整异常数据等。比较简单，只是为了文章结构完整说明一下。举个简单的例子吧:

# insert into tb_target select * from tb_source
INSERT INTO tb_order_his (
    order_id, customer_id, order_date, product_id, quantity,
    total_price, status, shipping_address, payment_method,
    coupon_code, create_time, update_time
)
SELECT
    order_id, customer_id, order_date, product_id, quantity,
    total_price, status, shipping_address, payment_method,
    coupon_code, create_time, update_time
FROM tb_order;

比较简单，没什么好总结的。

方案五、实时数据同步方案（使用消息队列）

  这种方案主要是：将 MySQL 数据变更事件捕获并通过消息队列传递给下游数据源。比如：从Mysql同步数据到ClickHouse，一种常见的方法是使用Debezium作为MySQL CDC（Change Data Capture）工具，结合Kafka作为消息队列。大致的步骤：

1. 配置 MySQL 数据库连接信息：

# MySQL 连接配置
database.hostname=mysql-host
database.port=3306
database.user=mysql-user
database.password=mysql-password

# Debezium 配置
connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
tasks.max=1
database.server.id=1
database.server.name=my-app-connector
database.whitelist=mydatabase

1. 启动 Debezium 连接器：

通过命令行或配置文件启动 Debezium 连接器，例如：

debezium-connector-mysql my-connector.properties

1. 创建 Kafka-topic：

Debezium将变更事件发送到 Kafka 主题，确保 Kafka 主题已经创建：

kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic my-topic

1. Java 伪代码示例 - 消费 Kafka 主题并将数据写入 ClickHouse：

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class ClickHouseDataConsumer {

    private static final String KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";
    private static final String KAFKA_TOPIC = "my-topic";
    private static final String CLICKHOUSE_URL = "clickhouse-url";
    private static final String CLICKHOUSE_USER = "clickhouse-user";
    private static final String CLICKHOUSE_PASSWORD = "clickhouse-password";

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS);
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "clickhouse-consumer-group");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        try (Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties)) {
            consumer.subscribe(Collections.singletonList(KAFKA_TOPIC));

            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
                records.forEach(record -> processKafkaMessage(record.value()));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static void processKafkaMessage(String message) {
        // 解析 Kafka 消息，获取变更数据
        // 将数据写入 ClickHouse
        writeToClickHouse(message);
    }

    private static void writeToClickHouse(String message) {
        // 实现将数据写入 ClickHouse 的逻辑
    }
}

使用 Kafka 实时同步 MySQL 具有一些优势和缺点：

优势：

实时性高： Kafka 是一个高吞吐、低延迟的消息队列系统，能够提供近实时的数据同步，使得应用能够快速获取最新的数据变更。

消息持久化： Kafka 具有消息持久化的特性，能够保证即使消费者离线一段时间，仍然可以获取之前未处理的消息，确保数据不丢失。

缺点：

一致性保证： Kafka 保证了分区内的消息顺序性，但在整个集群范围内的消息顺序性较难保证。在某些场景下，可能需要额外的手段来保证全局的一致性。

对于小规模的应用，引入 Kafka 可能显得过于笨重，使用轻量级的解决方案可能更为合适。

总结

结尾

  感谢阅读到最后。本文主要是一些实践中的总结和思考，还有很多值得选择的方案。不足之处，愿意和大家一起探讨并改进。希望本篇文章对你有帮助，也欢迎你加入我们，一起做长期且正确的事情！！！

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