由Canal组件分析集成中间件架构的一般过程

数据同步背景

为什么要做数据同步？因为数据很多，还要共享或做它用。举个栗子，你从移动硬盘拷贝一份小小电影到你的Macbook上赏析，也叫数据同步。但系统不比你的单纯，它使用的场景千奇百怪。数据同步，不管爱与不爱，你总会遇见，它会在某个时间等你，不见不散。

哎，不就是A到B么，一个管道，罩得住。

在进入正文之前，顺便给大家推荐一个Java架构方面的交流学习群：725633148，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。相信对于已经工作和遇到技术瓶颈的同学，在这个群里会有你需要的内容。有需要的同学请抓紧时间加入进来。

Canal简介

要在有限的时间里漂亮的完成工作，有时候你关注的并不一定是问题中心，深挖学习了binlog的同步方式，并不会对你的工作进度有任何改善。将它加入到研究列表中，空闲的时间去学习更佳，没必要非要把头闷在水里憋气去体验窒息的味道。好了，问题的中心数据同步，已经由阿里的工程师替你完成了，就叫Canal，解决的是最常用的MySQL数据库同步到别处的问题。今天我们谈一下Canal集成，但不谈Canal细节实现。周边建设别人不舍得告诉你，小姐姐和你聊。

Canal是将自己伪装成一个MySQL从库从其他真正的MySQL库上拉取信息，说白了就是实现了MySQL的一套协议，数据拿过来之后，想怎么把玩就怎么玩喽。东西是好东西，但github上的wiki文档让人看的昏昏欲睡，既然是谈架构，那我们就聊一下如何才能让工程师放心的使用你的Canal。

数据格式

简单说下Canal的数据格式，根据github的官方文档就能够简单的RUN起来。Canal能够同步大多数DCL、DML、DDL，我们通常也就关心INSERT、UPDATE、DELETE引起的变化。那Canal解释的数据是什么样子呢，我们可以用一张图来说明。

可以看到UPDATE同时包括变更前和变更后的值，需要的信息就都有了。有了这些数据，上天入地，无所不能。

一个通用的架构模式就是只考虑输入和输出。使用者大多数并不关心你的系统是怎么实现的，大家都很忙，而且并不一定都有兴趣。他只需要你告诉他最终的使用方式和输出格式即可。

整体高可用

那么开发使用中有哪些元素需要参与呢？我们同样上一张图(仅考虑集群主从模式，单机和M/M不谈)。

很Easy是不是？ZK控制着HA，同时记录消费的消费进度，怎么看都和Kafka之流一个套路。但这里有几点要说明：

1) 为了保证binlog正常拉取，Canal服务器同时只有一台工作，其他都是影子 lol

2) 为了保证消费能正常进行，Client端同时只有一台能够工作，其他都是影子 lol

3) binlog推荐使用ROW模式，但有可能一个update语句挤爆你的内存、打碎你的蛋蛋

4) Canal本身没有持久化能力，非常耗内存

我们接下来按照顺序模拟它们的死亡。考虑下面一张图。

红色的区块都是可能死亡的点，ZK会死（当然它坚挺的很），MySQL会死，至于Canal，也肯定不能免俗，我们要让它的死轻如鸿毛。

小姐姐，提醒，架构要考虑到每一个交互场景和极端情况。准备的越细，觉睡的越香。除了让挑战你的无聊者碰一鼻子灰（对，就是那些整天将高可用挂在嘴上的货），也能节省更多时间研究些更有意义的事情。

ZK当机

ZooKeeper那么健壮，为什么还要模拟其当机呢？因为不排除机房断电的可能。为什么我们首先谈到ZK？从图中可以看到Zk死亡对系统的影响是巨大的。当然这仅仅是概率而已，最终会推断出SLA服务质量，满足需求即可。

当然不排除有某些强迫症的外部因素影响你去做它的高可用。除了分机房，你可以可以在代码中进行集成，比如ZK死亡，我们去直连Canal。你要考虑开发成本和达到的效益是否合适。

有些公司在屁都没做出来之前，就特别洁癖的关注低概率事件，问题本身倒成了次要的了。这种公司是有问题的，尽量去说服吧。

所以如果ZK当机问题占用你的工作量，主要是其他人的认知问题。

Canal当机

Canal集群模式已经通过ZK做了HA，你要做的，就是模拟一遍。包括：

1) 当机一台，是否有其他实例顶上来

2) 全部当机，上线一台后是否能正常运行

3) 长时间下线后，突然上线是否有其他问题？

4) 内存问题。canal非常耗内存，可以配置参数使其不溢出，但会产生阻塞。

Client当机

Client的当机其实是无所谓的。但由于实现的方式千奇百怪，也会产生千奇百怪的事情。本部分主要是使用方式问题，可以备注在注意事项里。我们通过代码来说明：

1) 代码有两层while循环，如果只有一层的话，会出问题的(想一想问什么)

2) 代码有ACK确认机制，代码显示的进行了确认和回滚。但如果你的处理是放在多线程里，那就有可能漏掉消息

3) 消息有batch，所以不可避免会出现重复消费的情况，你的业务支持幂等么？

MySQL当机

1) MySQL重新上线后Canal是否能够正常拉取binlog?

2) 主从切换后，是否需要修改Canal? 怎么补数据？

外围扩展

要将Canal用起来的话，它本身只能算是一个半成品。只有给它加上翅膀，它才能够自由飞翔。

MQ

考虑到Canal的堆积能力并不强。堆积数据到10W+时，速度会变慢，并会出现假死现象。另外一个场景，就是canal突然上线，这时候已经延后binlog很多了，重新连接后会一次性获取所有数据，卡到死为止～。

对于第一个场景，一个MQ介入是非常有必要的。Kafka等消息队列的堆积能力已经家喻户晓，我们要做的就是将Canal的数据进行一次转发。以后的客户端，打交道的就只有MQ了。MQ介入后，有以下好处：

1) 获得非常好的堆积能力，可以延后消费

2) 能够方便的得到积压数据，进行监控报警

3) 不比引入Canal客户端，客户端开发只与MQ打交道即可

4) MQ支持顺序消息，对于无时序数据而言，非顺序消息能增加处理能力

监控报警

每个节点都会出问题，所以每个节点都需要监控。监控系统也是每个公司的工具链，你可能需要写一些zabbix或者telegraf脚本进行数据收集（监控系统我们后续文章介绍）。

进程监控

监控各组件是否存活，java程序发生内存溢出死亡的概率还是很大的。如果想要进程死亡后自动重启，可以考虑采用supervisor组件。

BTW：如果你找不到进程的死亡原因，执行dmesg命令，大概率会看到死亡原因。

业务监控

1) MySQL binlog位置监控（show master status;）。

2) Canal到MQ的Sink消费位点监控。

3) 业务消费端对于MQ的消费延迟监控(delay)。

自动部署

一个好的持续集成工具能够大量减少上线时间和故障响应时间。此部分与各公司的工具链有关。比如可以使用ansible等命令行工具，也可以使用jenkins等。

这部分的工作量还是比较大的，尤其是当组件增多。有几个容易忽略的点需要考虑：

1) MySQL主从切换时，Canal的配置是否需要变动

2) 当单MySQL实例库表过多时，Canal是否需要分开部署，维护其拓扑结构

3) 各组件启动顺序问题，是否代码做了兼容能够支持

4) 数据同步需求是否线性增长，对应Topic的粒度支持

迭代思路

一个使用了第三方组件的数据同步中间件产品的建设过程，大体是分为以下6个阶段的。很多人还停留在搭起来就OK的阶段。除了搭建验证读源码或者是自己造轮子，还有很多额外的事情要做，这才是架构师应该关注的事情。

基础搭建使用

可以根据文档完成一个quickstart，并能初步应用到业务中。此时的服务基本上是裸跑，有比较多的风险。

API封装易用

根据自己的使用场景剔除或者增加部分功能，根据自己公司的编码和代码风格，编写定制易用的API。这可能是一个适配器，也可能是一个spring-starter等。还有一些坑需要进行屏蔽等，比如开源版本的Canal没有GTID等，呵呵。这个时候适当读下源码是非常有必要的。

整体高可用和应急方案

对于一个重量级的中间产品，此部分的重要度是不言而喻的。数据交互节点，每一个都应该是不信任的。仔细CHECK数据交互中的每一个节点，找出突发情况的应急方案。有条件的，需要线上反复演练，确保系统整体达到高可用。

报警运维机制

完成责任划分和应急处理人员，确保每一条报警信息都能快速响应，将故障影响面降低到最低。此部分涉及流程机制问题，作为架构师是有责任推进其完成的。

内部文档与系统集成

为了达到快速响应的目的，同时让产品更加平滑的加入到公司技术栈中，需要将其集成到公司内部系统中。比如定制的监控系统、继续集成系统等。同时，为了减少其他伙伴的学习使用成本，一个浅显易懂的文档也是必要的（不是doc哦）。对于使用中容易造成故障的点，也要指出，并不是每个人都和你一样聪明能干。

宣传应用检验阶段

如果对你的系统有信心，最大规模的使用去检验其鲁棒性是极好的。一些宣传和支持是必要的，相信到了此阶段，有大量的使用案例，不断的培养用户，对你系统的怀疑会不攻自破。

总结

架构只是做技术么？这是狭义上的理解，技术是个敲门砖。广义上的架构包括技术、流程和人。转变这个观念，愿你的事业更上一层楼。