一个分布式 MySQL Binlog 存储系统的架构设计

1. kingbus简介

1.1 kingbus是什么?

kingbus是一个基于raft强一致协议实现的分布式MySQL binlog 存储系统。它能够充当一个MySQL Slave从真正的Master上同步binlog,并存储在分布式集群中。同时又充当一个MySQL Master将集群中的binlog 同步给其他Slave。 kingbus具有如下特性:

  • 兼容MySQL 复制协议,通过Gtid方式同步Master上的binlog,同时支持slave通过Gtid方式从kingbus拉取binlog。
  • 跨地域数据复制,kingbus通过raft协议支持跨地域间的数据复制。写入到集群的binlog数据在多个节点间保证强一致,并保证binlog顺序与master上完全一致。
  • 高可用,由于kingbus是构建在Raft强一致协议之上,能够实现集群中过半数节点存活的情况下,整个binlog拉取和推送服务高可用。

1.2 kingbus能解决什么问题?

  • kingbus能降低Master的网络传输流量。在一主多从的复制拓扑中,Master需要发送binlog到各个slave,如果slave过多的话,网络流量很有可能达到Master的网卡上限。例如在Master执行delete大表或者online DDL等操作,都有可能造成瞬间生成大量的binlog event,如果master下面挂10台slave的话,master上的网卡流量就会放大10倍。如果master使用千兆网卡,产生了10MB/S以上的流量就有可能将其网卡跑满。通过kingbus连接master的方式,可以将slave分散到多台机器上,从而均衡传输流量。
  • 简化Master Failover流程,只需将连接在kingbus上的一台Slave提升为Master,并将kingbus重新指向新的Master,其他slave依旧连接在kingbus上,复制拓扑保持不变。
  • 节省Master存储binlog文件的空间。一般MySQL上都是较为昂贵的SSD,如果binlog文件占用空间较多,就使得MySQL存储的数据不得不降低。可以通过将binlog都存储到kingbus中,从而降低Master上binlog文件的存储数量
  • 支持异构复制。通过阿里巴巴开源的canal连接到kingbus,kingbus源源不断推送binlog给canal,canal接收完binlog再推送给kafka消息队列,最终存入HBase里,业务部门通过Hive直接写SQL的方式来实现业务的实时分析。

2.kingbus总体架构

kingbus整体架构如下图所示:

一个分布式 MySQL Binlog 存储系统的架构设计

  • storage负责存储raft log entry和Metadata,在kingbus中,将raft log和mysql binlog融合在一起了,通过不同的头部信息区分,raft log的数据部分就是binlog event,这样就不需要分开存储两类log,节省存储空间。因为kingbus需要存储一些元信息,例如raft 节点投票信息、某些特殊binlog event的具体内容(FORMAT_DESCRIPTION_EVENT)。
  • raft复制kingbus集群的Lead选举、日志复制等功能,使用的是etcd raft library。
  • binlog syncer,只运行在Raft集群的Lead节点上,整个集群只有一个syncer。syncer伪装成一个slave,向Master建立主从复制连接,Master会根据syncer发送的executed_gtid_set过滤syncer已经接受的binlog event,只发送syncer没有接收过的binlog event,这套复制协议完全兼容MySQL 主从复制机制。syncer收到binlog event后,会根据binlog event类型做一些处理,然后将binlog event封装成一个消息提交到raft 集群中。通过raft算法,这个binlog event就可以在多个节点存储,并达到强一致的效果。
  • binlog server,就是一个实现了复制协议的Master,真正的slave可以连接到binlog server监听的端口,binlog server会将binlog event发送给slave,整个发送binlog event的过程参照MySQL 复制协议实现。当没有binlog event发送给slave时,binlog server会定期发送heartbeat event给slave,保活复制连接。
  • api server,负责整个kingbus集群的管理,包括以下内容:
  • raft cluster membership操作,查看集群状态,添加一个节点、移除一个节点,更新节点信息等
  • binlog syncer相关操作,启动一个binlog syncer,停止binlog syncer,查看binlog syncer状态。
  • binlog server相关操作,启动一个binlog server,停止binlog server,查看binlog server状态。 server层的各种异常,都不会影响到raft层,server可以理解为一种插件,按需启动和停止。以后扩展kingbus时,只需要实现相关逻辑的server就行。例如实现一个kafka协议的server,那么就可以通过kafka client消费kingbus中的消息。

3.kingbus核心实现

3.1 storage的核心实现

storage中有两种日志形态,一种是raft日志(以下称为raft log),由raft算法产生和使用,另一种是用户形态的Log(也就是mysql binlog event)。Storage在设计中,将两种Log形态组合成一个Log Entry。只是通过不同的头部信息来区分。Storage由数据文件和索引文件组成,如下图所示:

一个分布式 MySQL Binlog 存储系统的架构设计

  • segment固定大小(1GB),只能追加写入,名字为first_raft_index-last_raft_index,表示该segment的raft index范围。
  • 只有最后一个segment可写,其文件名为first_raft_index-inprogress,其他segment只读。
  • 只读的segment和对应的index file都是通过mmap方式写入和读取。
  • 最后一个segment的index 内容同时存储在磁盘和内存。读取索引是只需要在内存中读取。

3.2 etcd raft库的使用

Etcd raft library在处理已经Apply的日志、committed entries等内容时,是单线程处理的。具体函数参考链接,这个函数处理时间要确保尽可能短,如果处理时间超过raft 选举时间,会造成集群重新选举。这一点需要特别注意。

3.3 binlog syncer的核心实现

binlog syncer主要工作就是:

  • 拉取binlog event
  • 解析并处理binlog event
  • 提交binlog event到raft 集群。 很明显可以通过pipeline机制来提个整个过程的处理速度,每个阶段kingbus都使用单独的goroutine来处理,通过管道来衔接不同阶段。 由于binlog syncer是按照binlog event一个一个接收的,syncer并不能保证事务完整性,有可能在syncer挂了后,需要重新连接Master,这时候最后一个事务有可能不完整,binlog syncer需要有发现事务完整性的能力,kingbus实现了事务完整性解析的功能,完全参考MySQL源码实现。

3.4 binlog server的核心实现

binlog server实现了一个master的功能,slave与binlog server建立复制连接时,slave会发送相关命令,binlog server需要响应这些命令。最终发送binlog event给slave。对于每个slave,binlog server会启动一个goroutine不断读取raft log,并去掉相关头部信息,就变成了binlog event,然后再发送给slave。

4. 总结

本文简要介绍了kingbus整体架构和核心组件及流程,通过这篇文章,希望读者对kingbus有个较为全面的认识。

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