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关于大数据:技术原理｜Hologres-Binlog技术原理揭秘

jiezi

作者：张高迪（花名杳天），Hologres 研发。

同传统 MySQL 数据库，Hologres 反对 Hologres binlog，记录数据库中所有数据的变动事件日志。通过 Hologres binlog，能够十分不便灵便的实现数据之间的复制、同步。同时在大数据场景上，反对 Flink 间接生产 Hologres Binlog，相较于传统数仓分层，Flink+Hologres Binlog 能够实现残缺的事件驱动，实现 ODS 向 DWD，DWD 向 DWS 等的全实时加工作业，满足分层治理的前提下对立存储，晋升数据复用能力，并且大大缩短数据加工端到端提早，为用户提供一站式的实时数据仓库解决方案。在本文中，咱们将会介绍 Hologres Binlog 技术实现原理以及应用最佳实际。

Hologres Binlog 介绍

1、什么是 Binlog?

Binlog 即二进制日志（Binary Log），这个概念常见于 MySQL 数据库，是用来记录数据库所有可能引起数据变动事件的日志，比方表构造变更（例如 CREATE、ALTER TABLE…）以及表数据批改（INSERT、UPDATE、DELETE…）事件。

MySQL Binlog 最后有两个主要用途：

  • 主从复制：主服务器将其 Binlog 文件中蕴含的事件发送到从服务器，从服务器执行这些事件以进行与主服务器雷同的数据更改，从而保障主从服务器之间的数据一致性。
  • 数据恢复：通过从新执行 Binlog 文件中记录的事件，使数据库复原到产生问题之前最新的状态。

Binlog 也被用作流式的数据源。用户经常通过 Debezium 或者阿里开源的 Canal 等数据采集工具，采集 Binlog 作为流式的数据源，从而实现数据从 MySQL 到其余类型数据库的数据同步，个别先将采集的数据输入到消息中间件如 Kafka 等，而后通过 Flink 引擎去生产数据并进行相应计算，最终写入到目标端。目标端能够是各种 DB，数据湖，实时数仓和离线数仓等。

2、Hologres Binlog 与传统数据库 Binlog 的区别

Hologres Binlog 与传统数据库 Binlog 的次要区别在于，前者个别只用于数据同步，而后者还利用于主从实例同步和数据恢复等高可用场景。因而两者的实现也有了肯定的差异，次要体现在以下方面：

Hologres 的高可用通过基于 WAL log 复制实现的物理 Replication 来保障，详见技术揭秘：从双 11 看实时数仓 Hologres 高可用设计与实际。

  1. Hologres Binlog 不会记录 DDL 操作。

Hologres 的 Binlog 次要面向数据生产，不反对记录表构造变更（如 CREATE TABLE、ALTER TABLE 等 DDL）操作，只记录数据变更记录（INSERT、UPDATE、DELETE），记录形式相似 MySQL Binlog 的 ROW（row-based replication）模式，会残缺的记录每行数据的变更状况。

  1. Hologres Binlog 较为灵便，是表级别的，能够按需关上和敞开，且能够为不同的表设置不同的 TTL。

MySQL 开启 Binlog 是实例级别的，个别会占用比拟多的存储，并且关上 Binlog 往往须要重启集群；而 Hologres 的 Binlog 更加细粒度，能够在应用中按需对某张表进行开启和敞开，并为不同的表设置不同的 Binlog 存活工夫，齐全不影响实例中的其余数据库和数据表，关上 Binlog 只会多出一份表级别的存储。

  1. Hologres Binlog 能够十分不便的进行查问。

在应用中，用户能够通过在 query 中增加 hg_binlog_lsn,hg_binlog_event_type,hg_binlog_timetsamp_us 这三个字段来查问表的 Binlog。如果查问的字段蕴含了上述三个字段之一，如 select hg_binlog_lsn, * from test_message_src; 便会主动路由到 Binlog 表进行查问。相对而言，用户在 MySQL 想要查看 Binlog 则不够直观，须要通过 show binlog events 命令或者 MySQL Binlog 工具去解析 Binlog 文件。须要留神的是，Hologres Binlog 底层采纳行存表存储，因而在查问时，举荐过滤条件中蕴含 hg_binlog_lsn 字段来保障查问效率，依照其余业务字段查问会演变为全表扫描，表数据量大时查问会比较慢，应该尽量避免。

  1. Hologres 作为分布式的实时数仓，Binlog 同样也是分布式的。

Hologres Binlog 与一般的 Hologres 表数据一样，散布在不同的 shard 上，读取 Binlog 等操作也以 shard 分片，相似 kafka 的 partition，具体能够看下方的实现原理。

总的来说，Hologres Binlog 能够简略的定义为：能够按需开关的，以行为单位记录 Hologres 某张表数据变更记录（INSERT、UPDATE、DELETE）的二进制日志。能够看到，Hologres Binlog 自设计起便是为实时生产和用户应用而生的，相比 MySQL Binlog 领有的历史包袱，更加易用和灵便。

3、Hologres Binlog 格局

Hologres 的 Binlog 蕴含如下字段。

字段阐明：

阐明：

  • UPDATE 操作会产生两条 Binlog 记录，别离为更新前和更新后的记录。订阅 Binlog 性能会保障这两条记录是间断的且更新前的 Binlog 记录在前，更新后的 Binlog 记录在后。
  • 用户字段的程序与 DDL 定义的程序统一。

Hologres Binlog 应用场景

1、数据实时复制、同步

Hologres 通过 Binlog 实现了逻辑 Replication，从而能够订阅 Binlog 进行数据的复制和同步。

典型的逻辑复制应用场景有：

1、把一张 Hologres 的行存表复制成一张列存表，行存反对点查点写，列存反对多维分析型需要。

比方在阿里 CCO 的应用场景中，写入 Hologres 行存表的数据，会通过 Hologres Connector Binlog 订阅，将公共层明细数据有抉择的进行二次计算，并写入回 Hologres 列存应用层明细表中，提供给不同的应用层剖析和汇总场景。Hologres 1.1 版本开始反对了同一张表行列共存的模式，须要通过 Binlog 手动实现行存转列存的场景更少了。

2、部分更新之后通过 Binlog 驱动整行计算

一些场景中，DWD 层的数据更新之后，用户上游的计算逻辑须要残缺的表字段，但传统数据仓库可能反对的不够欠缺。比方阿里 CCO 在之前的架构中应用 Lindorm，想要拿到残缺的表字段，就须要通过 Hlog 订阅，触发流工作反查事实表，将宽表字段对齐之后再输入到上游。而 Hologres 的 Binlog，即便只更新局部字段，也会生成一条蕴含整行数据的 Binlog。依据这种个性，部分更新也能够驱动整行数据的计算，无需反查便能够供应用层生产。

3、实时数据打宽。

在某些场景下，用户数据被分隔成面向主题、维度的多张表，而最终剖析时须要将不同的表进行关联，便能够通过 Hologres Binlog 作为驱动进行双流 join、维表关联等操作进行实时数据打宽，进而应用大宽表进行数据分析。

4、用于 Hologres 不同版本或不同实例之间的数据迁徙。

在开发中，很多用户都会有测试实例和业务实例，这个时候通过 Binlog 将局部业务数据实时的同步到测试实例进行新业务的开发就十分不便；有些用户在跨大版本升级时，也能够通过 Binlog 逻辑复制在高版本实例进行残缺的业务流程验证，保障实例降级版本之后稳固可用。

2、实时数仓分层

Hologres Binlog 联合 Flink CDC，能够实现事件驱动的加工开发，实现 ODS 向 DWD，DWD 向 DWS 等的全实时加工作业。满足分层治理的前提下对立存储，并且大大缩短数据加工端到端提早，为用户提供一站式的实时数据仓库解决方案。

以下是传统的数仓分层架构。

传统数仓分层架构通过 Kafka 驱动 Flink，Flink 在计算过程中查问一些 KeyValue 零碎（如 HBase）做一些维表的关联，实现数据的拉宽。拉宽之后还会把这个后果从新写到 Kafka 另外一个 Topic 外面，而后做二次的聚合、汇总，生成一些 DWS 或者 ADS，最初把后果存在 OLAP/HBase 零碎。其中后果之所以须要存在 KV 和数仓两种零碎中，是因为查问和剖析业务的需要不同，一份数据可能须要存在多处，所以传统数仓分层架构常常会存在肯定的数据冗余。

上图是应用 Flink 联合 Hologres 实现的剖析服务一体化的实时数仓架构。此架构不仅实现了剖析服务的交融，缩小了数据的割裂，而且精简了数据加工链路，通过 Hologres Binlog 来实现事件驱动，替换各个阶段的音讯队列服务（Kafka）。能够看到，剖析服务一体化的数仓分层架构，岂但能够无效的降低成本，而且简化了业务逻辑，从而大大提高开发效率，升高运维老本。

3、数据变动监控

在数据库应用尤其在新业务的开发中，可能会有想要晓得数据变更状况的场景，判断本身的业务逻辑是否精确，这种状况下也能够通过关上 Binlog 来不便的进行数据变动监控。

Hologres Binlog 实现原理

1、Binlog 表

须要提前理解的常识是，Hologres 表存储构造次要分为行存和列存以及 1.1 版本引入的行列共存。列存表实用于 OLAP 场景，适宜各种简单查问、数据关联、扫描、过滤和统计；行存表实用于 KV（key-value）场景，适宜基于 primary key 的点查和扫描；行列共存则能够看作同时创立了一张行存表和一张列存表，holo 会保证数据的一致性，从而达到既反对高效点查也反对 OLAP 剖析的成果。

Binlog 表能够看作一张非凡的行存表

上面以一个行存表为例，讲述 Binlog 的实现原理。

一个一般的行存表如下，能够看到是 KV 模式的，key 为表的主键，value 为表的其余字段。

为某张表关上 Binlog，能够了解为是新创建了一张以 hg_binlog_lsn 为 key, 业务表原有字段、hg_binlog_event_type 以及 hg_binlog_timestamp_us 字段则组合起来作为 value 的行存表， 能够看到 Binlog 表的字段是固定的，也能够说是强 Schema 的，程序与业务表 DDL 定义的程序统一。

下图是一张关上 Binlog 的行存表，留神不是在原有表的根底上加列，而是新建了一张外部非凡表（在 holo 中体现为原表的一个非凡 index，所以对原表和 Binlog 表进行写入等操作都是原子的），两者同时存在。因而开启 Binlog 会占用更多的存储空间。

Binlog 如何保障正确性

在首次揭秘云原生 Hologres 存储引擎一文中，介绍了 Hologres 的存储引擎，这里简略温习一下存储引擎架构以及单分片写入的过程。

  • 存储引擎架构

Hologres 存储引擎的根本形象是分布式的表，为了让零碎可扩大，咱们把表切分为分片（Table Group Shard，简称 Shard）。每个分片（Shard）形成了一个存储管理和复原的单元（Recovery Unit）。上图显示了一个分片的根本架构。一个分片由多个 tablet 组成，这些 tablet 会共享一个预写式日志（Write-Ahead Log，WAL）。

Hologres 存储引擎用 WAL 来保证数据的原子性和持久性。当 INSERT、UPDATE、DELETE 操作产生时，存储引擎先写 WAL，再写到对应 tablet 的 MemTable 中，等到 MemTable 积攒到肯定的规模或者到了肯定的工夫，就会把这个 MemTable 切换为不可更改的 flushing MemTable，并新开一个 MemTable 接管新的写入申请。而这个不可更改的 flushing MemTable 就能够刷磁盘，变成不可更改的文件；当不可更改的文件生成后，数据就能够算长久化。当零碎产生谬误解体后，零碎重启时会去 WAL 读日志，复原还没有长久化的数据。

  • 单分片写入

上图展现了 Hologres 单分片写入的过程，这里咱们只关注前两个步骤：WAL 管理器在接管到单分片写申请后，（1）为写申请调配一条 Log Sequence Number（LSN，在 holo 表中能够通过暗藏字段 hg_sequence_number 查问），这个 LSN 是由工夫戳和递增的序号组成，并且（2）创立一条新的日志，并在文件系统中的长久化这条日志。这条日志蕴含了复原写操作所需的信息，在齐全保留这条日志后，才向 tablet 提交写入。

  • Binlog 生成工夫

Binlog 数据生成在写 WAL 之前，即上方介绍的单分片写入中的第一步。其中 hg_binlog_lsn 间接复用了 Log Sequence Number（在 Binlog 表中查问 hg_sequence_number 和 hg_binlog_lsn 两个字段，能够发现这两个字段完全相同）。在生成 Log Sequence Number 时应用零碎工夫作为 hg_binlog_timestamp_us。判断写入类型之后才创立 WAL 日志实现写入。在 holo 中 Binlog 表体现为原表的一个非凡 index，原表和 Binlog 表数据变更是同时产生的，从而保障了 binlog 数据和表原始数据肯定是完全一致的。

2、表 Binlog 的生成过程

上面别离以行存表和列存表为例，演示 Binlog 的生成过程。

开启 Binlog 的行存表的变更过程

图中进行了三次操作：

  1. 插入主键为 id1 的数据，生成相应的 Binlog，evnet_type 为 5
  2. 插入主键为 id2 的数据，生成相应的 Binlog，evnet_type 为 5
  3. 更新主键为 id2 的数据，能够看到更新操作会生成两条 Binlog, 其 event_type 别离为 3 和 7，并且有雷同的 timestamp_us
开启 Binlog 的列存表的更新过程

一个一般的列存表如下，能够看到与行存表有显著区别，数据是依照列来进行存储的。

下图展现了对一个已有 3 条数据的行存表进行更新生成 Binlog 的过程，与行存表相似，更新操作会生成两条 Binlog, 其 event_type 别离为 3 和 7，并且有雷同的 timestamp_us。须要留神的是，这次的 update 操作只更新了 body 这个字段，但因为 Binlog 记录的是整行所有字段的数据，因而在生成 Binlog 的过程中，须要通过 id 去点查列存表这行数据各个字段的值，这并非列存表善于的操作，绝对行存表会耗费更多的资源，因而个别举荐应用行存表开启 Binlog。

3、Binlog 更多实现细节

  • Binlog TTL

与表的 TTL(time_to_live_in_seconds)不同，Binlog 有独自的 ttl，能够看作是 Binlog 表的 TTL。通过以下 DDL 语句为表独自设置 Binlog TTL。Binlog 会在生存工夫到期后被清理，倡议不要少于 7 天。

call set_table_property('test_message_src', 'binlog.ttl', '86400');--binlog.ttl，Binlog 的 TTL，单位为秒
  • Binlog 数据分布

Binlog 表的 shard 数与原表的 shard 数雷同，并且也有雷同的 Distribution key，就是说一条数据和其 Binlog 数据肯定散布在同一个 shard 上。

  • Binlog 有序性

Binlog 是单 shard 保序, 单个 shard 上的 hg_binlog_lsn 枯燥递增，不同 shard 之间的 hg_binlog_lsn 可能雷同。除了更新操作生成的两条 hg_binlog_timestamp_us 完全相同外，单个 shard 上 hg_binlog_timestamp_us 也是递增的。

  • Binlog 的数据量和表的更新频率成正比

Hologres Binlog 的最佳实际

在理解了 Binlog 的实现原理后，咱们来看看应用 Binlog 的最佳实际。

1、建表并开启 Binlog

举荐建表语句如下：

begin;
create table test_message_src(
  id int primary key, 
  title text not null, 
  body text);
call set_table_property('test_message_src', 'orientation', 'row');-- 创立行存表 test_message_src
call set_table_property('test_message_src', 'binlog.level', 'replica');-- 设置表属性开启 Binlog 性能
call set_table_property('test_message_src', 'binlog.ttl', '864000');--binlog.ttl，Binlog 的 TTL，单位为秒，这里是 7 天
commit;

上方的 DDL 中有几个须要留神的细节：

  1. 举荐应用行存表。绝对行存表，列存表生成 Binlog 会耗费更多的资源，因而举荐应用行存表来开启 BInlog 进行应用。
  2. 反对按需关上。binlog.level设置为 replica 即示意为此表关上 Binlog，1.1 版本之后无需从新建表，能够为已有表关上 Binlog，对于无需关上 Binlog 的表，也能够通过设置此参数为 none 进行敞开。
  3. 按需设置 Binlog TTL。binlog.ttl默认值为 1 个月，举荐不少于 7 天，用户能够依照业务需要设置，正当的 TTL 能够无效升高存储使用量。

2、生产 Hologres Binlog

目前 Hologres Binlog 反对两种生产形式。

1）Flink 生产 Hologres Binlog

实时计算 Flink 版有丰盛的生产 Hologres 的 Binlog 的能力。以下是 FLink 定义 Hologres Binlog 源表的 DDL。

create table binlog_source_table(
  hg_binlog_lsn BIGINT,
  hg_binlog_event_type BIGINT,
  hg_binlog_timestamp_us BIGINT,
  id INTEGER,
  title VARCHAR,
  body VARCHAR
) with (
  'connector'='hologres',
  'dbname'='<yourDbname>',
  'tablename'='<yourTablename>',
  'username'='<yourAccessID>',
  'password'='<yourAccessSecret>',
  'endpoint'='<yourEndpoint>',
  'binlog' = 'true',   -- 开启 binlog 生产
  'cdcMode' = 'true',  -- cdc 模式
  'binlogStartUpMode' = 'initial', -- 先读取历史全量数据，再增量生产 Binlog。);

Flink 生产 Binog 有以下个性和应用细节：

1）反对 CDC 模式

CDC 模式下生产的 Binlog 数据，将依据 hg_binlog_event_type 主动为每行数据设置精确的 Flink RowKind 类型（INTERT、DELETE、UPDATE_BEFORE、UPDATE_AFTER)，这样就能实现表的数据的镜像同步，相似 MySQL 和 Postgres 的 CDC 性能。

2）反对全增量一体化生产

全增量一体的生产会先读取数据库的历史全量数据，并平滑切换到 Binlog 读取增量数据。

3）举荐依据表 shard 数调整源表并发

Hologres 的 Binlog 是 Shard 级别保序的，在应用实时计算生产 Binlog 时，举荐调整源表的并发数与 Binlog 表的 Shard 数雷同，从而能够每个 Shard 对应一个并发，保证数据的有序性。

2）JDBC 生产 Hologres Binlog

Hologres 肯定水平上兼容了 PostgreSQL 的 logical replication 接口，能够通过相应接口应用 JDBC 生产 Hologres 的 Binlog，玩转更多的场景。以下是一个简略的应用示例，权限以及清理创立的组件等详见 JDBC 生产 Hologres Binlog。

应用之前的筹备步骤：

  1. 首先筹备一张关上 Binlog 的表，能够参考上方最佳实际。
  2. 关上 Binlog 的 extension，extension 是 DB 级别的，一个数据库只须要创立一次。
create extension hg_binlog;
  1. 为表创立 Publication，与表是一对一的关系
create publication hg_publication_test_1 for table test_message_src;
  1. 创立 Replication Slot 并绑定到 Publication 上，一个 publication 能够绑定多个 replication_slot

一个 Replication Slot 示意一个数据的更改流，该 Replication Slot 也与以后生产进度绑定，会保护 Binlog 生产的点位信息，使得生产端 Failover 之后能够从之前曾经 Commit 的点位进行复原，实现断点续传。

call hg_create_logical_replication_slot('replication_slot_name', 'hgoutput', 'publication_name');

应用 JDBC 依照以下形式生产 Binlog：

// 创立 PGReplicationStream 并绑定至 Replicaiton slot
PGReplicationStream pgReplicationStream = pgConnection.getReplicationAPI().replicationStream()
    .logical()
    .withSlotName("hg_replication_slot_1") // 指定 Replication Slot 的名称
    .withSlotOption("parallel_index", "0") // 并发序列号，对应表的 shard id
    .withSlotOption("batch_size", "1024")  // 单次获取的 Binlog 最少量大小
    .withSlotOption("start_time", "2021-01-01 00:00:00") // 从某个工夫点位开始生产
    .withSlotOption("start_lsn","0") // 从某个 lsn 之后开始生产，优先级高于 start_time
    .start();

// 创立 holo-client
HoloConfig holoConfig = new HoloConfig();
holoConfig.setJdbcUrl(url);
holoConfig.setUsername(username);
holoConfig.setPassword(password);
HoloClient client = new HoloClient(holoConfig);

// 创立 Binlog decoder 用于 Decode binary 数据,schema 须要通过 HoloClient 获取
TableSchema schema = client.getTableSchema("test_message_src", true);
HoloBinlogDecoder decoder = new HoloBinlogDecoder(schema);

// 生产数据
ByteBuffer byteBuffer = pgReplicationStream.readPending();
while (true) {if (byteBuffer != null) {List<BinlogRecord> records = decoder.decode(byteBuffer);
        Long latestLsn = 0L;
        for (BinlogRecord record : records) {latestLsn = record.getBinlogLsn();
            // Do Something
            System.out.println("lsn:" + latestLsn + ", record:" + Arrays.toString(record.getValues()));
        }
        // Commit Binlog 点位信息
        pgReplicationStream.setFlushedLSN(LogSequenceNumber.valueOf(latestLsn));
        pgReplicationStream.forceUpdateStatus();}
    byteBuffer = pgReplicationStream.readPending();}
3）应用 Holo-Client 生产 Binlog

Holo-Client 将 JDBC 生产 Binlog 能力进行了集成，能够不便的通过指定生产开始的工夫进行整表 Binlog 的生产，同时也反对为每个 Shard 独自设置启动位点，举荐应用 Holo-client 来生产 Binlog。

建表等筹备操作与 JDBC 生产 Hologres Binlog 雷同，客户端生产示例如下。

import com.alibaba.hologres.client.BinlogShardGroupReader;
import com.alibaba.hologres.client.HoloConfig;
import com.alibaba.hologres.client.HoloClient;
import com.alibaba.hologres.client.model.Record;
import com.alibaba.hologres.client.model.TableSchema;

import java.util.Arrays;

public class HoloBinlogExample {public static void main(String[] args) throws Exception {

        String username = "";
        String password = "";
        String url = "jdbc:postgresql://ip:port/database";
        String tableName = "test_message_src";
        String slotName = "hg_replication_slot_1";

        // 创立 client 的参数
        HoloConfig holoConfig = new HoloConfig();
        holoConfig.setJdbcUrl(url);
        holoConfig.setUsername(username);
        holoConfig.setPassword(password);
        holoConfig.setBinlogReadBatchSize(128);
        HoloClient client = new HoloClient(holoConfig);

        // 生产 binlog 的申请，tableName 和 slotname 为必要参数，Subscribe 有 StartTimeBuilder 和 OffsetBuilder 两种，此处以前者为例
        Subscribe subscribe = Subscribe.newStartTimeBuilder(tableName, slotName)
                                       .setBinlogReadStartTime("2021-01-01 12:00:00+08")
                                       .build();

        // 创立 binlog reader
        BinlogShardGroupReader reader = client.binlogSubscribe(subscribe);


        BinlogRecord record;

        while ((record = reader.getBinlogRecord()) != null) {//handle record}
    }
}

应用 Holo Client 生产 Binlog 时能够指定如下参数。

参数 是否必须 默认值 阐明
binlogReadBatchSize 否 1024 从每个 Shard 单次获取的 Binlog 最大批次大小，单位为行。
binlogHeartBeatIntervalMs 否 -1 binlogRead 发送 BinlogHeartBeatRecord 的距离。- 1 示意不发送。当 binlog 没有新数据，每距离 binlogHeartBeatIntervalMs 会下发一条 BinlogHeartBeatRecord，此 record 的。timestamp 示意截止到这个工夫的数据都曾经生产实现。
binlogIgnoreDelete 否 false 是否疏忽 Delete 类型的 Binlog。
binlogIgnoreBeforeUpdate 否 false 是否疏忽 BeforeUpdate 类型的 Binlog。
retryCount 否 3 生产失败时的重试次数，胜利生产时重试次数会被重置。

总结

Hologres 的 Binlog 性能为生产而生，能够表粒度的按需开启，十分易用和灵便。Hologres Binlog 联合 Flink CDC，能够实现事件驱动的加工开发，实现 ODS 向 DWD，DWD 向 DWS 等的全实时加工作业。满足分层治理的前提下对立存储，并且大大缩短数据加工端到端提早，升高学习老本，晋升开发效率。

后续咱们将会陆续推出无关 Hologres 的技术底层原理揭秘系列，敬请继续关注！往期精彩内容：

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