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在数据迁移同步领域常常会碰到客户咨询相似的问题我们也从自身实践经验出发给到合适的答复回答次数多了就想着通过文字固化方便后续应对这些需求。本文即该系列第一篇有回答偏颇之处还望见谅权当博君一笑。
本期问题目录
数据库官方工具与第三方工具如何选择业务能依赖实时同步工具的延迟吗数据库实时同步工具为业务带来的真正价值是什么同步工具如何确保长期稳定性与数据完整性
数据库官方工具与第三方工具如何选择
一般成熟的数据库厂商会自带数据迁移、冷/热备份工具甚至有一些厂商会提供完整的数据同步解决方案。
经过大量实践验证我们总结出以下关键点
官方工具优势
相对来说具备最好的迁移同步性能。能规避数据库自身的特定缺陷。支持第三方工具难以实现的特殊场景如 Oracle GoldenGate 解析 Redo 日志。
官方工具局限
对其他数据库支持有限或缺失。面向通用场景对于特殊需求支持不足。User Lock-in 倾向数据进出难度不对等。
选型建议
推荐按照场景来选择
涉及数据库本身运维的场景如冷/热备份、同构迁移同步推荐用官方工具。涉及异构数据迁移同步的场景如关系型数据库到数据仓库/消息中间件/缓存/搜索引擎等推荐用第三方工具。涉及特殊场景如对数据进行过滤、计算推荐用第三方工具。官方工具不支持但第三方工具支持的场景推荐用第三方工具。
业务能依赖实时同步工具的延迟吗
简单来说非分布式事务保障的数据同步都有延迟的风险。而分布式事务也不是没有代价一般通过复制冗余和牺牲业务写入延迟或中断确保一致性。
数据同步的延迟分为 故障性延迟 和 业务性延迟以下通过例子简要进行说明。
故障性延迟
同步工具自身问题包括内存紧张、逻辑 bug 等。源端或者对端数据库故障前者拉不到数据后者写入不了数据或者写入慢。对端数据存在约束冲突写入报错。对端数据结构不完整写入报错。
业务性延迟
源端数据库导入数据或订正数据导致流量激增。业务高峰流量超出同步工具处理能力。
虽然通过 任务调优、数据库资源规划、数据库变更规范 等措施可以降低延迟概率但完全杜绝延迟并不现实。
业务能否依赖同步延迟关键在于上述情况发生时能否通过应急预案如 业务主动降级等方式进行规避。
数据库实时同步工具为业务带来的真正价值是什么
数据库实时同步工具第一价值是 增量也就是新产生的变更能够复制到对端执行。相比传统 ETL 有三大优势
实时性增量是实时前提实时是满足风控等特定场景的必要条件。高效性增量仅同步变更数据大幅节省带宽。如 10 亿数据一天变更 100 条增量只需同步这 100 条变更数据无需扫描整个数据集更不需要重新搬迁 10 亿数据。完整性增量可同步删除、结构变更操作而 ETL 往往需要元数据服务进行辅助。
数据库实时同步工具第二价值是 实时。在源端数据源上新产生的数据可以亚秒级或者秒级同步到目标数据源。
在既要保证事务读写又要对数据做复杂检索分析等场景下业务系统的各类数据库往往分工明确这既是因为当前不同的数据库技术存在局限也因为业务对数据有多样的需求。同步工具通过实时同步弥合了业务需求和技术能力的差异实现数据价值最大化。
同步工具如何确保长期稳定性与数据完整性
同步工具的不稳定大部分是因为 数据结构变更、业务流量变化 和 数据库网络环境 三因素引起控制或预防这些风险因素能够最大限度降低不稳定的发生概率。
数据结构变更 包括
变更方式和同步任务能力或配置不匹配如原生数据库 DDL、pt-osc、gh-ost 等 Online DDL 工具。变更语法范围较大同步工具可能支持不全导致 DDL 变更错误或源表和目标表结构不一致。下游数据源结构改动或数据写入未顾及同步任务导致写入数据和目标结构不匹配或约束冲突。
业务流量变化 包括
业务造成突发峰值流量同步任务未为此调优性能导致内存紧张同步不正常。数据库数据运维造成流量激增如大范围数据订正同步任务未为此调优性能导致内存紧张同步不正常。
数据库网络环境 包括
数据库白名单未加入同步节点任务调度到此类节点后无法连接数据库。跨地域网络延迟较高导致数据读取或写入困难。
这些风险点通常可以通过 数据库变更规范、任务峰值流量演练、资源上线检查 等措施大幅度缓解。
数据丢失的问题从我们的经验来看主要是由于 并行策略不匹配 导致乱序、对端数据写入 导致数据冲突、延迟过大没有及时处理 导致源端增量日志被删除。
并行策略不匹配 场景较偏一般是由唯一键字段值级联更新或重用造成。需要在同步工具中降级为更大粒度比如表级进行同步不过往往事后发现需要辅助用校验订正做处理。对端数据写入 导致同步工具写入数据冲突一般通过回收业务账号写入权限规范对端数据库使用方式进行解决。延迟过大没有及时处理 则需要在同步工具中设置并验证告警并且加长源端数据库保留日志的时间一般建议大于等于 24 小时。
通过以上措施可大幅提升同步系统的稳定性和数据可靠性为业务提供坚实的数据基础保障。
