作者:stutiredboy
前段时间,看到了一篇关于数据库选型的文章(MongoDB/TiDB/CockroachDB),忍不住感慨了一句,TiDB 一看就是大户人家,什么工具都可以有,什么工具都迭代得特别快,没有钱没有人,难以想像如何才能驱动得了。TiDB/TiKV/PD/Mydumper/Loader/Syncer/Data Migration/TiDB Lighting/Pump/Drainer … 光是弄清楚这些组件是用来做什么的,感觉都可以评个高工了 :slight_smile:
随着 DM 1.0 GA 的 release,我们也开始考虑将 syncer 迁移至 DM。主要原因还是 syncer 已经太久没有更新了,否则 syncer 这种简易几乎无须部署的工具还是比较对我个人的胃口的,官方很喜欢把工具集群化(可能听起来厉害一点),DM 也是,那就按着最小目标(syncer)折腾一下吧。
DM 的架构文档可以参考官方,整个集群有三个角色 dmctl/dm-master/dm-worker。
- DM-master 负责管理和调度数据同步任务的各项操作。
- DM-worker 负责执行具体的数据同步任务。
- dmctl 是用来控制 DM 集群的命令行工具。
官方也提供了基于 Ansible 的部署工具,如果你不是特别需要了解实际的部署过程,或者你的环境对 ansible 的亲和度比较好的话,可以参考使用 DM-Ansible 部署 DM 集群。在这篇文章里,我们还是希望对于 DM 的部署有一定的了解,另外我们的小目标是实现类似 syncer 功能,因此,让我们 step by step 人肉部署吧。(好吧,吐槽一下,其实本人是很反感什么都要 ansible 再包一层的,无法直接通过文档了解工作方式,还非得去读 ansible 的相关部署文件)。
准备工作
- 确认工作目录,假定这里为
/home/dm
,并确保相关目录已经建立且具备读写权限:mkdir -p /home/dm/log
; - 确保机器上已经具备相应的命令行工具,如:tar、wget、rsync 或 cp 等;
- 下载 DM 二进制文件:
wget http://download.pingcap.org/dm-latest-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf dm-latest-linux-amd64.tar.gz rsync -avz dm-latest-linux-amd64/bin/ /home/dm/bin/
- 机器列表,这里我们主要熟悉部署过程,且不需要分库分表合并等功能,只实现 syncer 流程,因此 master 和 worker 均只部署在同一台机器:
角色 | 地址 |
DM-master | 127.0.0.1:8261 |
DM-worker | 127.0.0.1:8262 |
配置文件
dm-worker
配置不算特别复杂,需要留意的地方都在注释里进行说明了。其中 source-id
请记下来,接着配置 dm-master 需要用到。
再次提醒,MySQL 的密码配置需要使用 dmctl 进行加密处理。
dm-master
配置文件比较简单,基本上都不需要解释。其中 [[deploy]]
对应一个 worker,可以有多个 [[deploy]]
。目前了解到的,dm-worker 只能通过配置文件并重启 dm-master 进行加载,无法通过 dmctl 进行运行时填加。好在 dm-master 几乎随时都可以重启,所以也不是特别大的问题。
dmctl
dmctl 的配置就相当简单了,只需要指定 dm-master 地址。而 dmctl 也是我们与 dm-master 打交道的最直接工作。
集群启动
经过上述的配置(是不是没有想像中复杂),我们已经可以开启集群了:
- 启动 master: bin/dm-master -config master.toml
- 启动 worker: bin/dm-worker -config worker.toml
除了跟踪日志输出,确认进程是否正常启动。我们还可以借助 dmctl 来检查当前集群的情况,使用 bin/dmctl -config ctl.toml
连接集群,并通过 query-status
查询集群状态,返回如下(成功):
这个时候,系统还没有配置任何同步任务,所以也可以看到显示的是: no sub task started
。接下来,我们开始来配置一个最基础的同步任务。
配置并应用同步任务
创建任务配置文件
PingCAP 在任务配置这一块有比较完善的说明了DM 任务配置文件介绍。这里我们以将源库为 abc
迁到目标库 abc_dm
为例子做简单说明:
上面参数的说明都可以在官方文档找到,这里对几个重要的参数再做补充说明:
参数 | 说明 |
meta-schema | DM 会将该 task 对应的 meta 信息,如断点(checkpoint)存储至目标集存中的该数据库 |
remove-meta | 通常我们希望在重启 worker/task 时可以从上次断点继续同步,需要设置为 false |
password | 需要使用 dmctl 加密 |
source-id | 理解为相应 dm worker 的 source-id |
routes | 可以在这里配置数据库表的改名规则,具体参考官方文档 |
filters | 这里没有用到,可以过滤相应的 binlog events,如 |
应用并启动同步任务
使用 bin/dmctl -config ctl.toml
登录 dm master,并执行 start-task test.yaml
即可,确认 test.yaml
文件在当前目录下,成功的话将收到如下返回:
这个时候再执行 query-status
可以看到相应的 dm worker 有了具体的 subTaskStatus 信息:
这个时候我们通过 mysql 登录目标数据库,可以看到多了 dm_meta
和 abc_dm
两个数据库,其中 dm_meta
里面有两张表:
-
test_loader_checkpoint
其中 test 是任务的名称,这张表存储的是全量同步的 meta 信息;
-
test_syncer_checkpint
其中 test 是任务的名称,这张表存储的是增量同步的 meta 信息;
组件升级
dm-master
dm-master 主要负责 dmctl 的通讯,维护任务及 Sharding DDL lock 信息,重启后会与 dm-worker 重启这些信息,所以除了影响 dmctl 短暂的使用,可以随时重启,升级也就比较简单了:下载新版本 -> 覆盖旧 binary -> 重启。
dm-worker
dm-worker 在本地维护了 meta 信息,在下游(目标)数据库维护了断点(checkpoint)信息,升级也是按:下载新版本 -> 覆盖旧 binary -> 重启即可。唯一需要注意的有:
尽量避免在 sharding DDL 同步过程中重启 DM-worker。
当然,本身对数据的敬畏之心,即使没有 sharding,也不推荐在 DDL 的过程中重启 dm-worker。
dmctl
命令行交互工具,直接升级即可:下载新版本 -> 覆盖旧 binary。
问题处理
- dm-worker 挂了,并且本地的 meta 信息都丢失了怎么办?通常不需要担心,找回按原来的 worker.toml 再启动 worker 即可。其中配置文件中的
relay-binlog-gtid
或relay-binlog-name
的位置信息可能在源数据库已经过期,可以从目标集群的 meta 库找回,或者直接从源数据库集群上使用一个相对靠前的位置信息替换即可。确认新的 worker 已经启动后,再次通过 dmctl 执行start-task test.yaml
即可,task 的配置文件不需要修改,断点信息会从目标数据库中的 meta 库直接获取。
总结
官方的组件(概念)特别多,ansible 的包装让用户对相关组件的工作流程了解门槛大大提升。实际部署流程比想像中较为简单。从可靠性来看,还是比较推荐放弃 syncer(较长时间未更新了),并使用 dm 做为替代工具。