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如何高效实现MySQL与elasticsearch的数据同步

转载 作者：我是一只小鸟 更新时间：2023-03-15 14:32:06 25 4
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MySQL 自身简单、高效、可靠，是又拍云内部使用最广泛的数据库。但是当数据量达到一定程度的时候，对整个 MySQL 的操作会变得非常迟缓。而公司内部 robin/logs 表的数据量已经达到 800w，后续又有全文检索的需求。这个需求直接在 MySQL 上实施是难以做到的.

原数据库的同步问题

由于传统的 mysql 数据库并不擅长海量数据的检索，当数据量到达一定规模时（估算单表两千万左右），查询和插入的耗时会明显增加。同样，当需要对这些数据进行模糊查询或是数据分析时，MySQL作为事务型关系数据库很难提供良好的性能支持。使用适合的数据库来实现模糊查询是解决这个问题的关键.

但是，切换数据库会迎来两个问题，一是已有的服务对现在的 MySQL 重度依赖，二是 MySQL 的事务能力和软件生态仍然不可替代，直接迁移数据库的成本过大。我们综合考虑了下，决定同时使用多个数据库的方案，不同的数据库应用于不同的使用场景。而在支持模糊查询功能的数据库中，elasticsearch 自然是首选的查询数据库。这样后续对业务需求的切换也会非常灵活.

那具体该如何实现呢？在又拍云以往的项目中，也有遇到相似的问题。之前采用的方法是在业务中编写代码，然后同步到 elasticsearch 中。具体是这样实施的：每个系统编写特定的代码，修改 MySQL 数据库后，再将更新的数据直接推送到需要同步的数据库中，或推送到队列由消费程序来写入到数据库中.

但这个方案有一些明显的缺点:

  • 系统高耦合，侵入式代码，使得业务逻辑复杂度增加 。

  • 方案不通用，每一套同步都需要额外定制，不仅增加业务处理时间，还会提升软件复复杂度 。

  • 工作量和复杂度增加 。

在业务中编写同步方案，虽然在项目早期比较方便，但随着数据量和系统的发展壮大，往往最后会成为业务的大痛点.

解决思路及方案

调整架构

既然以往的方案有明显的缺点，那我们如何来解决它呢？优秀的解决方案往往是 “通过架构来解决问题“，那么能不能通过架构的思想来解决问题呢?

答案是可以的。我们可以将程序伪装成 “从数据库”，主库的增量变化会传递到从库，那这个伪装成 “从数据库” 的程序就能实时获取到数据变化，然后将增量的变化推送到消息队列 MQ，后续消费者消耗 MQ 的数据，然后经过处理之后再推送到各自需要的数据库.

这个架构的核心是通过监听 MySQL 的 binlog 来同步增量数据，通过基于 query 的查询旧表来同步旧数据，这就是本文要讲的一种异构数据库同步的实践.

改进数据库

经过深度的调研，成功得到了一套异构数据库同步方案，并且成功将公司生产环境下的 robin/logs 的表同步到了 elasticsearch 上.

首先对 MySQL 开启 binlog，但是由于 maxwell 需要的 binlog_format=row 原本的生产环境的数据库不宜修改。这里请教了海杨前辈，他提供了”从库联级“的思路，在从库中监听 binlog 绕过了操作生产环境重启主库的操作，大大降低了系统风险.

后续操作比较顺利，启动 maxwell 监听从库变化，然后将增量变化推送到 kafka ，最后配置 logstash 消费 kafka中的数据变化事件信息，将结果推送到 elasticsearch。配置 logstash需要结合表结构，这是整套方案实施的重点.

这套方案使用到了kafka、maxwell、logstash、elasticsearch。其中 elasticsearch 与 kafka已经在生产环境中有部署，所以无需单独部署维护。而 logstash 与 maxwell 只需要修改配置文件和启动命令即可快速上线。整套方案的意义不仅在于成本低，而且可以大规模使用，公司内有 MySQL 同步到其它数据库的需求时，都可以上任.

成果展示前后对比

使用该方案同步和业务实现同步的对比 。

写入到 elasticsearch 性能对比 (8核4G内存) 。

经过对比测试，800w 数据量全量同步，使用 logstash 写到 elasticsearch，实际需要大概 3 小时，而旧方案的写入时间需要 2.5 天.

方案实施细节

接下来，我们来看看具体是如何实现的.

本方案无需编写额外代码，非侵入式的，实现 MySQL 数据与 elasticsearch 数据库的同步.

下列是本次方案需要使用所有的组件:

  • MySQL 。

  • Kafka 。

  • Maxwell（监听 binlog） 。

  • Logstash（将数据同步给 elasticsearch） 。

  • Elasticsearch 。

1. MySQL配置

本次使用 MySQL 5.5 作示范，其他版本的配置可能稍许不同需要 。

首先我们需要增加一个数据库只读的用户，如果已有的可以跳过.

                        
                          -- 创建一个 用户名为 maxwell 密码为 xxxxxx 的用户
CREATE USER 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY 'XXXXXX';
GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'localhost';
GRANT SELECT, REPLICATION CLIENT, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'maxwell'@'%';

开启数据库的 binlog ，修改 mysql 配置文件，注意 maxwell 需要的 binlog 格式必须是 row .

                        
                          # /etc/mysql/my.cnf

[mysqld]
# maxwell 需要的 binlog 格式必须是 row
binlog_format=row

# 指定 server_id 此配置关系到主从同步需要按情况设置，
# 由于此mysql没有开启主从同步，这边默认设置为 1
server_id=1

# logbin 输出的文件名， 按需配置
log-bin=master

重启 MySQL 并查看配置是否生效:

                        
                          sudo systemctl restart mysqld

                        
                      
                        
                          select @@log_bin;
-- 正确结果是 1
select @@binlog_format;
-- 正确结果是 ROW

如果要监听的数据库开启了主从同步，并且不是主数据库，需要再从数据库开启 binlog 联级同步.

                        
                          # /etc/my.cnf

log_slave_updates = 1

需要被同步到 elasticsearch 的表结构.

                        
                          -- robin.logs
show create table robin.logs;

-- 表结构
CREATE TABLE `logs` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `content` text NOT NULL,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `status` enum('SUCCESS','FAILED','PROCESSING') NOT NULL,
  `type` varchar(20) DEFAULT '',
  `meta` text,
  `created_at` bigint(15) NOT NULL,
  `idx_host` varchar(255) DEFAULT '',
  `idx_domain_id` int(11) unsigned DEFAULT NULL,
  `idx_record_value` varchar(255) DEFAULT '',
  `idx_record_opt` enum('DELETE','ENABLED','DISABLED') DEFAULT NULL,
  `idx_orig_record_value` varchar(255) DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `created_at` (`created_at`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8170697 DEFAULT CHARSET=utf8

2. Maxwell 配置

本次使用 maxwell-1.39.2 作示范, 确保机器中包含 java 环境， 推荐 openjdk11 。

下载 maxwell 程序 。

                        
                          wget https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.39.2/maxwell-1.39.2.tar.gz
tar zxvf maxwell-1.39.2.tar.gz **&&**  cd maxwell-1.39.2

maxwell 使用了两个数据库:

  • 一个是需要被监听binlog的数据库(只需要读权限) 。

  • 另一个是记录maxwell服务状态的数据库，当前这两个数据库可以是同一个 。

重要参数说明:

  • host 需要监听binlog的数据库地址 。

  • port 需要监听binlog的数据库端口 。

  • user 需要监听binlog的数据库用户名 。

  • password 需要监听binlog的密码 。

  • replication_host 记录maxwell服务的数据库地址 。

  • replication_port 记录maxwell服务的数据库端口 。

  • replication_user 记录maxwell服务的数据库用户名 。

  • filter 用于监听binlog数据时过滤不需要的数据库数据或指定需要的数据库 。

  • producer 将监听到的增量变化数据提交给的消费者 (如 stdout、kafka) 。

  • kafka.bootstrap.servers kafka 服务地址 。

  • kafka_version kafka 版本 。

  • kafka_topic 推送到kafka的主题 。

启动 maxwell 。

注意，如果 kafka 配置了禁止自动创建主题，需要先自行在 kafka 上创建主题，kafka_version 需要根据情况指定, 此次使用了两张不同的库 。

                        
                          ./bin/maxwell 
        --host=mysql-maxwell.mysql.svc.cluster.fud3 
        --port=3306 
        --user=root 
        --password=password 
        --replication_host=192.168.5.38 
        --replication_port=3306 
        --replication_user=cloner 
        --replication_password=password
        --filter='exclude: *.*, include: robin.logs' 
        --producer=kafka 
        --kafka.bootstrap.servers=192.168.30.10:9092 
        --kafka_topic=maxwell-robinlogs --kafka_version=0.9.0.1

3. 安装 Logstash

Logstash 包中已经包含了 openjdk，无需额外安装.

                        
                          wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz
tar zxvf logstash-8.5.0-linux-x86_64.tar.gz

删除不需要的配置文件.

                        
                          rm config/logstash.yml

修改 logstash 配置文件，此处语法参考官方文档（ https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html） .

                        
                          # config/logstash-sample.conf

input {
 kafka {
    bootstrap_servers => "192.168.30.10:9092"
    group_id => "main"
    topics => ["maxwell-robinlogs"]
 }
}

filter {
  json {
    source => "message"
  }

  # 将maxwell的事件类型转化为es的事件类型
  # 如增加 -> index 修改-> update
  translate {
    source => "[type]"
    target => "[action]"
    dictionary => {
      "insert" => "index"
      "bootstrap-insert" => "index"
      "update" => "update"
      "delete" => "delete"
    }
    fallback => "unknown"
  }

  # 过滤无效的数据
  if ([action] == "unknown") {
    drop {}
  }

  # 处理数据格式
  if [data][idx_host] {
    mutate {
      add_field => { "idx_host" => "%{[data][idx_host]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "idx_host" => "" }
    }
  }

  if [data][idx_domain_id] {
    mutate {
      add_field => { "idx_domain_id" => "%{[data][idx_domain_id]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "idx_domain_id" => "" }
    }
  }

  if [data][idx_record_value] {
    mutate {
      add_field => { "idx_record_value" => "%{[data][idx_record_value]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "idx_record_value" => "" }
    }
  }
  
   if [data][idx_record_opt] {
    mutate {
      add_field => { "idx_record_opt" => "%{[data][idx_record_opt]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "idx_record_opt" => "" }
    }
  }
 
  if [data][idx_orig_record_value] {
    mutate {
      add_field => { "idx_orig_record_value" => "%{[data][idx_orig_record_value]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      add_field => { "idx_orig_record_value" => "" }
    }
  }
 
  if [data][type] {
    mutate {
      replace => { "type" => "%{[data][type]}" }
    }
  } else {
    mutate {
      replace => { "type" => "" }
    }
  }
 
  mutate {
    add_field => {
      "id" => "%{[data][id]}"
      "content" => "%{[data][content]}"
      "user_id" => "%{[data][user_id]}"
      "status" => "%{[data][status]}"
      "meta" => "%{[data][meta]}"
      "created_at" => "%{[data][created_at]}"
    }
    remove_field => ["data"]
  }

  mutate {
    convert => {
      "id" => "integer"
      "user_id" => "integer"
      "idx_domain_id" => "integer"
      "created_at" => "integer"
    }
  }

  # 只提炼需要的字段
  mutate {
    remove_field => [
      "message",
      "original",
      "@version",
      "@timestamp",
      "event",
      "database",
      "table",
      "ts",
      "xid",
      "commit",
      "tags"
    ]
   }
}

output {
  # 结果写到es
  elasticsearch {
    hosts => ["http://es-zico2.service.upyun:9500"]
    index => "robin_logs"
    action => "%{action}"
    document_id => "%{id}"
    document_type => "robin_logs"
  }

  # 结果打印到标准输出
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

执行程序:

                        
                          # 测试配置文件*
bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.test_and_exit

# 启动*
bin/logstash -f config/logstash-sample.conf --config.reload.automatic

4. 全量同步

完成启动后，后续的增量数据 maxwell 会自动推送给 logstash 最终推送到 elasticsearch ，而之前的旧数据可以通过 maxwell 的 bootstrap 来同步，往下面表中插入一条任务，那么 maxwell 会自动将所有符合条件的 where_clause 的数据推送更新.

                        
                          INSERT INTO maxwell.bootstrap 
        ( database_name, table_name, where_clause, client_id ) 
values 
        ( 'robin', 'logs', 'id > 1', 'maxwell' );

后续可以在 elasticsearch 检测数据是否同步完成，可以先查看数量是否一致，然后抽样对比详细数据.

                        
                          # 检测 elasticsearch  中的数据量
GET robin_logs/robin_logs/_count

最后此篇关于如何高效实现MySQL与elasticsearch的数据同步的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何高效实现MySQL与elasticsearch的数据同步的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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