一、功能整合

1、各功能如何实现？

离线同步：可理解为将根据一个sql查询出的数据同步到其它目标存储上；

实时订阅：通过实时解析mysql-binlog,将数据的变动封装成事件存于消息队列，供用户订阅消费；

实时同步：提供一些常见的订阅客户端料现，实时消费消息，将数据的变动应用于目标存储上。

2、如何将三个功能集成在一个平台架构下？

将离线同步，实时订阅，实时同步三个需求抽象为三种作业，分别为BatchJob,StreamJob,PieJob。

i. BatchJob参考Sqoop的模式，将需同步的数据先根据指定的规则进行分片，然后将作业根据分片拆分成多个任务，每个任务只同步本分片的数据，多个任务可同时运行，以加快同步效率；

ii. 以BatchJob的模式为基础，StreamJob也可根据需要采集的mysql实例分成多个任务，每个任务负责采集解析一个mysql的binlog，并将解析后的事件封装成消息存于本地供订阅者消费；

iii. PieJob是对订阅客户端的封装，每一个订阅客户端即可看作一个任务。

三种不同的作业最终都可以通过分片分成多个任务去运行，使用统一的模型。

二、任务细节

以下为各个Job进行分片后生成的Task内部具体实现细节

1、BatchTask

Fetcher负责抽取数据，Sinker负责写入数据，Storage为缓存层。

2、StreamTask

RelayLogTask负责拉取binlog；HHLTask负责解析Binlog,并将解析出的数据变更事件封装为易使用的消息体，最后存入hhl中。

hhl的实现借鉴了Kafka，可看作一个简易版的消息队列。消息使用protobuf序列化，压缩后顺序写入文件。同时提供了指定大小的索引块。

在StreamTask中提供了一个ClientServer负责处理客户端的订阅请求，细节如下图：

当收到指定位点的订阅请求后先通过索引快速定位对应的数据块，然后扫描数据块定位对应的消息，将该位点之后的所有消息通过指定的过滤器过滤，最终推送给客户端。

消息订阅的服务端并不维护客户订阅的状态，即不存储客户端的位点，交由客户端自行处理。服务端只负责将指定的位点之后的消息不断的推送给用户。

3、PieTask

PieTask实际是对客户端的封装，这里主要介绍一下客户端的实现。

客户端采用并发处理的模式，connector负责接收消息，paritioner负责分发消息交给不同的Processor(线程)处理。

因客户端需自己记录当前处理的位点，但又要保障在并发场景下记录的位点之前的消息都已被正确处理。为了减少线程间阻塞，使用了环形数组的提交方式（记录位点）。

三、集群

使用Master-Slave结构，如下图所示：

Master这里称之为Queen；Slave这里称之为Bee。

Queen负责作业的分片，调度；Bee负责任务的具体执行（任务由作业分片后得到）。

1、高可用

i.Mysql：mysql的高可用由dba维护，但mysql主从切换后对应的位点会不同，此处通过监测serverId的变更来发现主从切换，主机切换后通过时间在新实例上查找对应位点；

ii.Queen：通过zookeeper来实现Active与StandBy的切换

iii.Bee：宕机后Queen会将该主机上运行的所有任务切换到其它机器上

2、数据本地性

每一台Bee都有自己的机柜，机架，机房，分组信息。作业运行时可以指定自己的喜好，任务会优先分到指定的机器分组上

3、负载均衡

Bee在运行时会通过心跳汇报自己负载情况，当一个任务需要调度时，Queen会在满 足数据本地性的前提下优先将任务分发到负载低的主机上。

阅读原文：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MzE2NzIzMg==&mid=2247485060&idx=1&sn=2d374061f2f85c453cc27d092a5354ad&chksm=fbf7b66bcc803f7dde316a4edbb40d9e6074640ef95ca7b1095b3d885433c991115ac00f1d9b&scene=21#wechat_redirect