滴滴基于Binlog的采集架构与实践
桔妹导读：大数据是这个时代赋予我们的强大引擎，在数字化大潮中 ，借助数据驱动的方法推动业务乘风破浪，几乎是每家公司的核心战略。数据驱动的落脚点是数据，能否将组织或业务运行过程中的信息，进行有效收集并组织成信息流，是数据驱动的基石所在。本文分享了滴滴数据体系建设过程中，MySQL这一类数据源的采集架构和应用实践。
1.
背景
关系模型构建起整个数据分析的基石，关系型数据库作为具体实现、采集MySQL数据接入Hive是很多企业进行数据分析的前提。如何及时、准确的把MySQL数据同步到Hive呢？
一般解决方案是使用类似Sqoop的工具，直连MySQL去Select数据存储到HDFS，然后把HDFS数据Load到Hive中。这种方法简单易操作，但随着业务规模扩大，不足之处也逐步暴露出来：
直连MySQL查询，对于数据库压力较大（如订单表、支付表等），可能直接影响在线业务
数据整体就位时间（尤其大表）不满足下游生产需求
扩展性较差，对于分表、字段增减、变更等的支持较弱
拉取的数据是该时刻的镜像，无法获取中间变化情况
为解决上述问题，我们引入Binlog实时采集 + 离线还原的解决方案，本文将从这两个方面介绍整个数据的接入流程。
按照上述流程采集binlog日志增量入HDFS
使用离线一次性拉取一份历史全量数据，按字段还原到Hive作为基点（即第一个接入周期的数据）
使用前一个接入周期的全量数据和本周期的增量binlog做merge形成该周期内的数据。
相比一般解决方案，其优点比较明显，主要表现在：
基于Binlog日志的数据还原，与在线业务解耦
采集通过分布式队列实时传递，还原操作在集群上实现，及时性及可扩展性强
Binlog日志包括了增、删、改等明细动作，支持定制化的ETL
MySQL Binlog是二进制格式的日志文件，用来记录数据库的数据更新或者潜在更新(比如DELETE语句执行删除而实际并没有符合条件的数据)，主要用于数据库的主从复制以及增量恢复。Statement模式：每一条会修改数据的sql都会被记录在binlog中，如inserts, updates, deletes。
Row模式: 每一行的具体变更事件都会被记录在binlog中。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。滴滴内部版本在开源基础上新增了同步到MQ、消息上报功能以及容灾机制。
Canal主要运作方式如下：
canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向master发送dump协议
mysql master收到dump请求，开始推送binary log到canal
canal解析binary log对象，并将解析的结果编码成JSON格式的文本串
把解析后的文本串发送到消息队列并上报发送情况（如Kafka、DDMQ）
格式化后的单条记录新增消息示例如下：
{"binlog": "25521@mysql-bin.000070","time": 1450236307000,"canalTime": 1450236308279,"db": "TestCanal","table": "g_order_010","event": "u","columns": [{"n": "order_id", "t": "bigint(20)", "v": "126", "null": false, "updated": false},{"n": "driver_id", "t": "bigint(20)", "v": "123456", "null": false, "updated": false},{ "n": "passenger_id", "t": "bigint(20)", "v": "654321", "null": false, "updated": false},{"n": "current_lng", "t": "decimal(10,6)", "v": "39.021400", "null": false, "updated": false},{"n": "current_lat", "t": "decimal(10,6)", "v": "120.423300", "null": false, "updated": false},{ "n": "starting_lng", "t": "decimal(10,6)", "v": "38.128000", "null": false, "updated": false},{ "n": "starting_lat", "t": "decimal(10,6)", "v": "121.445000", "null": false, "updated": false},{ "n": "dest_name", "t": "varchar(100)", "v": "Renmin University", "origin_val": "知春路", "null": false, "updated": true}],"keys": ["order_id"]}{"binlog": "25521@mysql-bin.000070","time": 1450236307000,"canalTime": 1450236308279,"db": "TestCanal","table": "g_order_010","event": "u","columns": [{"n": "order_id", "t": "bigint(20)", "v": "126", "null": false, "updated": false},{"n": "driver_id", "t": "bigint(20)", "v": "123456", "null": false, "updated": false},{ "n": "passenger_id", "t": "bigint(20)", "v": "654321", "null": false, "updated": false},{"n": "current_lng", "t": "decimal(10,6)", "v": "39.021400", "null": false, "updated": false},{"n": "current_lat", "t": "decimal(10,6)", "v": "120.423300", "null": false, "updated": false},{ "n": "starting_lng", "t": "decimal(10,6)", "v": "38.128000", "null": false, "updated": false},{ "n": "starting_lat", "t": "decimal(10,6)", "v": "121.445000", "null": false, "updated": false},{ "n": "dest_name", "t": "varchar(100)", "v": "Renmin University", "origin_val": "知春路", "null": false, "updated": true}],"keys": ["order_id"]}
为保障整个Binlog链路中数据完整性，我们引入了Dquality服务。Dquality是数据通道中非常重要的一个环节，记录着整个数据通道每一个流程的数据信息，如某一段时间内的数据总和等。Dquality主要包含以下功能：
为数据回溯提供元数据支持
校验数据丢失与延迟情况
校验数据完整性
简单流程为数据链路上的各发送方在成功传递数据后，把投递结果以及时间信息发送到Dquality，Dquality统一汇总，分析判定每个时间段内数据是否完成及时准确传输，并把分析结果存储下来。下游数据使用方通过接口从Dquality查询该结果。
以Binlog链路为例，在Binlog流程中有两个环节Canal->MQ、MQ->HDFS，上报数据发送情况到Dquality。下游ETL环节使用Dquality接口查询数据就位情况，比如对于小时粒度任务，查询该小时的0分0秒到59分59秒之间的数据是否已经完成写入，如果已经完成写入，那么ETL任务就可以启动执行。
基于此，天或小时采集周期内的数据是固定的（幂等），以该时间段内的数据作为清洗基础，无论什么时候执行其结果不会改变。但在Canal上报环节，目前无法有效判定较小数据量场景和同步异常场景，一定程度上影响数据就位时间。
5.
一次性拉取&初始化
Binlog从发起采集的一刻起才会在整个链路上存在，即以增量的方式传递，那么对于历史数据如何获取？实际场景中包括全量接入或增量历史数据回溯。
目前实现方式为通过DataX工具直连MySQL离线库，拉取一份截至到当前时间的全量数据，然后按列还原到Hive表的首个分区中。
全量采集场景下，下个分区的数据基于上个分区的数据和当前周期内的增量Binlog日志merge，即可产生该分区内的数据。
上面介绍了基于Binlog数据接入的整体流程，下面列举两个实际解决的业务问题。
6.
场景一：数据飘移的支持
在实际业务中，存在很多类似的两种case，其采集周期存在一定的不确定性。
case 1：订单的Binlog日志中，当订单事件的更新时间在59分59秒左右时，数据有可能会落在下一个小时的分区，以至于当前小时数据没有统计到该条订单，同时下一个小时分区的数据也没有打上相应的事件标签。
7.
场景二：分库分表的支持
业务发展，不可避免会有分库分表的诉求，其规则也可能多种多样，如table_{城市区号}，table_{连续数字}，table_{日期}，如果逐个抽取并聚合，上下游的成本巨大。因此我们需要在数据规范层面，数据链路上保障能自动化收集这类数据。
1. 统一MySQL使用规范，明确分库分表的命名规则，做到规则内自动化识别，同时完成全量元数据信息的收集，非规范化的命名规则无法自动化支持。
2. 默认情况下一个库的数据会收集到一个topic内，如果有分库存在也可以一并收集到一个topic内，保证逻辑上分库分表的数据物理上收集到一起。
3. 按照/{db}/{table}/{year}/{month}/{day}/{hour}的路径结构（其中日期由Binlog时间格式化生成）落地到HDFS上，一个逻辑表的数据存储在一起。
4. ETL处理阶段，取出上述路径下的Binlog日志，还原到Hive中。
为用户更好使用分库分表数据以及获取中间变化过程，ETL阶段额外再Hive表中写入三个字段：
system_rule_etl_update_field | 记录更新时间，更新晚的对应该字段的值更大，前十位是时间戳信息 |
system_rule_etl_delete_flag | 标识本条记录是否在上游数据库中被删除，0-正常记录，1-删除记录 |
system_rule_etl_uniq_key | 全局主键，由mysql库名+表名+主键拼接而成 |
8.
总结
作为数据建设的基础，数据平台提供的基于Binlog的MySQL入Hive服务，覆盖公司内部各个业务线，日1.9w+同步任务，近50T数据同步量，实时层面毫秒级别延迟，实现了及时、准确、定制化的同步需求。但在个性化ETL、性能优化、内容建设等方面还存在未解决的问题，后续我们会在这些方面重点发力，更好的助力业务发展。
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