阿里云DTS原理,阿里云ecs云服務器鏡像

阿里云DTS原理

系統架構

架構說明

系統高可用

數據傳輸服務內部每個模塊都有主備架構，保證系統高可用。容災系統實時檢測每個節點的健康狀況，一旦發現某個節點異常，會將鏈路秒級切換到其他節點。

數據源地址動態適配

對于數據訂閱及同步鏈路，容災系統還會監測數據源的連接地址切換等變更操作，一旦發現數據源發生連接地址變更，它會動態適配數據源新的連接方式，在數據源變更的情況下，保證鏈路的穩定性。

數據遷移基本原理

數據遷移提供多種遷移類型：結構對象遷移、全量數據遷移及增量數據遷移。如果需要實現不停服遷移，需要選擇結構對象遷移、全量數據遷移和增量數據遷移。

對于異構數據庫之間的遷移，DTS會從源庫讀取結構定義語法，根據目標數據庫的語法定義，將語法重新組裝成目標數據庫的語法格式，并導入到目標實例中。

全量數據遷移過程持續較久，在這過程中，源實例不斷有業務寫入，為保證遷移數據的一致性，在全量數據遷移之前會啟動增量數據拉取模塊，增量數據拉取模塊會拉取源實例的增量更新數據，并解析、封裝、存儲在本地存儲中。

當全量數據遷移完成后，DTS會啟動增量日志回放模塊，增量日志回放模塊會從增量日志讀取模塊中獲取增量數據，經過反解析、過濾、封裝后遷移到目標實例，從而實現增量數據遷移。

實時同步基礎原理

實時同步功能能夠實現兩個數據源之間的增量數據實時同步。DTS將陸續支持OLTPgt;OLAP的數據實時同步。

同步鏈路的創建過程如下：

同步初始化

將源實例的歷史存量數據在目標實例初始化一份。

增量數據實時同步

當初始化完成后進入兩邊增量數據實時同步階段，該階段DTS將實現源實例和目標實例的數據動態同步。

增量數據實時同步過程，DTS的底層實現模塊主要包括：

日志讀取模塊

日志讀取模塊從源實例讀取原始數據，經過解析、過濾及標準格式化，最終將數據在本地持久化。日志讀取模塊通過數據庫協議連接并讀取源實例的增量日志。如果源數據庫為RDS MySQL，那么數據抓取模塊通過Binlog dump協議連接源庫。

日志回放模塊

日志回放模塊從日志讀取模塊中請求增量數據，并根據用戶配置的同步對象進行數據過濾，然后在保證事務時序性及事務一致性的前提下，將日志記錄同步到目標實例。

DTS具備日志讀取模塊、日志回放模塊的高可用，DTS容災系統一旦檢測到鏈路異常，就會在健康服務節點上斷點重啟鏈路，從而有效保證同步鏈路的高可用。

數據訂閱基礎原理

數據訂閱支持實時拉取RDS實例的增量日志，用戶可以通過DTS提供的SDK數據訂閱服務端來訂閱增量日志，同時可以根據業務需求，實現數據定制化消費。

DTS服務端的日志拉取模塊主要實現從數據源抓取原始數據，通過解析、過濾、標準格式化等流程，最終將增量數據在本地持久化。

日志抓取模塊通過數據庫協議連接并實時拉取源實例的增量日志。例如源實例為RDS MySQL，那么數據抓取模塊通過Binlog dump協議連接源實例。

日志拉取模塊及下游消費SDK的高可用：

DTS容災系統一旦檢測到日志拉取模塊出現異常，就會在健康服務節點上斷點重啟日志拉取模塊，保證日志拉取模塊的高可用。

DTS支持在服務端實現下游SDK消費進程的高可用。用戶同時對一個數據訂閱鏈路，啟動多個下游SDK消費進程，服務端同時只向一個下游消費推快遞增量數據，當這個消費進程異常后，服務端會從其他健康下游中選擇一個消費進程，向這個消費進程推快遞數據，從而實現下游消費的高可用。

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