Databus

Databus是一款实时低延迟数据抓取系统,支持多种数据来源的变更捕获,如Oracle和MySQL等。其特性包括来源独立、可扩展且高度可用、保持事务完整性并按顺序提交、低延迟及多种订阅机制、无限回溯等功能。

Databus就是一个实时的低延迟数据抓取系统。
Databus提供如下功能:
来源独立:Databus支持多种数据来源的变更抓取,包括Oracle和MySQL。Oracle适配器在开源版本中有提供,MySQL适配器将在以后提供。
可扩展、高度可用:Databus能扩展到支持数千消费者和事务数据来源,同时保持高度可用性。
事务按序提交:Databus能保持来源数据库中的事务完整性,并按照事务分组和来源的提交顺寻交付变更事件。
低延迟、支持多种订阅机制:数据源变更完成后,Databus能在微秒级内将事务提交给消费者。同时,消费者使用Databus中的服务器端过滤功能,可以只获取自己需要的特定数据。
无限回溯:这是Databus最具创新性的组件之一,对消费者支持无限回溯能力。当消费者需要产生数据的完整拷贝时(比如新的搜索索引),它不会对主OLTP数据库产生任何额外负担,就可以达成目的。当消费者的数据大大落后于来源数据库时,也可以使用该功能。

源代码地址:
https://github.com/linkedin/databus

### 常见 Databus 架构设计与实现 #### 1. 数据总线概述 数据总线(Data Bus),作为计算机内部用于传输数据的关键路径,在不同组件间起到桥梁作用。其主要功能是在处理器、内存和其他外围设备之间传递二进制形式的数据流。 #### 2. 并行总线 vs 串行总线特性 并行总线采用多条双向数据线路来同时传送多位数据,虽然存在一定的传输延迟,但对于短途高速率需求场景非常适用;相比之下,串行总线仅依赖单一或一对单向通道完成逐位顺序发送接收操作,尽管速度受限,却因抗干扰能力强而更适合远程通讯环境[^2]。 #### 3. 经典Databus架构要素解析 - **地址解码器**:负责识别来自CPU或其他控制单元发出的目标位置信号,并据此激活相应的存储芯片或外设接口。 - **缓冲寄存器/锁存器**:临时保存即将被读取写入的数据项,确保即使源端口和目的端口的工作频率不一致也能顺利完成交互过程。 - **三态门电路**:允许多个潜在竞争者共享同一物理介质而不发生冲突,即只有当某个特定装置获得授权时才会开启通往公共干线的大门。 - **仲裁机制**:解决资源争用问题,决定哪个请求应该优先得到服务以及如何公平有效地分配访问权限给各个参与者。 ```python class DataBus: def __init__(self, width=8): self.width = width def transfer(self, source, destination, data): """ Simulate a simple data bus transfer. :param source: Source device identifier :param destination: Destination device identifier :param data: Binary string representing the data to be transferred """ print(f"Transferring {data} from {source} to {destination}") ``` 上述Python类展示了简化版的数据总线模拟程序,其中`transfer()`方法用来表示一次典型的数据交换活动,实际硬件级的设计会更加复杂精细。
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