使用过mysql的binlog吗?看看如何用binlog排查阿里开源项目otter的问题

本文通过一个实际案例,展示了如何使用MySQL的binlog来排查数据同步问题。具体介绍了binlog的导出与解析方法,并深入分析了开源项目otter在处理唯一索引更新时存在的问题。

MySQL的binlog相信大家都有所耳闻,但是可能没有真正日常使用过。
因此,本文结合一个otter小坑的排查案例,来分享下binlog的日常使用方式。
重点了解下:

  • binlog的导出方式
  • binlog的解析方式
  • 结合案例分享下开源项目otter的一个小坑

1.案例背景

某个周末突然收到报警,发现线上多云数据库的数据同步任务挂起,显示日志写入数据失败。
在这里插入图片描述
错误原因非常明显:

唯一索引冲突。

查看了一下源库的数据内容,确实已经update完毕。而目标库的数据内容,确实存在冲突导致无法update。

2.排查过程

这个数据同步任务,使用了阿里开源的数据库同步项目otter。难道遇到了什么bug?

otter项目是阿里巴巴开源的数据库同步系统。
基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库的一个分布式数据库同步系统。

直接开始排查问题。

2.1 表结构是否一致

为什么源库没有冲突,目标库会有冲突呢?是不是表结构不一致?或者是源库发生了表结构变更没有同步到目标库?

确认了下源库的表结构和目标库表结构是一致的,且都有对应的唯一索引udx_position。

2.2 排查源库binlog

那源库到底是怎么更新成功的?只能捞一下binlog了。

首先导出线上正在使用的binlog文件。

在数据库上执行

flush logs

这个命令会关闭当前正在写入的binlog文件,然后生成一个序号加1的新的binlog文件让mysql server继续使用。

等待几分钟,让当前的binlog落盘为日志文件,本案例中为xxxx_binlog_mysqlbin.000005。

然后下载到本地。

通过mysqlbinlog命令解析,输出为指定文件xxx.binlog,如下:

mysqlbinlog  --start-datetime='2020-11-20 18:17:00' --stop-datetime='2020-11-20 18:21:01' --base64-output=decode-rows -v -d db xxxx_binlog_mysqlbin.000005 > xxx.binlog
  • binlog格式binlog_format采用row模式。仅保存记录被修改细节,不记录sql语句上下文相关信息优点:能非常清晰的记录下每行数据的修改细节,不需要记录上下文相关信息,因此不会发生某些特定情况下的procedure、function、及trigger的调用触发无法被正确复制的问题,任何情况都可以被复制,且能加快从库重放日志的效率,保证从库数据的一致性。
  • 通过 --start-datatime和–stop-datetime指定解析的起止时间
  • row模式生成的sql编码需要解码,不能用常规的办法去生成,需要加上相应的参数(–base64-output=decode-rows -v)才能显示出sql语句

binlog的内容解析后sql的过程如下(为了更好地看清过程,这里不展示binlog原文,而是一个逻辑过程):
在这里插入图片描述

我们能清楚地看到,源库通过一个事务中,交换position(唯一索引的列)的值,达到更新唯一索引而不造成冲突的目的。

那目标库为什么会冲突呢?

2.3 查看目标库的sql审计

由于数据同步失败挂起,所以目标库的同步数据暂时不会写入对应的binlog记录。

因此,我们需要通过sql审计来查看目标库的写入情况。

这里同样展示sql审计中捞出的相关过程:
在这里插入图片描述

Oh~ My~ God!

事务中间的update交换过程居然被合并了!!

所以造成了唯一索引冲突,更新失败。

3.求证

重新去翻了一遍otter的wiki,看到了关于《otter数据入库算法》说明。

https://github.com/alibaba/otter/wiki/Otter%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%85%A5%E5%BA%93%E7%AE%97%E6%B3%95

在这里插入图片描述

确实存在操作合并的情况。

这样做许多好处:

  • insert/行记录update 执行merge sql,解决重复数据执行
  • 合并算法执行后,单pk主键只有一条记录,减少并行load算法的复杂性(比如batch合并,并行/串行等处理)
  • 同步速度相比于mysql的复制,抛弃了强一致性,约有5倍左右的性能提升

找了下源码,定位到DbLoadAction类

用mysql  binlog排查阿里开源项目otter的问题

令人遗憾的是,我们发现竟然没有开关可以控制。

4.解决方案。

到上面基本已经水落石出,找到了问题的根本原因。由于otter对事务内的update操作进行了合并,导致了目标库唯一索引冲突。

那怎么解决呢?

看到文档上有这么一句话
在这里插入图片描述

那么,对应到这个案例,或者说其他唯一索引的变更,只能通过 先删除,再插入,而不是通过update进行交换。

所以,如何使用binlog来排查问题,你学废了吗? :)


看到这里了,原创不易,来个三连吧!!!你最好看了~

知识碎片重新梳理,构建Java知识图谱:https://github.com/saigu/JavaKnowledgeGraph (历史文章查阅非常方便)

### Canal 中配置自定义处理器处理 MySQL binlog 日志 在 Canal 中,可以通过实现 `EntryHandler` 接口或继承 `AbstractMessageHandler` 类来定义自定义的 binlog 事件处理逻辑。通过这种方式,可以对解析出的数据进行字段级别的转换,例如将 `NULL` 值替换为空字符串、格式化日期类型等。 #### 自定义处理器的实现步骤: 1. **创建自定义 EntryHandler 实现类** 在 Canal 的客户端中,`EntryHandler` 是用于处理每条 binlog 记录的核心接口。通过重写其 `handle` 方法,可以访问到每一行变更数据(RowData),并对字段值进行判断和转换。 ```java import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry; import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; public class CustomEntryHandler implements EntryHandler<CanalEntry.RowData> { @Override public void handle(CanalEntry.RowData rowData) { for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()) { if (column.getIsNull()) { System.out.println(column.getName() + " is NULL, converting to empty string."); // 可以在此处添加自定义逻辑,将 NULL 转换为 '' } else { System.out.println(column.getName() + ": " + column.getValue()); } } } } ``` 2. **配置并启动 Canal 客户端** 在使用自定义处理器时,需要将其注册到 `CanalConnector` 中,并确保正确连接 MySQLbinlog 流。 ```java import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors; import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry; import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector; public class CanalClient { public static void main(String[] args) { CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector("127.0.0.1:11111", "example", "", ""); connector.connect(); connector.subscribe(".*\\..*"); while (true) { Message message = connector.getWithoutAck(100); long batchId = message.getId(); int size = message.getEntries().size(); if (batchId == -1 || size == 0) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) {} continue; } for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) { if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) { try { CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) { new CustomEntryHandler().handle(rowData); // 使用自定义处理器 } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } connector.ack(batchId); // 提交确认 } } } ``` 3. **集成 Spring Boot 并使用依赖注入** 如果项目基于 Spring Boot 构建,可以将自定义处理器作为 Bean 注入,并结合 RocketMQ 或 Kafka 消费者实现异步数据处理与分发[^5]。 ```java @Component public class SpringBootCustomHandler { @Autowired private SomeService someService; public void process(Message message) { for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntriesList()) { if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) { try { CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) { for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()) { if (column.getIsNull()) { // 调用业务服务进行处理 someService.handleNullField(column.getName()); } } } } catch (Exception e) { // 异常处理 } } } } } ``` 4. **高级配置:使用 Processor 配合规则引擎** 对于复杂的字段映射和数据转换需求,可以借助 `canal-adapter` 的配置能力,在 `application.yml` 或 JSON 映射文件中定义字段转换规则,例如将特定字段的 `NULL` 值自动替换为空字符串。 ```yaml canal: adapter: configs: example-dbtest1:0:0: database: test table: dbtest1 mapping: defaultNullValue: '' fields: name: name age: age ``` 上述配置中,`defaultNullValue` 字段表示所有 `NULL` 值将被统一替换为指定值,适用于全局字段处理场景[^2]。 --- ### 数据处理注意事项 - **字段类型兼容性**:某些字段如整数、布尔值等不支持空字符串,需根据目标系统要求选择合适替代方式。 - **性能优化**:大量数据处理时应避免频繁 GC 和同步阻塞操作,建议采用异步处理机制。 - **日志记录与监控**:在生产环境中,应记录处理过程中的异常情况,并集成监控指标以便及时发现瓶颈或错误。 --- ###
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