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2018-01-31 16:24:49 +08:00
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mysqlreader/doc/mysqlreader.md
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# MysqlReader 插件文档
___
## 1 快速介绍
MysqlReader插件实现了从Mysql读取数据。在底层实现上，MysqlReader通过JDBC连接远程Mysql数据库，并执行相应的sql语句将数据从mysql库中SELECT出来。
**不同于其他关系型数据库，MysqlReader不支持FetchSize.**
## 2 实现原理
简而言之，MysqlReader通过JDBC连接器连接到远程的Mysql数据库，并根据用户配置的信息生成查询SELECT SQL语句，然后发送到远程Mysql数据库，并将该SQL执行返回结果使用DataX自定义的数据类型拼装为抽象的数据集，并传递给下游Writer处理。
对于用户配置Table、Column、Where的信息，MysqlReader将其拼接为SQL语句发送到Mysql数据库；对于用户配置querySql信息，MysqlReader直接将其发送到Mysql数据库。
## 3 功能说明
### 3.1 配置样例
* 配置一个从Mysql数据库同步抽取数据到本地的作业:
```
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3
},
"errorLimit": {
"record": 0,
"percentage": 0.02
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "root",
"column": [
"id",
"name"
],
"splitPk": "db_id",
"connection": [
{
"table": [
"table"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"print":true
}
}
}
]
}
}
```
* 配置一个自定义SQL的数据库同步任务到本地内容的作业：
```
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel":1
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "root",
"password": "root",
"connection": [
{
"querySql": [
"select db_id,on_line_flag from db_info where db_id < 10;"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:mysql://bad_ip:3306/database",
"jdbc:mysql://127.0.0.1:bad_port/database",
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database"
]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "streamwriter",
"parameter": {
"print": false,
"encoding": "UTF-8"
}
}
}
]
}
}
```
### 3.2 参数说明
* **jdbcUrl**
* 描述：描述的是到对端数据库的JDBC连接信息，使用JSON的数组描述，并支持一个库填写多个连接地址。之所以使用JSON数组描述连接信息，是因为阿里集团内部支持多个IP探测，如果配置了多个，MysqlReader可以依次探测ip的可连接性，直到选择一个合法的IP。如果全部连接失败，MysqlReader报错。 注意，jdbcUrl必须包含在connection配置单元中。对于阿里集团外部使用情况，JSON数组填写一个JDBC连接即可。
jdbcUrl按照Mysql官方规范，并可以填写连接附件控制信息。具体请参看[Mysql官方文档](http://dev.mysql.com/doc/connector-j/en/connector-j-reference-configuration-properties.html)。
* 必选：是 <br />
* 默认值：无 <br />
* **username**
* 描述：数据源的用户名 <br />
* 必选：是 <br />
* 默认值：无 <br />
* **password**
* 描述：数据源指定用户名的密码 <br />
* 必选：是 <br />
* 默认值：无 <br />
* **table**
* 描述：所选取的需要同步的表。使用JSON的数组描述，因此支持多张表同时抽取。当配置为多张表时，用户自己需保证多张表是同一schema结构，MysqlReader不予检查表是否同一逻辑表。注意，table必须包含在connection配置单元中。<br />
* 必选：是 <br />
* 默认值：无 <br />
* **column**
* 描述：所配置的表中需要同步的列名集合，使用JSON的数组描述字段信息。用户使用\*代表默认使用所有列配置，例如['\*']。
支持列裁剪，即列可以挑选部分列进行导出。
支持列换序，即列可以不按照表schema信息进行导出。
支持常量配置，用户需要按照Mysql SQL语法格式:
["id", "\`table\`", "1", "'bazhen.csy'", "null", "to_char(a + 1)", "2.3" , "true"]
id为普通列名，\`table\`为包含保留在的列名，1为整形数字常量，'bazhen.csy'为字符串常量，null为空指针，to_char(a + 1)为表达式，2.3为浮点数，true为布尔值。
* 必选：是 <br />
* 默认值：无 <br />
* **splitPk**
* 描述：MysqlReader进行数据抽取时，如果指定splitPk，表示用户希望使用splitPk代表的字段进行数据分片，DataX因此会启动并发任务进行数据同步，这样可以大大提供数据同步的效能。
推荐splitPk用户使用表主键，因为表主键通常情况下比较均匀，因此切分出来的分片也不容易出现数据热点。
 目前splitPk仅支持整形数据切分，`不支持浮点、字符串、日期等其他类型`。如果用户指定其他非支持类型，MysqlReader将报错！
如果splitPk不填写，包括不提供splitPk或者splitPk值为空，DataX视作使用单通道同步该表数据。
* 必选：否 <br />
* 默认值：空 <br />
* **where**
* 描述：筛选条件，MysqlReader根据指定的column、table、where条件拼接SQL，并根据这个SQL进行数据抽取。在实际业务场景中，往往会选择当天的数据进行同步，可以将where条件指定为gmt_create > $bizdate 。注意：不可以将where条件指定为limit 10，limit不是SQL的合法where子句。<br />
where条件可以有效地进行业务增量同步。如果不填写where语句，包括不提供where的key或者value，DataX均视作同步全量数据。
* 必选：否 <br />
* 默认值：无 <br />
* **querySql**
* 描述：在有些业务场景下，where这一配置项不足以描述所筛选的条件，用户可以通过该配置型来自定义筛选SQL。当用户配置了这一项之后，DataX系统就会忽略table，column这些配置型，直接使用这个配置项的内容对数据进行筛选，例如需要进行多表join后同步数据，使用select a,b from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id <br />
`当用户配置querySql时，MysqlReader直接忽略table、column、where条件的配置`，querySql优先级大于table、column、where选项。
* 必选：否 <br />
* 默认值：无 <br />
### 3.3 类型转换
目前MysqlReader支持大部分Mysql类型，但也存在部分个别类型没有支持的情况，请注意检查你的类型。
下面列出MysqlReader针对Mysql类型转换列表:
| DataX 内部类型| Mysql 数据类型 |
| -------- | ----- |
| Long |int, tinyint, smallint, mediumint, int, bigint|
| Double |float, double, decimal|
| String |varchar, char, tinytext, text, mediumtext, longtext, year |
| Date |date, datetime, timestamp, time |
| Boolean |bit, bool |
| Bytes |tinyblob, mediumblob, blob, longblob, varbinary |
请注意:
* `除上述罗列字段类型外，其他类型均不支持`。
* `tinyint(1) DataX视作为整形`。
* `year DataX视作为字符串类型`
* `bit DataX属于未定义行为`。
## 4 性能报告
### 4.1 环境准备
#### 4.1.1 数据特征
建表语句：
CREATE TABLE `tc_biz_vertical_test_0000` (
`biz_order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',
`key_value` varchar(4000) NOT NULL COMMENT 'Key-value的内容',
`gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',
`attribute_cc` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '防止并发修改的标志',
`value_type` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '类型',
`buyer_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'buyerid',
`seller_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'seller_id',
PRIMARY KEY (`biz_order_id`,`value_type`),
KEY `idx_biz_vertical_gmtmodified` (`gmt_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk COMMENT='tc_biz_vertical'
单行记录类似于：
biz_order_id: 888888888
key_value: ;orderIds:20148888888,2014888888813800;
gmt_create: 2011-09-24 11:07:20
gmt_modified: 2011-10-24 17:56:34
attribute_cc: 1
value_type: 3
buyer_id: 8888888
seller_id: 1
#### 4.1.2 机器参数
* 执行DataX的机器参数为:
1. cpu: 24核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 0 @ 2.30GHz
2. mem: 48GB
3. net: 千兆双网卡
4. disc: DataX 数据不落磁盘，不统计此项
* Mysql数据库机器参数为:
1. cpu: 32核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz
2. mem: 256GB
3. net: 千兆双网卡
4. disc: BTWL419303E2800RGN INTEL SSDSC2BB800G4 D2010370
#### 4.1.3 DataX jvm 参数
-Xms1024m -Xmx1024m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
### 4.2 测试报告
#### 4.2.1 单表测试报告
| 通道数| 是否按照主键切分| DataX速度(Rec/s)|DataX流量(MB/s)| DataX机器网卡进入流量(MB/s)|DataX机器运行负载|DB网卡流出流量(MB/s)|DB运行负载|
|--------|--------| --------|--------|--------|--------|--------|--------|
|1| 否 | 183185 | 18.11 | 29| 0.6 | 31| 0.6 |
|1| 是 | 183185 | 18.11 | 29| 0.6 | 31| 0.6 |
|4| 否 | 183185 | 18.11 | 29| 0.6 | 31| 0.6 |
|4| 是 | 329733 | 32.60 | 58| 0.8 | 60| 0.76 |
|8| 否 | 183185 | 18.11 | 29| 0.6 | 31| 0.6 |
|8| 是 | 549556 | 54.33 | 115| 1.46 | 120| 0.78 |
说明：
1. 这里的单表，主键类型为 bigint(20),范围为：190247559466810-570722244711460，从主键范围划分看，数据分布均匀。
2. 对单表如果没有安装主键切分，那么配置通道个数不会提升速度，效果与1个通道一样。
#### 4.2.2 分表测试报告(2个分库，每个分库16张分表，共计32张分表)
| 通道数| DataX速度(Rec/s)|DataX流量(MB/s)| DataX机器网卡进入流量(MB/s)|DataX机器运行负载|DB网卡流出流量(MB/s)|DB运行负载|
|--------| --------|--------|--------|--------|--------|--------|
|1| 202241 | 20.06 | 31.5| 1.0 | 32 | 1.1 |
|4| 726358 | 72.04 | 123.9 | 3.1 | 132 | 3.6 |
|8|1074405 | 106.56| 197 | 5.5 | 205| 5.1|
|16| 1227892 | 121.79 | 229.2 | 8.1 | 233 | 7.3 |
## 5 约束限制
### 5.1 主备同步数据恢复问题
主备同步问题指Mysql使用主从灾备，备库从主库不间断通过binlog恢复数据。由于主备数据同步存在一定的时间差，特别在于某些特定情况，例如网络延迟等问题，导致备库同步恢复的数据与主库有较大差别，导致从备库同步的数据不是一份当前时间的完整镜像。
针对这个问题，我们提供了preSql功能，该功能待补充。
### 5.2 一致性约束
Mysql在数据存储划分中属于RDBMS系统，对外可以提供强一致性数据查询接口。例如当一次同步任务启动运行过程中，当该库存在其他数据写入方写入数据时，MysqlReader完全不会获取到写入更新数据，这是由于数据库本身的快照特性决定的。关于数据库快照特性，请参看[MVCC Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Multiversion_concurrency_control)
上述是在MysqlReader单线程模型下数据同步一致性的特性，由于MysqlReader可以根据用户配置信息使用了并发数据抽取，因此不能严格保证数据一致性：当MysqlReader根据splitPk进行数据切分后，会先后启动多个并发任务完成数据同步。由于多个并发任务相互之间不属于同一个读事务，同时多个并发任务存在时间间隔。因此这份数据并不是`完整的`、`一致的`数据快照信息。
针对多线程的一致性快照需求，在技术上目前无法实现，只能从工程角度解决，工程化的方式存在取舍，我们提供几个解决思路给用户，用户可以自行选择：
1. 使用单线程同步，即不再进行数据切片。缺点是速度比较慢，但是能够很好保证一致性。
2. 关闭其他数据写入方，保证当前数据为静态数据，例如，锁表、关闭备库同步等等。缺点是可能影响在线业务。
### 5.3 数据库编码问题
Mysql本身的编码设置非常灵活，包括指定编码到库、表、字段级别，甚至可以均不同编码。优先级从高到低为字段、表、库、实例。我们不推荐数据库用户设置如此混乱的编码，最好在库级别就统一到UTF-8。
MysqlReader底层使用JDBC进行数据抽取，JDBC天然适配各类编码，并在底层进行了编码转换。因此MysqlReader不需用户指定编码，可以自动获取编码并转码。
对于Mysql底层写入编码和其设定的编码不一致的混乱情况，MysqlReader对此无法识别，对此也无法提供解决方案，对于这类情况，`导出有可能为乱码`。
### 5.4 增量数据同步
MysqlReader使用JDBC SELECT语句完成数据抽取工作，因此可以使用SELECT...WHERE...进行增量数据抽取，方式有多种：
* 数据库在线应用写入数据库时，填充modify字段为更改时间戳，包括新增、更新、删除(逻辑删)。对于这类应用，MysqlReader只需要WHERE条件跟上一同步阶段时间戳即可。
* 对于新增流水型数据，MysqlReader可以WHERE条件后跟上一阶段最大自增ID即可。
对于业务上无字段区分新增、修改数据情况，MysqlReader也无法进行增量数据同步，只能同步全量数据。
### 5.5 Sql安全性
MysqlReader提供querySql语句交给用户自己实现SELECT抽取语句，MysqlReader本身对querySql不做任何安全性校验。这块交由DataX用户方自己保证。
## 6 FAQ
***
**Q: MysqlReader同步报错，报错信息为XXX**
A: 网络或者权限问题，请使用mysql命令行测试：
mysql -u<username> -p<password> -h<ip> -D<database> -e "select * from <表名>"
如果上述命令也报错，那可以证实是环境问题，请联系你的DBA。
mysqlreader/pom.xml
Executable
+81
View File
@@ -0,0 +1,81 @@
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mysqlreader/src/main/java/com/alibaba/datax/plugin/reader/mysqlreader/MysqlReader.java
Executable
+97
View File
@@ -0,0 +1,97 @@
package com.alibaba.datax.plugin.reader.mysqlreader;
import com.alibaba.datax.common.plugin.RecordSender;
import com.alibaba.datax.common.spi.Reader;
import com.alibaba.datax.common.util.Configuration;
import com.alibaba.datax.plugin.rdbms.reader.CommonRdbmsReader;
import com.alibaba.datax.plugin.rdbms.reader.Constant;
import com.alibaba.datax.plugin.rdbms.util.DataBaseType;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.util.List;
public class MysqlReader extends Reader {
private static final DataBaseType DATABASE_TYPE = DataBaseType.MySql;
public static class Job extends Reader.Job {
private static final Logger LOG = LoggerFactory
.getLogger(Job.class);
private Configuration originalConfig = null;
private CommonRdbmsReader.Job commonRdbmsReaderJob;
@Override
public void init() {
this.originalConfig = super.getPluginJobConf();
Integer userConfigedFetchSize = this.originalConfig.getInt(Constant.FETCH_SIZE);
if (userConfigedFetchSize != null) {
LOG.warn("对 mysqlreader 不需要配置 fetchSize, mysqlreader 将会忽略这项配置. 如果您不想再看到此警告,请去除fetchSize 配置.");
}
this.originalConfig.set(Constant.FETCH_SIZE, Integer.MIN_VALUE);
this.commonRdbmsReaderJob = new CommonRdbmsReader.Job(DATABASE_TYPE);
this.commonRdbmsReaderJob.init(this.originalConfig);
}
@Override
public void preCheck(){
init();
this.commonRdbmsReaderJob.preCheck(this.originalConfig,DATABASE_TYPE);
}
@Override
public List<Configuration> split(int adviceNumber) {
return this.commonRdbmsReaderJob.split(this.originalConfig, adviceNumber);
}
@Override
public void post() {
this.commonRdbmsReaderJob.post(this.originalConfig);
}
@Override
public void destroy() {
this.commonRdbmsReaderJob.destroy(this.originalConfig);
}
}
public static class Task extends Reader.Task {
private Configuration readerSliceConfig;
private CommonRdbmsReader.Task commonRdbmsReaderTask;
@Override
public void init() {
this.readerSliceConfig = super.getPluginJobConf();
this.commonRdbmsReaderTask = new CommonRdbmsReader.Task(DATABASE_TYPE,super.getTaskGroupId(), super.getTaskId());
this.commonRdbmsReaderTask.init(this.readerSliceConfig);
}
@Override
public void startRead(RecordSender recordSender) {
int fetchSize = this.readerSliceConfig.getInt(Constant.FETCH_SIZE);
this.commonRdbmsReaderTask.startRead(this.readerSliceConfig, recordSender,
super.getTaskPluginCollector(), fetchSize);
}
@Override
public void post() {
this.commonRdbmsReaderTask.post(this.readerSliceConfig);
}
@Override
public void destroy() {
this.commonRdbmsReaderTask.destroy(this.readerSliceConfig);
}
}
}
mysqlreader/src/main/java/com/alibaba/datax/plugin/reader/mysqlreader/MysqlReaderErrorCode.java
Executable
+31
View File
@@ -0,0 +1,31 @@
package com.alibaba.datax.plugin.reader.mysqlreader;
import com.alibaba.datax.common.spi.ErrorCode;
public enum MysqlReaderErrorCode implements ErrorCode {
;
private final String code;
private final String description;
private MysqlReaderErrorCode(String code, String description) {
this.code = code;
this.description = description;
}
@Override
public String getCode() {
return this.code;
}
@Override
public String getDescription() {
return this.description;
}
@Override
public String toString() {
return String.format("Code:[%s], Description:[%s]. ", this.code,
this.description);
}
}
mysqlreader/src/main/resources/plugin.json
Executable
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
{
"name": "mysqlreader",
"class": "com.alibaba.datax.plugin.reader.mysqlreader.MysqlReader",
"description": "useScene: prod. mechanism: Jdbc connection using the database, execute select sql, retrieve data from the ResultSet. warn: The more you know about the database, the less problems you encounter.",
"developer": "alibaba"
}
mysqlreader/src/main/resources/plugin_job_template.json
+15
View File
@@ -0,0 +1,15 @@
{
"name": "mysqlreader",
"parameter": {
"username": "",
"password": "",
"column": [],
"connection": [
{
"jdbcUrl": [],
"table": []
}
],
"where": ""
}
}