简述

CloudCanal 去年支持 OceanBase 数据迁移同步能力后，随着使用用户增多以及问题反馈，近期对该能力进行了一轮较大规模的优化。

本篇文章简要介绍这些优化点，以及未来该能力的演进方向。

优化点

大幅提升同步性能

CloudCanal 目前使用 OceanBase LogProxy 做增量数据订阅，使用方式相对简单明了。

@Override

public void notify(LogMessage message) {
    try {
        ParsedEntry entry = msgConvertor.convertMsgToEntry(message);

        if (entry == null) {
            return;
        }
        
        instance.getEventStore().put(entry);
    } catch (Exception e) {
        String msg = "parse ob msg failed.msg:" + ExceptionUtils.getRootCauseMessage(e);
        log.error(msg, e);
        throw new LogProxyClientException(ErrorCode.E_PARSE, msg);
    }
}

消息解析对性能影响相对小，攒批 和 对端写入方式 影响更大。

攒批方面，我们将变更事件写入内存队列后，按照 个数/容量阈值(increBatchSize) 或 超时时间(fetchFromBrokerTimeoutMs) 刷出，提升批量写入的粒度。

对端写入方式，根据不同数据源，我们采用了 batch 、multisql 、 并行 、 upsert 等技术提升写入效率。

统一各类表全量扫描方式

全量数据扫描 是 CloudCanal 全量数据迁移(或数据初始化)重要组成部分，需满足 性能优秀（2KB/record,>= 100k records 扫描速率）、可断点续传、可预测进度、表兼容性好 的要求。

其中前三者是业务要求，最后一种是尽可能满足前三者的前提下，做到更多表的兼容。

CloudCanal 碰到的"表"包含以下类型

• 关系型数据库
  • 无/单/多主键
  • 各种类型主键(整型/浮点/日期/二进制等)
  • 差异值主键(有/无符号，null值/空值，超长值)
  • 各种类型分区
  • 差异数据量(1万，100万，1000万，1亿，10亿，100亿)
  • 实体表/视图/临时表
• 消息中间件
  • 各种命名规范
  • 无/有分区
  • 顺序/非顺序
• 文档数据库
  • 规范/非规范(schemaless)
  • 无/有行业规范格式(ObjectId)
• 缓存数据库
• 搜索引擎

CloudCanal 全量数据扫描主要面向关系型数据库，性能要求、断点续传能力、进度预测能力都基于主键展开。

此次优化，我们做了如下几方面工作，统一了扫描逻辑，并且让无/单/多主键、各种类型主键、分区表都可断点续传

• 以主键、分区作为断点续传位点

• 扫描语句加入分区指定(如有)、元组比较(单/多主键)、按元组排序、指定分页数等部分

• 对比位点最大值、扫描行数方式判定扫描是否结束

此外，各个数据源可根据自身差异性，可扩展扫描语句、最大最小位点值获取逻辑、链接自定义(设置超时等)、执行语句上下文自定义(设置fetchSize等)。

支持全局索引表

全局二级索引（GLOBAL）对分布式数据库有着非常重要的作用，它让原本 多分区数据检索 操作 弱化成单分区检索，加速不同维度点查响应，提升 QPS。

对于 OceanBase 对端写入，CloudCanal 默认采用关系型数据库 INSERT IGNORE/ON DUPLICATE KEY UPDATE 规避主键/唯一键冲突。

但是对于带有 GLOBAL 索引的表，OceanBase 不支持 INSERT IGNORE 操作，所以此次优化，我们写入 OceanBase 的 INSERT 操作默认改为 ON DUPLICATE KEY UPDATE (REPLACE)。

异构 DDL 同步转换优化

从异构数据库同步 DDL 到 OceanBase，我们优化成白名单模式。

如 MySQL 到 OceanBase DDL 同步，默认支持

• ALTER TABLE xxx ADD/DROP/MODIFY COLUMN
• CREATE INDEX
• RENAME TABLE

优化同时去除了 ALTER TABLE xxx CHANGE COLUMN、AFTER/BEFORE 等 OceanBase 现阶段不支持的语句。

此项能力随着 OceanBase 产品能力的进化而不断丰富。

解决时间戳自更新问题

对于类似 gmt_create datetime/timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 时间字段定义，当源端该字段值变化区间小于时间精度（被程序判定未变化），并且写入对端并非采用 upsert 方式（精确字段更新），那么该字段数据将不一致。

CloudCanal 在精确字段更新模式下，默认将时间字段置为更新状态，确保将源端值带到对端，解决不一致的问题。

演进方向

OceanBase 商业级增量组件兼容

OceanBase 商业版 OMS 的数据订阅能力有别于目前社区版的 LogProxy，如 OceanBase 官方逐步扩大其使用面，CloudCanal 将第一时间跟进兼容。

更快的数据校验和订正能力

分布式数据库相对单机数据库，单表数据量大幅度增加（亿级表相当常见），数据校验和订正性能相比数据初始化，更加依赖数据扫描的性能，为此，CloudCanal 将开放 单表分片/分区并行扫描 的能力。

更强的结构迁移和 DDL 同步能力

大表 通用/特殊化分区 是常见操作，目前 CloudCanal 对表分区的结构迁移并未有效支持，这种分区的结构迁移，对于同构数据库相当必要。后续，我们将提供 分区信息的结构迁移。

更多的数据源生态支持

以 OceanBase 为源端数据迁移同步，目前支持 MySQL、StarRocks、OceanBase、Kafka 对端，我们希望后续如 Redis、ElasticSearch、Doris、Hudi 等数据源也能加入到这个目标数据源中。

总结

本文主要介绍了 CloudCanal 在过去一段时间对 OceanBase 数据迁移同步能力的优化,从而是这个能力具备更强的性能、更好的兼容性、更加稳定的数据迁移同步表现。