在很多MYSQL环境中,对于MYSQL的分布式事物处理一直是个难题,在当前互联网环境中,大多数应用系统是基于SOA的很多复杂接口之间的调用,并且事物之间的处理优先级也是有先后的,所以对于实际入库的数据而言,不同的系统,对于当前入库的处理方式是不一样的,这样就衍生出了对于订阅MYSQL消息的需求。

在公司内部,这套分布式消息系统负责了各个子接口之间数据的衔接,同时肩负后端DW数据仓库的实时消息计算,多数的RDBMS数据,被分解成各种子消息队列,通过不同的topic被各种消费者订阅。

一、如何分解消息

后端订阅程序(基于阿里巴巴的canal)通过解析不同应用的binlog (mysql线上产生的二进制日志) 通过模拟slave的行为,将binlog顺序的订阅到本地,通过内部解析程序,将binlog events解析成对应的消息,通过MetaQ 固化解析完成的消息,自定义存放时间,从而让consumer 自行订阅到对应的系统,进行相关处理。

具体roma文档可以参考我的blog:

http://www.vmcd.org/docs/roma_system.pdf

二、何时订阅

通常当支付系统需要做异步分布式事务调用的时候,可以采用roma消息。采用水平拆分DB而需要一些统计类的需求的时候(合表) 可以订阅合并的topics。当需要一个汇总的数据仓库,执行跨库join查询的时候 可以订阅roma消息。

上图中,各类系统通过RPC框架进行异步调用,同时将订阅到的消息(roma异步消息)进行相处理,将操作类型,操作细节发送给对应子系统,从而实现了操作的异步化(而roma对于前端数据库日志的实时解析保证了事物消息的实时性)。

三、对于数据仓库

在我们的系统中,很多核心表被水平拆分成了N份,对于后端实时数据仓库来说,希望通过合并所有的拆分表,进行多维度的查询工作 (对job来说,可以通过定期任务抽取水平拆分的表,但是实时性是滞后的)。

在中转服务器上,使用java程序直接订阅roma的消息,拼接成相应的SQL在后端DW上直接执行。

通过订阅同步消息,将前端更新实时同步到后端的数据仓库,从而达到实时分析的需求。后期结合binlog server的改进还可以进行所有系统的binlog 集中化分层订阅。

具体可以参考:

https://www.mariadb.com/blog/binlog-server

四、对于实时分析平台

同样可以订阅前端RDBMS操作到后端大数据平台,通过流式计算实现秒级的分析。

后期需要改进的:

    • roma的订阅能力,对于前端log并发解析的粒度

    • 智能的存储策略 动态调整没有被订阅消息的保存时间

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