PolarDB-X 全局Binlog解读之HA篇

本篇对PolarDB-X 全局binlog系统的高可用机制以及稳定性相关的内容进行介绍，主要以FAQ的方式展开，并对核心问题进行重点描述。

总体架构

全局binlog系统的部署架构如上图所示，支持三种部署模式：

单机部署

只需要一个节点，即可运行全局binlog系统，该节点上会运行一个Daemon进程、一个FinalTask进程和一个Dumper进程。单机部署模式下，系统并没有HA的能力，借此小节主要对这几个进程的功能定位进行一下介绍

Daemon(后台进程) Daemon进程是一个后台进程，虽然不直接参与全局binlog的生产，但是其为整个系统的大脑。每个节点上都会运行一个Daemon进程，其中会有一个进程抢占为leader，承担一些全局总控的任务。Daemon的核心功能主要有: 集成HTTP服务，提供运维接口 详情 收集metrics信息 详情管理异常事件 详情 维护运行时拓扑 详情监测工作进程健康状态 详情 监测和清理历史数据 详情 * 维护TSO心跳 详情

FinalTask(工作进程) FinalTask进程属于工作进程，承担了全局binlog生产链路中最核心的业务逻辑，其核心功能主要有: 物理binlog解析 事务排序和合并 元数据解析和维护 binlog数据整形(DDL)

Dumper(工作进程) Dumper进程属于工作进程，处于全局binlog生产链路的末端，在非单机部署模式下，可以有Master和Slave两个角色，Master负责拉取FinalTask的数据，并构建全局binlog文件，Slave则负责复制Master的binlog文件，在发生故障时实现HA快速切换。Dumper的核心功能主要有： 构建终态binlog event 本地binlog文件的维护 提供dump接口 binlog文件的备份和恢复(Dumper主备复制和备份本地文件到中心化存储)

标准部署

去掉上图中虚线标识的部分，便是标准部署模式对应的形态，其主要特点有： 需要两个节点(容器)，每个节点上都有一个dumper进程，一个为Master，一个为Slave 为达到负载均衡，FinalTask和Dumper Master会分署不同节点 * 该模式主要用来适配DN规模不太大的集群(<=64)，FinalTask直接对接所有DN节点

多级部署

上图中虚线标识的部分展示的是多级部署形态，所谓多级指的是进程级的多级归并，其主要特点有： 至少两个节点(容器)，节点数量可任意伸缩 每个节点上都有一个dumper进程，一个为Master，其它为Slave(slave数量可自定义) Task分为两层，RelayTask直接对接DN承接部分DN的流量，FinalTask对接所有RelayTask实现最终事务归并 RelayTask的核心功能和FinalTask基本一致，主要差异在于层级不同，其均匀分布在所有节点上 * 该模式主要用来适配DN规模比较大的集群(大于64)，通过进程级的多级归并保障数据链路的性能

HA场景

下面罗列一下会导致系统发生自动重启、故障转移或HA切换的主要场景

CDC节点数量变更

每个CDC节点上都会运行一个Daemon进程，每个Daemon进程会在系统表binlog_node_info中注册一条记录，并实时更新心跳时间戳。Daemon中的Leader进程负责监测binlog_node_info表的信息变化，当监测到有新的节点加入或某个节点退出时(正常退出或宕机，Daemon的心跳会出现超时，默认的超时时间是5s)，会触发Rebalance，即重新构建运行时拓扑。新版本拓扑构建完成后，所有对应上一版本拓扑的正在运行的工作进程会被Daemon进程Stop，或主动感知到拓扑信息的变化自动退出执行，然后Daemon进程会依据新版本的拓扑信息分别拉起各自负责管理的工作进程，完成状态变更。示意图如下:

DN节点数量变更

支持在线扩缩容是分布式数据库的必备能力，想体验PolarDB-X的扩缩容能力？可参见文章《实践教程之如何对PolarDB-X集群做动态扩缩容》进行实操演练。CDC通过汇聚各个DN节点的物理binlog来生产全局binlog，当DN节点进行扩容和缩容时，CDC运行时拓扑会自动自行重新构建，整个流程如下图所示

DN节点发生HA

不管是主动对DN集群发起HA切换，还是由于DN Leader节点发生Crash被动触发HA切换，都会导致Task进程和DN之间的连接中断，Task需要重新向新的DN Leader发起重连。全局binlog系统目前采用了进程级的重连机制，即通过触发一次Task进程的重启实现重连，而非进程内的线程级的重连。进程级重连相比线程级重连更容易实现资源的清理，前者通过一次重启实现资源的重新初始化，简单直接，后者需要通过代码显式进行资源的清理，相对复杂和容易出现漏洞。进程级重连相比线程级重连，会额外触发下游工作进程的重连动作，总体的恢复速度会慢几秒钟的时间。

重点问题

工作进程发生crash后如何实现自动recovery？完成recovery的RTO是什么水平？

• 工作进程发生crash后会由Daemon进程进行拉起，Daemon进程会定期探测它所管理的工作进程的健康状态，探测间隔默认为1秒钟。
• 工作进程会维护一个心跳线程，默认每1秒钟更新一次心跳，当Daemon发现工作进程出现心跳超时时会触发主动拉起动作，默认超时时间是2秒钟。
• 工作进程发生crash并重启后，会导致binlog生产链路的重启，链路的RTO不是恒定的，主要受两个因素的影响，元数据的数据量和需要回溯的物理binlog的大小，一般情况下恢复时间为10s左右

DN节点如果发生crash，在其未完成恢复前，是否意味着全局binlog也是不可用的？

• 是的，单个DN节点不可用会触发全局binlog链路的block
• 按照CAP理论来理解，全局binlog采用的是CP模型，即优先保证一致性而不是可用性。
• DN节点可以保证RTO<30s, DN节点发生crash的场景，全局binlog一般可以保证RTO<60s

全局binlog是异步消费DN上的binlog的，DN上的binlog在被消费前如果被清理了，应该如何处理？

• 会导致链路中断且无法恢复，只能进行reset，然后从binlog.000001开始重新构建链路。
• 应尽量调大DN上binlog文件的保留时间，保证在发生消费延迟或其它异常情况时，数据链路能够正常恢复

如果部分CDC节点发生不可用，系统的恢复流程和恢复速度如何？

• 恢复流程可参见上文所述的“CDC节点数量变更”，当部分节点不可用时，问题节点上的Daemon进程会出现心跳超时，系统会通过触发新一轮的rebalance自动完成故障转移
• 恢复时间相比于工作进程发生Crash的场景，会增加5s左右

如果全部CDC节点发生不可用，且无法原地恢复，系统是否还具备恢复能力？恢复时间如何？

• 具备。如果是全部节点出现不可用且无法原地恢复，待新的节点被拉起后，本地并没有binlog文件，此时进行链路恢复有两种策略

恢复策略一: 如果开启了远端备份，系统会将远端存储的binlog文件下载到本地，然后发起链路恢复；当然并不是下载所有的binlog文件，而是下载临近的几个binlog文件，并支持参数控制，方便在恢复速度和恢复文件数量之间做权衡

恢复策略二: 如果没有开启远端备份，系统会基于binlog_oss_record表，选择一个合适的binlog文件，发起链路恢复；所谓合适的binlog文件是指已经完成写入的、临近一段时间内的某个binlog文件(倒数第n个)，并支持参数控制，方便在恢复速度和恢复文件数量之间做权衡

• 恢复时间 = 新节点被拉起的时间 + binlog文件的恢复时间 新节点被拉起的时间取决于管控平台的能力，如k8s。binlog文件的恢复时间主要取决于需要恢复的文件数量：对于恢复策略一，需要恢复的文件数量越多，则需要seek的物理binlog文件的数量越多，耗时也就越长；对于恢复策略二，需要恢复的文件数量越多，则需要下载的数据量越大，耗时也就越长

CDC节点访问CN节点，是通过SLB保证高可用的吗？

不是。为了减少外部依赖并提供更高的灵活性，CDC访问CN节点，自行实现了一套高可用方案，想了解细节可参见DataSourceWrapper

系统发生重启、HA转移等动作后，是如何保证全局binlog文件中的数据不重、不丢、不乱的？

相比MySQL原生binlog，PolarDB-X在全局binlog中为每个事务额外附加了TSO信息，当系统发生重启、HA转移等动作后，会从编号最大的binlog文件中定位到最后一个事务的TSO和File Position，以该TSO为基准发起链路恢复，通过边界判断和幂等判断，控制数据不重、不丢、不乱。

Daemon发生脑裂是否会导致一致性问题？Dumper发生脑裂是否会导致一致性问题？

Daemon进程通过定时向GMS发送SELECT GET_LOCK('xxx')进行Leader的抢占，当出现网络分区等异常情况时，可能会出现短暂的“双Leader"场景，对此，系统主要通过乐观锁、幂等判断等方式进行并发冲突处理。

Dumper Master是Daemon在构建运行时拓扑时指定的，当运行时拓扑发生变更时，Dumper Master也可能发生变化，可能会出现之前的Master进程还未退出、新的Master进程已经启动的“双Master”场景，对此，系统主要通过加锁和对比运行时版本号来控制并发冲突。该方案不仅适用于Dumper，同时也适用于FinalTask，在运行时拓扑发生变更时，同样可能出现“双FinalTask”的场景。

Dumper主备节点上的binlog是完全一样的吗？如果发生主备切换，基于文件名+位点继续进行消费是否是安全的？

CDC的Master节点和Slave节点之间会进行全局binlog文件的复制，并保证两边数据完全一致，即下游按照filename + position的方式进行消费订阅，当CDC发生主从切换时，不用担心文件名和位点会发生变化。

Dumper生成的全局binlog文件会保存在本地磁盘，系统是否提供了自动清理机制？

系统提供了自动清理机制，涉及文件清理的参数有

本地磁盘上的binlog文件被清理后，是否支持通过mysql dump协议直接消费远端存储(如OSS)上的文件？

支持。CDC会优先把构建好的binlog文件保存在本地磁盘，并支持实时上传到远端存储(如OSS)，本地磁盘上的文件一般具有较短的存活周期，远端存储上的文件具有较长的存活周期(如15天)。针对远端存储上的文件，CDC提供了透明消费能力，即屏蔽了本地和远端的存储差异，下游系统无需为访问远端存储上的binlog数据做任何额外适配。

Daemon进程如果发生Crash，是如何被拉起的？Daemon进程发生Crash，是否就意味着所在节点不可用了？

Daemon进程负责管理工作进程，Daemon进程发生Crash后靠cron定时任务进行拉起。Daemon发生Crash，并不代表所在节点就不可用了，当该节点SSH端口可用，且分配给该节点的工作进程都正常时，即使Daemon发生Crash，也不会触发运行时拓扑的Rebalance。

总结

本文对全局binlog系统的高可用和稳定性相关的内容进行了详细的介绍，下面对系统的RTO能力进行汇总

各类型恢复时间的简称定义如下

• TRT(total recovery time)
  总的链路恢复时间
• PST(process start time)
  进程拉起时间，从Daemon检测到需要启动进程，到触发启动的时间，一般2~3s
• PRT(process recovery time)
  进程恢复完成时间，如恢复元数据、定位恢复位点等，一般5～10s
• DRT(datanode recovery time)
  DN节点发生HA转移后的恢复时间，恢复时间和恢复的数据量强相关，一般小于30s
• RBT(rebalance during time)
  Daemon监测是否需要进行运行时拓扑重建并完成重建的时间，一般5s
• CNRT(cdc node recovery time)
  CDC节点发生物理不可用，新节点被拉起的时间，取决于管控平台的能力
• BFRT(binlog file recovery time)
  本地binlog file为空时，恢复指定数量binlog文件的时间，恢复5个binlog文件，一般30s左右
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本文来源：PolarDB-X知乎号