本文作者：周波，阿里云智能高级开发工程师， Apache RocketMQ Committer 。
01 从问题中来的RocketMQ Connect
在电商系统、金融系统及物流系统，我们经常可以看到 RocketMQ 的身影。原因不难理解，随着数字化转型范围的扩大及进程的加快，业务系统的数据也在每日暴增，此时为了保证系统的稳定运行，就需要把运行压力分担出去。RocketMQ就担任着这样的角色，它的异步消息处理与高并发读写能力，决定了系统底层的重构不会影响上层应用的功能。而RocketMQ的另一个优势——可伸缩能力，使系统在面临流量的不确定性时，实现对流量的缓冲处理。此外，RocketMQ的顺序设计特性使其成为一个天然的排队引擎，例如，三个应用同时对一个后台引擎发起请求，确保不引起“撞车”事故。因此，RocketMQ被用在异步解耦、削峰填谷以及事务消息等场景中。
但是，数字化转型浪潮也带来了更多用户对数据价值的关注——如何让数据产生更大利用价值？RocketMQ自身不具备数据分析能力，但是有不少用户希望从 RocketMQ Topic 中获取数据并进行在线或离线的数据分析。然而，使用市面上的数据集成或数据同步工具，将 RocketMQ Topic 数据同步到一些分析系统中虽然是一种可行方案，却会引入新的组件，造成数据同步的链路较长，时延相对较高，用户体验不佳。
举个例子，假设业务场景中使用 OceanBase 作为数据存储，同时希望将这些数据同步到 Elasticsearch进行全文搜索，有两种可行的数据同步方案。
方案一：从 OceanBase 中获取数据，写入 Elasticsearch组件并进行数据同步，在数据源较少时此方案没什么问题，一旦数据增多，开发和维护都非常复杂，此时就要用到第二种方案。
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方案二：引入消息中间件对上下游进行解藕，这能解决第一种方案的问题，但是一些较为复杂的问题还没有完全解决。比如，如何将数据从源数据同步到目标系统并保证高性能，如果保证同步任务的部分节点挂掉，数据同步依然正常进行，节点恢复依然可以断点续传，同时随着数据管道的增多，如何管理数据管道也变得十分困难。
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总的来说，数据集成过程中的挑战主要有五个。
挑战一： 数据源多，市面上可能有上百个数据源，且各数据源的系统差异较大，实现任意数据源之间的数据同步工作量较大，研发周期很长。
挑战二： 高性能问题，如何高效地从源数据系统同步到目的数据系统，并保障其性能。
挑战三： 高可用问题，即Failover能力，当一个节点挂掉是否这个节点的任务就停止了，任务重新启动是否还可以断点续传。
挑战四： 弹性扩缩容能力，根据系统流量动态增加或减少节点数量，既能通过扩容满足高峰期业务，也能在低峰期缩减节点，节省成本。
挑战五： 数据管道的管理运维，随着数据管道的增多，运维监控的数据管道也会变得越来越复杂，如何高效管理监控众多的同步任务。
面对上述挑战 RocketMQ 如何解决？
第一，标准化数据集成 API （Open Messaging Connect API）。在 RocketMQ 生态中增加 Connect 组件，一方面对数据集成过程抽象，抽象标准的数据格式以及描述数据的 Schema，另一方面对同步任务进行抽象，任务的创建、分片都抽象成一套标准化的流程。
第二，基于标准的 API 实现 Connect Runtime。Runtime提供了集群管理、配置管理、位点管理、负载均衡相关的能力，拥有了这些能力，开发者或者用户就只需要关注数据如何获取或如何写入，从而快速构建数据生态，如与OceanBase、MySQL、Elasticsearc等快速建立连接，搭建数据集成平台。整个数据集成平台的构建也非常简单，通过 Runtime 提供的 RESTFull API 进行简单调用即可。
第三，提供完善的运维工具，方便管理同步任务，同时提供丰富的Metrics 信息，方便查看同步任务的TPS，流量等信息。
02 RocketMQ Connect 两大使用场景
这里为大家整理了 RocketMQ Connect的两大使用场景。
场景一，RocketMQ 作为中间媒介，可以将上下游数据打通，比如在新旧系统迁移的过程中，如果在业务量不大时使用 MySQL 就可以满足业务需求，而随着业务的增长，MySQL 性能无法满足业务要求时，需要对系统进行升级，选用分布式数据库OceanBase 提升系统性能。
如何将旧系统数据无缝迁移到 OceanBase 中呢？在这个场景中RocketMQ Connect 就可以发挥作用，RocketMQ Connect可以构建一个从 MySQL 到 OceanBase 的数据管道，实现数据的平滑迁移。RocketMQ Connect 还可以用在搭建数据湖、搜索引擎、ETL 平台等场景。例如将各个数据源的数据集成到 RocketMQ Topic当中，目标存储只需要对接 Elasticsearch 就可以构建一个搜索平台，目标存储如果是数据湖就可以构建一个数据湖平台。
除此之外，RocketMQ 自身也可以作为一个数据源，将一个 RocketMQ 集群的数据同步到另一个集群，可以构建 RocketMQ 多活容灾能力，这是社区正在孵化的Replicator可以实现的能力。
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场景二，RocketMQ 作为端点。 RocketMQ 的生态中提供了流计算能力组件-RocketMQ Streams，Connector将各个存储系统的数据集成到RocketMQ Topic当中，下游使用 RocketMQ Streams流计算的能力就可以构建一个实时的流计算平台。当然也可以配合业务系统的Service 实现业务系统快速从其它存储统一快速获取数据的能力。
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还可以将 RocketMQ 作为端点的上游，将业务消息发到 Topic 中，使用 Connector 对数据做持久化或转存的操作。
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如此一来，RocketMQ 就具备数据集成能力，可以实现任意任意异构数据源之间的数据同步，同时也具备统一的集群管理、监控能力及配置化搭建数据管道搭建能力，开发者或者用户只需要专注于数据拷贝,简单配置就可以得到一个具备配置化、低代码、低延时、高可用，支持故障处理和动态扩缩容数据集成平台。
那么， RocketMQ Connect 是如何实现的呢？
03RocketMQ Connect 实现原理
在介绍实现原理前，先来了解两个概念。
概念一，什么是 Connector（连接器）？ 它定义数据从哪复制到哪，是从源数据系统读取数据写入RocketMQ，这种是SourceConnector，或从RocketMQ读数据写入到目标系统,这种是SinkConnector。Connector决定需要创建任务的数量，从Worker接收配置传递给任务。
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概念二，什么是 Task ？ Task 是 Connector 任务分片的最小分配单位，是实际将源数据源数据复制到 RocketMQ（SourceTask），或者将数据从RocketMQ 读出写入到目标系统（SinkTask）真正的执行者，Task是无状态的，可以动态的启停任务，多个Task可以并行执行，Connector 复制数据的并行度主要体现在 Task 上。一个 Task 任务可以理解为一个线程，多个 Task 则以多线程的方式运行。
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通过Connect的API也可以看到Connector和Task各自的职责，Connector实现时就已经确定数据复制的流向，Connector接收数据源相关的配置，taskClass获取需要创建的任务类型，通过taskConfigs的数量确定任务数量，并且为Task分配好配置。Task拿到配置以后数据源建立连接并获取数据写入到目标存储。通过下面的两张图可以清楚的看到，Connector和Task处理基本流程。
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一个 RocketMQ Connect 集群中会有多个 Connector ，每个 Connector 会对应一个或多个 Task，这些任务运行在 Worker（进程）中。Worker进程是Connector和Task运行环境，它提供RESTFull能力，接收HTTP请求，将获取到的配置传递给Connector和Task，它还负责启动Connector和Task，保存Connector配置信息，保存Task同步数据的位点信息，除此以外，Worker还提供负载均衡能力，Connect集群高可用、扩缩容、故障处理主要依赖Worker的负责均衡能力实现的。Worker 提供服务的流程如下：
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Worker 提供的服务发现及负载均衡的实现原理如下：
服务发现：
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用过 RocketMQ 的开发者应该知道，它的使用很简单，就是发送和接收消息。消费模式分为集群模式和广播模式两种，集群消费模式下一个 Topic 可以有多个 Consumer 消费消息，任意一个 Consumer 的上线或下线 RocketMQ 服务端都有感知，并且还可以将客户端上下线信息通知给其它节点，利用RocketMQ这个特性就实现了 Worker的服务发现。
配置/Offset同步：
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Connector 的配置/Offset信息同步通过每个 Worker订阅相同的 Topic，不同Worker 使用不同的 Consumer Group 实现的， Worker 节点可以通过这种方式消费到相同Topic的所有数据，即Connector配置/Offset信息，这类似于广播消费模式，这种数据同步模式可以保证任何一个 Worker 挂掉，该Worker上的任务依旧可以在存活的 Worker 正常拉起运行 ，并且可以获取到任务对应的 Offset 信息实现断点续传， 这是故障转移以及高可用能力的基础。
负载均衡
RocketMQ 消费场景中，消费客户端 与Topic Queue 之间有负载均衡能力，Connector 在这一部分也是类似的，只不过它负载均衡的对象不一样，Connector 是 Worker 节点和 Task之间的负载均衡，与RocketMQ客户端负载均衡一样，可以根据使用场景选择不同负载均衡算法。
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上文提到过 RocketMQ Connect 提供 RESTFull API能力。通过 RESTFull AP可以创建 Connector，管理Connector 以及查看 Connector 状态，简单列举：
- POST /connectors/{connector name}
- GET /connectors/{connector name}/config
- GET /connectors/{connector name}/status
- POST /connectors/{connector name}/stop
目前 Connector 支持单机、集群两种部署模式。集群模式至少要有两个节点，才能保证它的高可用。并且集群可以动态增加或者减少，做到了动态控制提升集群性能和节省成本节省的能力。单机模式更多方便了开发者开发测试 Connector 。
如何如何实现一个 Connector呢？ 还是结合一个具体的场景看一看，例如业务数据当前是写入MySQL 数据库中的，希望将MySQL中数据实时同步到数据湖Hudi当中。只要实现 MySQL Source Connector 、Hudi Sink Connector这两个 Connector 即可。
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下面就以 MySQLSource Connector 为例，来看一下具体的如何实现。
实现 Connector最主要的就是实现两个 API 。第一个是 Connector API ，除了实现它生命周期相关的 API 外，还有任务如何分配，是通过 Topic、Table 还是通过数据库的维度去分。第二个API是需要创建的 Task，Connector 通过任务分配将相关的配置信息传递给 Task， Task 拿到这些信息，例如数据库账号，密码，IP，端口后就会创建数据库连接，再通过 MySQL 提供的 BINLOG 机智获取到表的数据，将这些数据写到一个阻塞队列中。Task有个 Poll 方法，实现Connector时只要调用到Poll方法时可以获取到数据即可，这样 Connector 就基本写完了。然后打包以Jar包的形式提供出来，将它加载到 Worker 的节点中。
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创建 Connector 任务后， Worker 中会创建一个或者多个线程，不停的轮询 Poll方法，从而获取到MySQL表中的数据，再通过 RocketMQ Producer 发送到 RocketMQ Broker中，这就是 Connector 从实现到运行的整体过程（见下图）。
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04 RocketMQ Connect 现状与未来
RocketMQ Connect 的发展历程分为三个阶段。
第一阶段：Preview 阶段
RocketMQ Connect发展的初期也即Preview阶段，实现了Open Messaging Connect API 1.0 版本，基于该版本实现了 RocketMQ Connect Runtime ，同时提供了 10+ Connector 实现（MySQL，Redis，Kafka，Jms，MongoDB……）。在该阶段，RocketMQ Connect 可以简单实现端到端的数据源同步，但功能还不够完善，不支持数据转换，序列化等能力，生态相对还比较贫乏。
第二阶段：1.0 阶段
在 1.0 阶段，Open Messaging Connect API 进行了升级，支持Schema、Transform，Converter等能力，在此基础上对 Connect Runtime 也进行了重大升级，对数据转换，序列化做了支持，复杂Schema也做了完善的支持。该阶段的 API、Runtime 能力已经基本完善，在此基础上，还有30+ Connecotor 实现，覆盖了 CDC、JDBC、SFTP、NoSQL、缓存Redis、HTTP、AMQP、JMS、数据湖、实时数仓、Replicator、等Connector实现，还做了Kafka Connector Adaptor可以运行Kafka生态的Connector。
第三阶段：2.0 阶段
RocketMQ Connect当前处于这个阶段，重点发展Connector生态，当 RocketMQ 的 Connector生态达到 100 + 时，RocketMQ 基本上可以与任意的一个数据系统去做连接。
目前 RocketMQ 社区正在和 OceanBase 社区合作，进行 OceanBase 到 RocketMQ Connect 的研发工作，提供 JDBC 和 CDC 两种模式接入模式，后续会在社区中发布，欢迎感兴趣的同学试用。
05 总结
RocketMQ是一个可靠的数据集成组件，具备分布式、伸缩性、故障容错等能力，可以实现RocketMQ与其他数据系统之间的数据流入与流出。通过 RocketMQ Connect 可以实现CDC，构建数据湖，结合流计算可实现数据价值。
