「从零单排canal 07」 parser模块源码解析(一)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 「从零单排canal 07」 parser模块源码解析(一)

本文将对canal的binlog订阅模块parser进行分析。


parser模块(绿色部分)在整个系统中的角色如下图所示,用来订阅binlog事件,然后通过sink投递到store。

14.png


parser模块应该来说是整个项目里面比较复杂的模块,代码非常多。


因此,本文根据过程中的主线来进行展开分析,从 启动 开始,进行分析。

如果读者有其他相关内容不明白的,可以给我留言,我会进行解答或者根据情况再单独写相关内容。


模块内的类如下:

15.png


重点需要关注几个核心问题


  • 如何抓取binlog
  • 对binlog消息处理做了怎样的性能优化
  • 如何控制位点信息
  • 如何兼容阿里云RDS的高可用模式下的主备切换问题


1.从启动进入parser主流程


前面的文章我们已经提到了,instance启动的是,会按照顺序启动instance的各个模块

16.png


parser模块就是在这里开始的。


这里需要注意一下,在beforeStartEventParser方法中,启动了parser的两个相关组件CanalLogPositionManager 和 CanalHAController,这里先分别介绍一下。

  • CanalLogPositionManager:管理位点信息
  • CanalHAController:instance连接源数据库的心跳检测,并实现数据库的HA(如果配置了standby的数据库)


1.1 位点信息管理CanalLogPositionManager


我们用的是default-instance.xml的配置,所以实际实现类是FailbackLogPositionManager

17.png


这里构造器有两个入参,一个是primary的MemoryLogPositionManager,一个是second的MetaLogPositionManager。


前者是内存的位点信息,后者我们我们看一下构造器的metaManager是基于zk的位点信息管理器。

18.png


所以FailbackLogPositionManager逻辑也比较简单,获取位点信息时,先尝试从内存memory中找到lastest position,如果不存在才尝试找一下zookeeper里的位点信息。

19.png


1.2 心跳控制器CanalHAController


我们用的是default-instance.xml的配置,所以实际实现类是HeartBeatHAController

20.png


HeartBeatHAController里面没有特别复杂的逻辑,就是实现了心跳检测成功的onSuccess方法和onFail方法。另外维护了一个CanalHASwitchable对象,一旦心跳检测失败超过一定次数,就执行doSwitch()进行主备切换。

21.png


前提是我们要设置了主备数据库的连接信息。


这里的代码写的真的是有点混乱,居然是用MysqlEventParser实现了这个doSwitch()方法。


另外,在MysqlEventParser中,写了一个MysqlDetectingTimeTask内部类,集成了TimerTask来做定时心跳检测。


  • 定时去连接数据库,可以通过select\desc\show\explain等方法做存活检测
  • 如果检测成功,就调用HeartBeatHAController的onSuccess方法
  • 如果失败,就HeartBeatHAController的onFail方法
  • 如果失败超过一定次数,onFail方法中就会调用doSwitch方法进行主备切换


2.核心逻辑


从parser.start()进去后,我们就来到了parser的核心。


从default-instance.xml配置文件看,默认的parser实现是从base-instance.xml的baseEventParser来的,用的是RdsBinlogEventParserProxy类。

22.png


我们看下这个类图的结构。

23.png


从这个结构来看,我们从上到下,就能对parser模块的主体逻辑进行抽丝剥茧了。


Let’s go!


2.1 CanalEventParser接口


定义了一个空的接口


2.2 AbstractEventParser抽象类


这个类里面代码非常多,我们重点关注核心流程。


2.2.1 构造器AbstractEventParser()


构造器里面就只做了一件事情,创建了一个EventTransactionBuffer。

24.png


EventTransactionBuffer这个类顾名思义就是一个缓冲buffer,它的作用源码里的注释也很清楚,它是缓冲event队列,提供按事务刷新数据的机制。


那对于这里构造器中实现的TransactionFlushCallback的flush(List<CanalEntry.Entry> transaction) 方法,肯定就是对于事务中的一系列event,刷新到store中。


我们可以看下consumeTheEventAndProfilingIfNecessary(transaction)方法,跟我们想的一样,具体的sink方法放在后面的sink模块再展开分析。

25.png

2.2.2 主干的start()方法


主要做了这些事情:


  • 初始化缓冲队列transactionBuffer
  • 初始化binlogParser
  • 启动一个新的线程进行核心工作
  • 构造Erosa连接ErosaConnection
  • 利用ErosaConnection启动一个心跳线程
  • 执行dump前的准备工作,查看数据库的binlog_format和binlog_row_image,准备一下DatabaseTableMeta
  • findStartPosition获取最后的位置信息(挺重要的,具体实现在MysqlEventParser)
  • 构建一个sinkHandler,实现具体的sink逻辑(我们可以看到,里面就是把单个event事件写入到transactionBuffer中)
  • 开始dump过程,默认是parallel处理的,需要构建一个MultiStageCoprocessor;如果不是parallel,就直接用sinkHandler处理。内部while不断循环,根据是否parallel,选择MultiStageCoprocessor或者sinkHandler进行投递。
  • 如果有异常抛出,那么根据异常类型做相关处理,然后退出sink消费,释放一下状态,sleep一段时间后重新开始

代码很长,逻辑比较清晰,就不贴了。


2.2.3 核心dump过程


dump过程默认是parallel处理的,需要构建一个MultiStageCoprocessor;如果不是parallel,就直接用sinkHandler处理。内部while不断循环,根据是否parallel,选择MultiStageCoprocessor或者sinkHandler进行投递。


注意multiStageCoprocessor在这里start启动。


代码如下


26.png


dump方法在MysqlConnection类中实现,主要就是把自己注册到数据库作为一个slave,然后获取binlog变更,具体到协议我们就不展开分析了。


通过fetcher抓取到event,然后调用sink投递到store。


注意,parallel为false的,是单线程交给sinkHandler处理,parallel为true的,交给MultiStageCoprocessor的coprocessor.publish(buffer)处理,后面展开分析下并行处理的逻辑。


注意multiStageCoprocessor在这里publish进行写入RingBuffer,下文会详细讲下这里的机制。

27.png


2.3 AbstractMysqlEventParser抽象类


这个类比较简单,就是做了根据配置做了一些对象创建和设置的工作,比如BinlogParser的构建、filter的设置等


2.4 MysqlEventParser实现类


总共有将近1000行代码,里面其实代码组织有点混乱。像前面提到的MysqlDetectingTimeTask内部类、HeartBeatHAController的部分方法实现,都是在这个类里面的。


那抛开这些来说,这个类的主要功能还是在处理根据journalName、position、timestamp等配置查找对应的binlog位点。


我们选取核心流程里面的关键逻辑 findStartPostion( ) 方法进行分析即可。


这个是AbstractEventParser类中start方法中调用的,获取dump起始位点。


我们默认是使用 非GTID mode记录位点信息的,所以直接看下来看下findStartPositionInternal( ) 具体逻辑,这里可以了解到如何正确配置位点信息:


  • logPositionManager找历史记录
  • 如果没有找到
  • 如果instance没有配置canal.instance.master.journal.name
  • 如果instance配置了canal.instance.master.timestamp,就按照时间戳去binlog查找
  • 如果没有配置timestamp,就返回数据库binlog最新的位点
  • 如果instance配置了canal.instance.master.journal.name
  • 如果instance配置了canal.instance.master.position,那就根据journalName和position获取bingo位点信息
  • 如果配置了timestamp,就用journalName + timestamp形式获取位点信息
  • 如果找到了历史记录
  • 如果历史记录的连接信息和当前连接信息一致,那么判断下是否有异常,没有异常就直接返回
  • 如果历史记录的连接信息和当前连接信息不一致,说明可能发生主备切换,就把历史记录的时间戳回退一分钟,重新查询


这里是纯if else 流程代码,挺长的,就不贴了。


在这个过程中,调用了几个有意思的方法,可以了解一下


  • findServerId( ):查询当前db的serverId信息,mysql命令为 show variables like 'server_id'
  • findEndPosition():查询当前的binlog位置,mysql命令为 show master status
  • findStartPosition():查询当前的binlog位置,mysql命令为 show binlog events limit 1
  • findSlavePosition():查询当前的slave视图的binlog位置,mysql命令为 show slave status


2.5 RdsBinlogEventParserProxy实现类


这个类比较简单,就是canal为阿里云rds定制的一个代理实现类。


主要解决了云rds本身高可用架构下,服务端HA切换后导致的binlog位点信息切换。


所以对于抛出的异常做了一定的处理,兼容了这种服务端HA的情况。


同时,也能满足rds的备份文件指定位点开始增量消费的特性。


主要过程如下


  • 如果抛出了PositionNotFoundException异常,就委托rdsLocalBinlogEventParser进行处理
  • rdsLocalBinlogEventParser会通过下载binlog的oss备份,找到目标binlog文件和位置

28.png

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