作者： LingJin 原文来源：https://tidb.net/blog/b93c16d8

内容概要

本文是 TiCDC 源码解读的第四篇，主要内容是讲述 TiCDC 中 Scheduler 模块的工作原理。主要内容如下：

1. Scheduler 模块的工作机制

2. 两阶段调度原理

Scheduler 模块介绍

Scheduler 是 Changefeed 内的一个重要模块，它主要负责两件事情：

1. 将一个 Changefeed 所有需要被同步的表，分发到不同的 TiCDC 节点上进行同步工作，以达到负载均衡的目的。

2. 维护每张表的同步进度，同时推进 Changefeed 的全局同步进度。

本次介绍的 Scheduler 相关代码都在 tiflow/cdc/scheduler/internal/v3 目录下，包含多个文件夹，具体如下：

• Coordinator 运行在 Changefeed，是 Scheduler 的全局调度中心，负责发送表调度任务，维护全部同步状态。

• Agent 运行在 Processor，它接收表调度任务，汇报当前节点上的表同步状态给 Coordinator。

• Transport 是对底层 peer-2-peer 机制的封装，主要负责在 Coordinator 和 Agent 之间传递网络消息。

• Member 主要是对集群中 Captures 状态的管理和维护。

• Replication 负责管理每张表的同步状态。ReplicationSet 记录了每张表的同步信息，ReplicationManager 负责管理所有的 ReplicationSet。

• Scheduler 实现了多种不同的调度规则，可以由 OpenAPI 触发。

下面我们详细介绍 Scheduler 模块的工作过程。

表 & 表调度任务 & 表同步单元

TiCDC 的任务是以表为单位，将数据同步到下游目标节点。所以对于一张表，可以通过如下形式来表示，该数据结构即刻画了一张表当前的同步进度。

type Table struct {    TableID model.TableID    Checkpoint uint64    ResolvedTs uint64}

Scheduler 主要是通过 Add Table / Remove Table / Move Table 三类表调度任务来平衡每个 TiCDC 节点上的正在同步的表数量。对于这三类任务，可以被简单地刻画为：

• Add Table：「TableID, Checkpoint, CaptureID」，即在 CaptureID 所指代的 Capture 上从 Checkpoint 开始加载并且同步 TableID 所指代的表同步单元。

• Remove Table：「TableID, CaptureID」，即从 CaptureID 所指代的 Capture 上移除 TableID 所指代的表同步单元。

• Move Table：「TableID, Source CaptureID, Target CaptureID」，即将 TableID 所指代的表同步单元从 Source CaptureID 指代的 Capture 上挪动到 Target CaptureID 指代的 Capture 之上。

表同步单元主要负责对一张表进行数据同步工作，在 TiCDC 内这由 Table Pipeline 实现。它的基本结构如下所示：

每个 Processor 开始同步一张表，即会为这张表创建一个 Table Pipeline，该过程可以分成两个部分：

• 加载表：创建 Table Pipeline，分配相关的系统资源。KV-Client 从上游 TiKV 拉取数据，经由 Puller 写入到 Sorter 中，但是此时不向下游目标数据系统写入数据。

• 复制表：在加载表的前提下，启动 Mounter 和 Sink 开始工作，从 Sorter 中读取数据，并且写入到下游目标数据系统。

Processor 实现了 TableExecutor 接口，如下所示：

type TableExecutor interface {        // AddTable add a new table with `startTs`        // if `isPrepare` is true, the 1st phase of the 2 phase scheduling protocol.        // if `isPrepare` is false, the 2nd phase.        AddTable(                ctx context.Context, tableID model.TableID, startTs model.Ts, isPrepare bool,        ) (done bool, err error)
        // IsAddTableFinished make sure the requested table is in the proper status        IsAddTableFinished(tableID model.TableID, isPrepare bool) (done bool)
        // RemoveTable remove the table, return true if the table is already removed        RemoveTable(tableID model.TableID) (done bool)        // IsRemoveTableFinished convince the table is fully stopped.        // return false if table is not stopped        // return true and corresponding checkpoint otherwise.        IsRemoveTableFinished(tableID model.TableID) (model.Ts, bool)
        // GetAllCurrentTables should return all tables that are being run,        // being added and being removed.        //        // NOTE: two subsequent calls to the method should return the same        // result, unless there is a call to AddTable, RemoveTable, IsAddTableFinished        // or IsRemoveTableFinished in between two calls to this method.        GetAllCurrentTables() []model.TableID
        // GetCheckpoint returns the local checkpoint-ts and resolved-ts of        // the processor. Its calculation should take into consideration all        // tables that would have been returned if GetAllCurrentTables had been        // called immediately before.        GetCheckpoint() (checkpointTs, resolvedTs model.Ts)
        // GetTableStatus return the checkpoint and resolved ts for the given table        GetTableStatus(tableID model.TableID) tablepb.TableStatus}

在 Changefeed 的整个运行周期中，Scheduler 都处于工作状态，Agent 利用 Processor 提供的上述接口方法实现，实际地执行表调度任务，获取到表调度任务进行的程度，以及表同步单元当前的运行状态等，以供后续做出调度决策。

Coordinator & Agent

Scheduler 模块由 Coordinator 和 Agent 两部分组成。Coordinator 运行在 Changefeed 内，Agent 运行在 Processor 内，Coordinator 和 Agent 即是 Changefeed 和 Processor 之间的通信接口。二者使用 peer-2-peer 框架完成网络数据交换，该框架基于 gRPC 实现。下图展示了一个有 3 个 TiCDC 节点的集群中，一个 Changefeed 的 Scheduler 模块的通信拓扑情况。可以看到，Coordinator 和 Agent 之间会交换两类网络消息，消息格式由 Protobuf 定义，源代码位于 tiflow/cdc/scheduler/schedulepb。

• 第一类是 Heartbeat 消息，Coordinator 周期性地向 Agent 发送 HeartbeatRequest，Agent 返回相应的 HeartbeatResponse，该类消息主要目的是让 Coordinator 能够及时获取到所有表在不同 TiCDC 节点上的同步状态。

• 第二类是 DispatchTable 消息，在有对表进行调度的需求的时候，Coordinator 向特定 Agent 发送 DispatchTableRequest，后者返回 DispatchTableResponse，用于及时同步每一张表的调度进展。

下面我们从消息传递的角度，分别看一下 Coordinator 和 Agent 的工作逻辑。

Coordinator 工作过程

Coordinator 会收到来自 Agent 的 HeartbeatReponse 和 DispatchTableResponse 这两类消息。Coordinator 内的CaptureM负责维护 Capture 的状态，在每次接收到HeartbeatResponse之后，都会更新自身维护的 Captures 的状态，包括每个 Capture 当前的存活状态，Capture 上当前同步的所有表信息。同时也生成新的 HeartbeatRequest 消息，再次发送到所有 Agents。ReplicationM 负责维护所有表的同步状态，它接收到 HeartbeatResponse 和 DispatchTableResponse 之后，按照消息中记录的表信息，更新自己维护的这些表对应的同步状态。CaptureM 提供了当前集群中存活的所有 Captures 信息，ReplicationM则提供了所有表的同步状态信息，SchedulerM 以二者提供的信息为输入，以让每个 Capture 上的表同步单元数量尽可能均衡为目标，生成表调度任务，这些表调度任务会被 ReplicationM进一步处理，生成 DispatchTableRequest，然后发送到对应的 Agent。

Agent 工作过程

Agent 会从 Coordinator 收到 HeartbeatRequest 和 DispatchTableRequest 这两类消息。对于前者，Agent 会收集当前运行在当前 TiCDC 节点上的所有表同步单元的运行状态，构造 HeartbeatRespone。对于后者，则通过访问 Processor 来添加或者移除表同步单元，获取到表调度任务的执行进度，构造对应的 DispatchTableResponse，最后发送到 Coordinator。

Changefeed 同步进度计算

一个 changefeed 内同步了多张表。对于每张表，有 Checkpoint 和 ResolvedTs 来标识它的同步进度，Coordinator 通过 HeartbeatResponse 周期性地收集所有表的同步进度信息，然后就可以计算得到一个 Changefeed 的同步进度。具体计算方法如下：

// AdvanceCheckpoint tries to advance checkpoint and returns current checkpoint.func (r *Manager) AdvanceCheckpoint(currentTables []model.TableID) (newCheckpointTs, newResolvedTs model.Ts) {    newCheckpointTs, newResolvedTs = math.MaxUint64, math.MaxUint64    for _, tableID := range currentTables {        table, ok := r.tables[tableID]        if !ok {            // Can not advance checkpoint there is a table missing.            return checkpointCannotProceed, checkpointCannotProceed        }        // Find the minimum checkpoint ts and resolved ts.        if newCheckpointTs > table.Checkpoint.CheckpointTs {            newCheckpointTs = table.Checkpoint.CheckpointTs        }        if newResolvedTs > table.Checkpoint.ResolvedTs {            newResolvedTs = table.Checkpoint.ResolvedTs        }    }    return newCheckpointTs, newResolvedTs}

从上面的示例代码中我们可以看出，一个 Changefeed 的 Checkpoint 和 ResolvedTs，即是它同步的所有表的对应指标的最小值。Changefeed 的 Checkpoint 的意义是，它的所有表的同步进度都不小于该值，所有时间戳小于该值的数据变更事件已经被同步到了下游；ResolvedTs 指的是 TiCDC 当前已经捕获到了所有时间戳小于该值的数据变更事件。除此之外的一个重点是，只有当所有表都被分发到 Capture 上并且创建了对应的表同步单元之后，才可以推进同步进度。

以上从消息传递的角度对 Scheduler 模块基本工作原理的简单介绍。下面我们更加详细地聊一下 Scheduler 对表表度任务的处理机制。

两阶段调度原理

两阶段调度是 Scheduler 内部对表调度任务的执行原理，主要目的是降低 Move Table 操作对同步延迟的影响。

上图展示了将表 X 从 Agent-1 所在的 Capture 上挪动到 Agent-2 所在的 Capture 上的过程，具体如下：

1. Coordinator 让 Agent-2 准备表 X 的数据。

2. Agent-2 在准备好了数据之后，告知 Coordinator 这一消息。

3. Coordinator 发送消息到 Agent-1，告知它移除表 X 的同步任务。

4. Agent-1 在移除了表 X 的同步任务之后，告知 Coordinator 这一消息。

5. Coordinator 再次发送消息到 Agent-2，开始向下游复制表 X 的数据。

6. Agent-2 再次发送消息到 Coordinator，告知表 X 正处于复制数据到下游的状态。

上述过程的重点是在将一张表从原节点上移除之前，先在目标节点上分配相关的资源，准备需要被同步的数据。准备数据的过程，往往颇为耗时，这是引起挪动表过程耗时长的主要原因。两阶段调度机制通过提前在目标节点上准备表数据，同时保证其他节点上有该表的同步单元正在向下游复制数据，保证了该表一直处于同步状态，这样可以减少整个挪动表过程的时间开销，降低对同步延迟的影响。

Replication set 状态转换过程

在上文中讲述的两阶段调度挪动表的基本过程中，可以看到在 Agent-2 执行了前两步之后，表 X 在 Agent-1 和 Agent-2 的 Capture 之上，均存在表同步单元。不同点在于，Agent-1 此时正在复制表，Agent-2 此时只是加载表。

Coordinator 使用 ReplicationSet 来跟踪一张表在多个 Capture 上的表同步单元的状态，并以此维护了该表真实的同步状态。基本定义如下：

// ReplicationSet is a state machine that manages replication states.type ReplicationSet struct {    TableID    model.TableID    State      ReplicationSetState    Primary model.CaptureID    Secondary model.CaptureID    Checkpoint tablepb.Checkpoint    ...}

TableID 唯一地标识了一张表，State 则记录了当前该 ReplicationSet 所处的状态，Primary 记录了当前正在复制该表的 Capture 的 ID，而 Secondary 则记录了当前已经加载了该表，但是尚未同步数据的 Capture 的 ID，Checkpoint 则记录了该表当前的同步状态。

在对表进行调度的过程中，一个 ReplicationSet 会处于多种状态。如下图所示：

• Absent 表示没有任何一个节点加载了该表的同步单元。

• Prepare 可能出现在两种情况。第一种是表正处于 Absent 状态，调用 Add Table 在某一个 Capture 上开始加载该表。第二种情况是需要将正在被同步的表挪动到其他节点上，发起 Move Table 请求，在目标节点上加载表。

• Commit 指的是在至少一个节点上，已经准备好了可以同步到下游的数据。

• Replicating 指的是有且只有一个节点正在复制该表的数据到下游目标系统。

• Removing 说明当前只有一个节点上加载了表的同步单元，并且当前正在停止向下游同步数据，同时释放该同步单元。一般发生在上游执行了 Drop table 的情况。在一张表被完全移除之后，即再次回到 Absent 状态。

下面假设存在一张表 table-0，它在被调度时发生的各种情况。首先考虑如何将表 X 加载到 Agent-0 所在的 Capture 之上，并且向下游复制数据。

首先 table-0 处于 Absent 状态，此时发起 Add Table 调度任务，让 Agent-0 从 checkpoint = 5 开始该表的同步工作，Agent-0 会创建相应的表同步单元，和上游 TiKV 集群中的 Regions 建立网络连接，拉取数据。当准备好了可以向下游同步的数据之后，Agent-0 告知 Coordinator 该表同步单元当前已经处于 Prepared 状态。Coordinator 会根据该消息，将该 ReplicationSet 从 Prepare 切换到 Commit 状态，然后发起第二条消息到 Agent-0，让它开始从 checkpoint = 5从下游开始同步数据。当 Agent-0 完成相关操作，返回响应到 Coordinator 之后，Coordinator 再次更新 table-0 的 ReplicationSet，进入到 Replicating 状态。

再来看一下移除表 table-0 的过程，如上所示。最开始正处于 Replicating 状态，并且在 Capture-0 上同步。Coordinator 向 Agent-0 发送 Remove Table 请求，Agent-0 通过 Processor 来取消该表的同步单元，释放相关的资源，待所有资源释放完毕之后，返回消息到 Coordinator，告知该表当前已经没有被同步了，同时带有最后同步的 Checkpoint。在 Agent-0 正在取消表的过程中，Coordinator 和 Agent-0 之间依旧有保持通过 Heartbeat 进行状态通知，Coordinator 可以及时地知道当前表 t = 0 正处于 Removing 状态，在后续收到表已经被完全取消的消息之后，则从 Removing 切换到 Absent状态。

最后再来看一下 Move Table，它本质上是先在目标节点 Add Table，然后在原节点上 Remove Table 。

如上图所示，首先假设 table-0 正在 capture-0 上被同步，处于 Replicating 状态，现在需要将 table-0 从 capture-0 挪动到 capture-1。首先 Coordinator 将 ReplicationSet 的状态从 Replicating 转移到 Prepare，同时向 Agent-1 发起添加 table-0 的请求，Agent-1 加载完了该表的同步单元之后，会告诉 Coordinator 这一消息，此时 Coordinator 会再次更新 table-0 到 Commit 状态。此时可以知道表 table-0 目前正在 capture-0 上被同步，在 agent-1 上也已经有了它的同步单元和可同步数据。Coordinator 再向 Agent-0 上发送 Remove Table，Agent-0 收到调度指示之后，停止并且释放表 table-0 的同步单元，再向 Coordinator 返回执行结果。Coordinator 在得知 capture-0 上已经没有该表的同步单元之后，将 Primary 从 capture-0 修改为 capture-1，告知 Agent-1 开始向下游同步表 table-0 的数据，Coordinator 在收到从 Agent-1 传来的响应之后，再次更新 table-0 的 状态为 Replicating。

从上面三种调度操作中，可以看到 Coordinator 维护的 ReplicationSet 记录了整个调度过程中，一张表的同步状态，它由从 Agent 处收到的各种消息来驱动状态的改变。同时可以看到消息中还有 Checkpoint 和 Resolved Ts 在不断更新。Coordinator 在处理收到的 Checkpoint 和 ResolvedTs 时，保证二者均不会发生会退。

结尾

以上就是本文的全部内容。希望在阅读上面的内容之后，读者能够对 TiCDC 的 Scheduler 模块的工作原理有一个基本的了解。

TiCDC 源码解读系列文章阅读：

• TiCDC 源码解读（1）– TiCDC 的架构概览
  

• TiCDC 源码解读（2）– TiKV CDC 模块介绍
  

• TiCDC 源码解读（3）– TiCDC 集群工作过程解析