实时数据引擎系列 (二): 批流一体的数据

前言

在上文https://xie.infoq.cn/article/62a47a201a45be30e0ff24404 我们提到了 通过数据库日志 获取新鲜的数据, 在对数据的认识里, TAPDATA 引擎的设计和一些其他的流框架不太一样, 他的对象抽象里没有批数据和流数据的区分, 数据只有一种, 被命名为 Record, 数据来源只有一种, 命名为 DataSource, 而数据流阶段也只有一种, 被命名为 DataStage

在抽象上数据去除了批与流的区别, 在全部的计算流程里也不会有区别, 基于这个理念设计的框架才是真正批流一体的框架

所以问题来了, 应该设计一个什么样的数据结构, 来表达批流一体的数据呢?

设计一个结构

首先要解决的是批数据与流数据的一致性表达, 我们把已经存在的批数据认为是新写入的流数据, 就完成了概念上的统一

而流数据包含了包含了 写入, 更新, 与 删除, 是批数据的超集

接下来从 0 开始, 一步步来看一下这份数据结构里应该包含哪些内容

先给出一份示例结构, 然后对照看下面的解释会清晰很多

{   "op": "u", // 一个更新操作   "ts": 1465491461815, // 操作时间   "offset": "123456", // 操作的位移   "before": {          // 更新之前的值     "_id": 12345,     "uid": 12345,     "name": "tapdata",   },   "after": {          // 更新之后的值     "_id": 12345,     "uid": 12345,     "name": "tap",     "nick": "dfs",        },   "patch": {         // 更新操作的内容     "$set": {       "name": "tap",       "nick": "dfs",     }   },   "key": {         // 记录唯一标识条件, 如果没有, 可以为 {}     "_id": 12345,   },   "source": {      // 数据源的属性     "connector": "mongodb",     "name": "fulfillment",     "snapshot": true,     "db": "system",     "table": "user",   } } 

新鲜的值

最显而易见需要包含的内容, 对于写入, 指的是写入的值, 对于更新, 指的是更新之后的值, 对于删除, 用 {} 表达

这里的值的 key 用 after 来表示

陈旧的值

指的是变更之前的数据, 对于数据库的主从同步来说, 出于数据一致性的目的, 陈旧的值并不重要, 但是在进行流计算的时候, 由于需要进行增量实时计算, 变更前的值变得不可或缺

举例说明一下, 考虑我们对于一份数据的某个字段进行一个 求和 操作, 基于流计算的设计, 求和必然是可以增量计算, 而不是每次更新对全部的存量数据做一次计算, 我们只需要每次将字段变化的值进行相加, 就能得到完整的实时的结果, 而这个过程中变化的值, 需要用新鲜的值减去陈旧的值

这里的值我们用 before 表示

操作类型

对应于 写入/更新/删除 的标记

从某种意义上来说, 这个标记并不是必须的, 我们可以从前面两个新旧值 a b 得到, 有 a 无 b 的就是写入, 有 a 有 b 的就是更新, 无 a 有 b 的就是删除, 但是冗余存储一份会让数据在感官上非常清晰

操作类型的字段用 op 来表示

操作内容

用来描述这次操作具体做了什么变更, 更多是用于 更新 操作, 在一些场景, 比如数据的实时同步上, 可以减少一些额外的负担

这个值可以通过 新旧值 的差获取, 单独记录也是为了提升记录本身的可读性

操作内容的字段用 patch 里表示

唯一标记

用来描述操作对应的是哪条记录, 可以用来对数据进行精准识别

大多数情况下, 这里的标记是主键, 在没有主键的情况下, 可以用唯一索引替代, 如果都没有, 标记需要退化为 全部的陈旧的值

唯一标记用 key 来表示

结构

当前数据 schema 的描述

关于结构, 有两种比较通用的做法, 一种是将结构与数据放在一起, 这样做的好处是每个内容都是自解析的, 不需要额外存储结构, 不好处是额外占用了大量的存储空间, 因为相比数据的变更, 结构的变更往往是少量的, 每个数据都带结构存储对资源是一种浪费

另一种设计是将结构, 与结构的变更单独设计一个事件进行通知, 这样的设计节省了资源, 但是在进行数据实时处理的过程中, 框架需要保证每条数据需要与数据本身的结构一一对应, 带来了额外的工作量

在这里 TAPDATA 的选择还是从场景出发, 选择将结构变更单独存放, 成为 DDL 事件, 不在数据流里展示, 结构的结构与数据的结构完全一致, 只是在 kv 的内容上, 变成对字段的描述

用 type, 值为 ddl, 或者是 dml 里表示是数据描述还是结构描述

时间

操作发生的时间, 由于对人来说, 时间是非常直观的属性, 在回退消费和定位数据点等场景下非常方便, 我们用 ts 来表示, 一般的精度在 ms 级别

位移

与时间类似, 记录操作发生的序号, 时间的好处在于人可读, 不好处在于不精确, 一般时间的精度在 ms 级别, 而每 ms 可以发生很多事件, 为了精确定位一个事件, 我们需要一个唯一位移, 这里用 offset 表示, 一个确定的数据源, 和一个确定的位移, 可以表达一个确定的数据流

来源

用来描述这个数据所属的数据源的信息, 类型, 名字, 库/表, 是发生在全量阶段, 还是增量阶段(稍候我会解释为什么需要一个这样的区分), 我们作为数据源的对象, 有时候需要通过一个操作获取比较多空间的数据, 在这里增加一个属性区分, 也有利于后续的数据处理

这里用 source 字段表示, 大概的属性有:

"source": {      "connector": "mongodb",     "name": "fulfillment",     "ts": 1558965508000,     "snapshot": false,     "db": "inventory",     "table": "customers", }  

实现上的问题

实时数据的结构设计可以做得比较完善, 但是实现起来会有各种各样的问题, 之前讲过一些, 这里从更细节的角度做一些总结

值的缺失

将结构按操作分组, 对完整的流计算框架的需求来说, 写入操作应该包含 after 值, 更新操作应该包含 before/after 值, 删除操作应该包含 before 值

但是由于数据库的日志设计是为同步准备的, 只需要保证现有日志应用之后, 目标的数据可以达到一致的状态就可以, 不一定会包含全部的字段, 而经过流计算之后, 完整的数据不一定会被保留, 这个会造成引擎本身无法获取完整的数据流

举 MongoDB 的例子, 知名的 CDC 框架 debezium 是如此解释的:

In MongoDB’s oplog, update events do not contain the before or after states of the changed document. Consequently, it is not possible for a Debezium connector to provide this information. However, a Debezium connector provides a document’s starting state in create and read events. Downstream consumers of the stream can reconstruct document state by keeping the latest state for each document and comparing the state in a new event with the saved state. Debezium connector’s are not able to keep this state.

由于数据库本身的日志里不包含这些关键信息, 对于 日志 的消费方来说, 想要补全是很困难的, debezium 的原文是 it is not possible for a Debezium connector to provide this information

抛开 CDC 框架的束缚, 从流计算框架的角度来看, 只要框架在同步的时候, 能把之前的值保存下来, 在发生更新的时候把数据吐出去, 就能得到完整的前后值了

不一致的数据类型

数据获取时候, 需要在平台进行各种处理, 而不同的数据源子数据类型上有各自的标准, 在进行涉及多个源数据交互的时候, 会遇到无法识别的问题

比如来自 Oracle 的 9 位精度时间, 和 来自 MongoDB 的 3 位精度时间都在表达时间, 但是两者同步做 JOIN 的时候, 直接比对会出现永远无法匹配的情况

因此对于数据, 实现一个完整一致的数据类型, 对于后续的流处理是非常关键的

不一致的结构类型

不同的数据库结构差异可能非常大, 举几个例子:

1. 命名空间层级: 部分数据库只有单层空间, 比如 ES 的索引, 部分数据库可能存在三层空间, 比如 Oracle 的库, 表, schema

2. 表定义: 部分数据库是强结构表, 比如大部分的 SQL 数据库, 部分数据库是动态弱结构表, 比如 ES 的动态 mapping, 部分数据库无结构, 比如 MongoDB, 部分数据库是 KV, 比如 Redis

3. 索引结构差异大: 有些数据库只支持 B 树索引, 有些支持 地理位置, 全文, 或者图索引

...

对于数据结构的不同, 实现完全一样的抽象是非常困难的, 但是实现一个边界清晰的支持范围是可行的

TAPDATA 的解决方案

针对批流一体数据格式, TAPDATA 在实现数据流出的时候, 已经针对不同的数据源完成了统一规整, 对于 MYSQL 类似的数据库, 由于 ROW LOG 包含了完整的字段, 可以直接转换解析, 对于其他的不包含完整数据的数据库, 进行了 内存+外存缓存 构建完整数据流的方案, 简单配置, 规整全自动

针对数据类型的问题, TAPDATA 的框架抽象了多种平台标准的数据类型, 数据源在 读/写 数据时均对此完成了适配, 并且保留了通用数据类型的扩展接口, 解决了异构数据类型的相互通信问题

在结构变更上, 同样实现了结构变更的统一转换, 比如针对于 MYSQL 的删除字段, 在 MongoDB 里会转换为对全表的 UNSET 字段操作, 解决了异构数据源之间的 DDL 操作转换问题

在完成这些标准化之后, 来自数十个数据库的数据就变成了统一规整的流, 四四方方排好队, 等待引擎下一步的解析与计算

留一个小问题

流计算引擎的实时计算, 一般是计算的哪些内容呢?

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关注 Tapdata 微信公众号, 带给你最新的实时计算引擎的思考。本文作者 Tapdata 技术合伙人肖贝贝，更多技术博客：https://tapdata.net/blog.html