基于rsync+sersync数据实时双向同步的设计（一）



大数据最广泛的一个应用场景就是构建数据仓库，数据仓库中的数据生命周期一般包括：数据的获取，数据的分类，数据的解析清洗，上传到hdfs。或多或少，主要都是这几个过程，asiainfo这边的离线分析的数据，通过远程接口机接入（文件或压缩包的形式），部通过部署的可视化的etl工具（木兰工具），定时去扫描远程接口机的文件，然后开启ftp服务，ftp到本地，在进行解析，加工，入库。定时包括天级别，小时级别，分钟级别。

这种定时去扫描拉取的策略明显是有很大弊端的。定时开启ftp服务区拉取数据，会导致某段时间的负载激增，机器负载严重的情况下，ftp就像小水管一样，很慢很慢，导致数据延迟，这既没有合理利用机器资源，也可能造成数据延迟。而且扫描文件的时候是根据文件日期去匹配的，这会导致一个问题，就是扫描的时候个别文件还没过来，我只ftp了扫描的文件，将后过来的符合规则的文件遗漏在远程接口机上，最终造成数据积压。

这个时候，数据实时同步，就显得尤为重要，拉取的过程其实就是一个同步的过程。

为什么要用rsync+sersync的架构？
1.sersync是基于inotify开发的，类似于inotify-tools
2.sersynvc可以记录下被监听目录中发生变化的（增删改）具体到某一个文件或目录的名字，然后使用rsync同步的时候，只同步发生变化的这个文件或者这个目录。速度很快，所以数据量小的时候可以用inotify-tools数据量大的话最好用sersync

方案：
通过rsync+sersync来实现数据的双向同步
rsync：数据同步工具
sersync：封装了inotify-tools，监控文件夹的变化，并且可以明确监控到哪个文件变化，通过事件触发（create，open，modify，closeWrite，close，moveFrom，moveTo，delete）rsync同步工具的工作。

方案优点：
合理运用机器资源，不会出现机器负载脉冲式变化
开启服务，实时监控remote端数据文件的变化，实时同步到本地，减少数据延迟
支持失败重试，断点续传，可以根据机器资源变化，设定线程池大小
本地处理后的数据会在remote端同步删除，不会误删数据
同步数据完整不改变（bin的传输方式）
可以维护同步数据的列表，为后续需求开发预留（监控）