背景

数据源进入数据仓库，需要一步ETL操作，传统通过离线的方式，将前一天T+1的数据导入到ODS层中。但是随着公司业务不断发展，数据量不断增加，这种T+1的导入方式，耗时越来越长，任务的稳定性越来越差，账单表2019年11月的增量数据为6000万/天，2020年11月的增量数据为1.8亿/天，增长了3倍，按原来的方式，离线拉取数据需要2 - 3小时，如果失败了，需要重新拉取。重新拉取需要2 - 3小时，后置任务都需要等待无法执行，集群资源空闲，当账单表任务完成后，所有的后置任务都启动了，扎堆运行，会导致资源负载非常高。账单表任务的延迟还会导致当天的任务都会延迟2~3小时，相关报表延迟展示，所有的分析、运营人员需要的数据也会延迟，相关分析人员可能要到下午才能开始正常分析、挖掘。
我们一年的KPI失败次数是12次，而5月份，已经失败了6次，每次延迟或者失败，都会有凌晨4点的告警电话，值班人员起床手动重跑。

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下图是集群资源使用的监控信息
离线导入数据时间长，核心宽表任务没有完成，后置任务无法启动，集群无法工作，资源使用率低，任务无法使用，0~3点集群利用率低， CPU平均使用率38%，内存平均使用率 50%。
3点到14点之间，大量任务运行，内存平均使用率98%，CPU平均使用率75%，如果能够将0~3点这个时间段利用起来，任务可以提前3小时完成

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为了提高核心宽表稳定性、降低耗时、提高集群资源利用率，需要对原来的方案进行优化。

方案

目标

利用实时计算实现数据实时同步，降低离线采集时间，提高任务稳定性，从而提高集群利用率。用小吃多餐的方式，分担离线一次性导入数据的性能瓶颈，该方案只适用于T+1增量采集的数据表。

数据流

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原来离线采集的方式，需要将数据通过网络，拉取到本地，再上传到集群里的spark表，数据量大的时候，不仅拉取上传的时间长，还会导致客户端机器负载非常高，容易出现异常
通过玄武实时采集的方式同步到kafka，再通过实时任务将数据实时同步到spark表。将一整天的数据，拆分到每分每秒，分而治之。当前一天的数据没有延迟，就可以直接使用，不需要原来离线采集的拉取跟上传操作

简单例子

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首先我们的目的就是需要将DB表的数据导入到spark对应的一张表里
DB表只有3条数据，将离线同步数据的操作，转化为对流水数据的全量同步后，流水数据会有6条操作数据，对应spark表也会有6条数据
最后将spark表的6条数据，按一定的逻辑去重，这里的逻辑主键为id+operType，按照这2个组成的规则去重后，得到的数据，就是跟DB表的数据一致

具体实现

mysql表

比如mysql表是以下5个字段的数据

Findex	Forder_id	Fversion	Fcreate_time	Fmodify_time
17106	O20201208505953012260	2	20-12-08 15:10:07	2020-12-08 15:12:25

kafka数据

{
    "headers":{
        "data_size":"254",
        "log_file_offset":"813159285",
        "database_name":"fund_credit_trade_each_26_db",
        "pipeline_time_consuming":"204",
        "log_file_name":"binlog.000040",
        "db_move_version":"0",
        "table_name":"t_trade_order_amount_0",
        "start_time":"2020-12-08 15:12:00",
        "event_execute_time":"1607411545000",
        "hash_code":"5",
        "record_oper_type":"U",
        "exec_time":"2020-12-08 15:12:25",
        "data_table_id":"480",
        "monitor_topic":"C8_JG_OTTER_FundcredittradeDB_fund_credit_trade_each_--_db.t_trade_order_amount_-_topic",
        "murmur_hash_code":"1949271285",
        "pipeline_time_consuming_without_canal":"4",
        "schema_table_name":"fund_credit_trade_each_--_db.t_trade_order_amount_-"
    },
    "body":{
        "Findex":"17106",
        "Forder_id":"O20201208505953012260",
        "Fversion":"2",
        "Fcreate_time":"2020-12-08 15:10:07",
        "Fmodify_time":"2020-12-08 15:12:25"
    }
}

玄武实时采集的时候，将mysql表的数据，存放到body里面，用K-V的json格式，跟原表数据保持原样，然后再headers会增加许多元数据信息，如binlog信息、库表信息等。

spark表

相比原来的离线采集的方式，实时采集的数据是binlog流水日志，spark表不支持update操作，为了数据的最终一致性，需要增加一些逻辑字段，方便对数据进行去重操作。除了保留DB表的所有字段，还会增加以下字段。

字段名	对应字段	描述
fetl_time		数据的写入spark表时间
fencrypt_version		脱敏数据版本
f_etl_offset		kafka 中数据的offset
fetl_version		SDK写入的版本号
f_etl_db_name	headers 中的database_name	数据从属的库名
f_etl_table_name	headers 中的table_name	数据从属的表名
f_etl_op_type	headers 中的record_oper_type	操作类型 string，值： “U”，“I”，“D”，分别代表 update，insert，delete
fetl_event_execute_time	headers 中的event_execute_time	binlog event时间
fetl_db_move_version	headers 中的db_move_version	重置位点次数/位点版本
fetl_binlog_name	headers 中的log_file_name，去掉前面7个字符	binlog文件ID
fetl_binlog_position	headers 中的log_file_offset	binlog位点

spark表去重逻辑

(
    select o.*,
        row_number() over(
            partition by f_etl_db_name,
            f_etl_table_name,
            fid （相关主键，可以是orderid，findex...）
            order by 
                fetl_binlog_name desc,
                fetl_binlog_position desc,
                    case
                    when f_etl_op_type = 'D' then 1
                    when f_etl_op_type = 'U' then 2
                    when f_etl_op_type = 'I' then 3
                    else 4
                end
        ) as frank
    from rt_ods.dspostloandb_postloan_xx_db_t_user_repay_info_y o
    WHERE f_p_date = '2020-12-07'
) t
where frank = 1
    and f_etl_op_type != 'D'

image.png

逻辑就是通过binlog数据，找到最新的一条数据，我们用一个例子说明
首先我们知道fetl_binlog_name、 fetl_binlog_position 都是递增的，fetl_binlog_name binlog文件名，越大说明数据越新，fetl_binlog_position 位点信息，越大代表数据越新,
在mysql中orderId O20201215897453114900，在2020-12-05 08:59:02.0新建后（查看表中的f_etl_op_type=I），更新了7次（查看表中的f_etl_op_type=U），一共是8条binlog日志，最后的数据是图中的第一条
在Spark表中将完整记录这8条数据（1条Insert, 7条Update），为了让Spark表 8条数据去重后跟 mysql orderId O202012158974531149001条数据数据一致，需要对这8条数据去重，逻辑就是上面的Sql。
利用partition by找到同个库同个表以及该表的主键的所有数据，按照fetl_binlog_name desc,fetl_binlog_position desc,并且操作流水不为'D'（删除）的数据，就是找到最新的且不是删除的一条数据，就是2020-12-05 09:01:55.0这条数据，对应mysql最新的数据。

实时采集主要遇到的问题

使用要求

实时同步只适合增量任务
业务方需要按照DBA规范：更新数据的时候需要更新Fmodify_time

表名生成规则

instanceName.toLowerCase()+"_"+dbName.replace("#", "").toLowerCase()+"_"+tableName.replace("#", "").toLowerCase()

数据源支持：分库分表、百库十表、单库单表，实时同步到相应的1张Spark表
实例名：WateruserinfoDB
库名：user_info_water_fql_#xx#_#yy#_db
表名：t_user_info_water_fql_#z#
生成的实时表：rt_ods.wateruserinfodb_user_info_water_fql_xx_yy_db_t_user_info_water_fql_z

数据吞吐量

目前接入256实例，28000+个表，每日处理量54000/秒，11MB/秒

数据准确性

通过binlog数据完整性来实现数据准确性，发送端保证数据不丢失，消费端保证数据不漏消费
如果binlog文件过大，导致磁盘容量不足，为了保证系统正常，binlog文件会被删除文件被删除的话。采集来不及采集就会导致数据就缺失，最终导致Spark表数据缺失。所以通过增加 f_etl_offset、fetl_event_execute_time、fetl_db_move_version、fetl_binlog_name bigint、fetl_binlog_position bigint 4个字段，来判断binlog是否完整，如果不完整，则走原来的离线同步方式

数据可用性

实时消费的时候，将表的最大时间记录起来，通过查记录跟当前时间比较，判断是否延迟同步来判断Spark表数据是否可用

spark表数据去重

每一条数据都有唯一键，唯一键就是标识是唯一一条数据的，加上我们增加的附加字段组合作为去重的逻辑。可以完美解决解决的是数据重复问题。

效果

当天数据已经同步好，不在需要离线同步的时间，只需要将数据按规则去重后，便可以使用，减少了数据导入的时间，大大提高集群利用率以及任务完成率。

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减少账单表数据导入时间1.5 ~ 3小时
核心任务9点前完成率从60%提升到 85% 提升25%
宽表任务3点前完成率从27%提升到95% 提升66%
0~3点资源使用率内存88%，提升21%，CPU 59%，提升14%
上线后4个月宽表异常0次，管理组同事无需4点起床处理

运营

目前用于数据仓库重要任务日采集成功数620-780，成功率82%~91%
跟踪每日实时同步情况，对异常问题，进行定位分析，解决项目中的bug，提高实时同步任务成功率跟成功数

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总结

实时同步利用了大数据解决方案的架构设计的解决思路、设计思想 -- 分而治之。
其实生活中这样的例子无处不在，例如让你扛一袋沙子，我一次扛不动，那么我拿个小桶，分开一桶一桶的搬，这其实就是分而治之的思路。

海量数据处理的分而治之

所谓海量数据处理，其实很简单，海量，海量，何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。
那解决办法呢？针对空间，无非就一个办法：大而化小：分而治之/hash映射，就把规模大化为规模小的。

一道常见的面试题
给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
假如每个url大小为10bytes，那么可以估计每个文件的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G，所以不可能将其完全加载到内存中处理，可以采用分治的思想来解决。

大数据框架设计的分而治之

分布式存储HDFS中，采用将大文件切片的方式，比如一个1G的文件，切分成8个128MB的文件，在分布式计算框架中，不管是MR引擎，还是Spark计算引擎，利用的都是这个原理，大文件处理慢，就切分成多个小文件，各个处理，提高并行度。
Kafka中的topic拥有多个partition也是这种思想，通过提高parition数量提升吞吐量。
分而治之还有JDK7中的Fork/Join框架，是一个并行执行任务的框架。原理：把大任务割成若干小任务，最终汇总小任务的结果得到大任务结果的框架，可以理解成一个单机版的MR/Spark计算框架。

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架构设计的分而治之

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利用分而治之的思想，在实时同步的架构中实现。从上图可见，我们将数据读取T+1修改为从mysql binlog的方式去获取数据，采用玄武进行binlog日志的获取以及解析。这其实也是一个拆分的思想，从原先的数据拉到客户端机器，一次性处理，拆分成数据端-DB-玄武-Kafka，将一整天的数据，拆分到每分每秒处理，分而治之。过程虽然变长了，但是实时性跟稳定性大幅度提升。
在理想情况下，我们在不清楚业务系统需求的时候，设计出来的架构跟具体业务系统的架构是不吻合的。当业务系统无法提供你所要的需求的时候，从不同的层面去思考，将业务进行拆分，或许会给你不一样的解决方案。

参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/55869671
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1649619201425234676&wfr=spider&for=pc

2020-11-29 实时同步

背景

方案

目标

数据流

简单例子

具体实现

mysql表

kafka数据

spark表

spark表去重逻辑

实时采集主要遇到的问题

使用要求

表名生成规则

数据吞吐量

数据准确性

数据可用性

spark表数据去重

效果

运营

总结

海量数据处理的分而治之

大数据框架设计的分而治之

架构设计的分而治之

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