阿里巴巴开源项目：分布式数据库同步系统otter(解决中美异地机房)

阿里巴巴开源项目：分布式数据库同步系统otter(解决中美异地机房)
项目背景阿里巴巴B2B公司，因为业务的特性，卖家主要集中在国内，买家主要集中在国外，所以衍生出了杭州和美国异地机房的需求，同时为了提升用户体验，整个机房的架构为双A，两边均可写，由此诞生了otter这样一个产品。 otter第一版本可追溯到04~05年，此次外部开源的版本为第4版，开发时间从2011年7月份一直持续到现在，目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了otter4。目前同步规模：1.同步数据量6亿2.文件同步1.5TB(2000w张图片)3.涉及200+个数据库实例之间的同步4.80+台机器的集群规模
项目介绍名称：otter ['t(r)]译意：水獭，数据搬运工语言：纯java开发定位：基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或跨机房的mysql/oracle数据库.
工作原理

原理描述：1. 基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。2. 典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点) a. manager运行时推送同步配置到node节点 b. node节点将同步状态反馈到manager上3. 基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作.
什么是canal?otter之前开源的一个子项目，开源链接地址：http://github.com/alibaba/canal
otter能解决什么？1. 异构库同步 a. mysql -> mysql/oracle. (目前开源版本只支持mysql增量，目标库可以是mysql或者oracle，取决于canal的功能)2. 单机房同步 (数据库之间RTT < 1ms) a. 数据库版本升级 b. 数据表迁移 c. 异步二级索引3. 跨机房同步 (比如阿里巴巴国际站就是杭州和美国机房的数据库同步，RTT > 200ms) a. 机房容灾4. 双向同步 a. 避免回环算法 (通用的解决方案，支持大部分关系型数据库) b. 数据一致性算法 (保证双A机房模式下，数据保证最终一致性)5. 文件同步 a. 站点镜像 (进行数据复制的同时，复制关联的图片，比如复制产品数据，同时复制产品图片).
单机房复制示意图：

说明： a. 数据on-Fly，尽可能不落地，更快的进行数据同步. (开启node loadBalancer算法，如果Node节点S+ETL落在不同的Node上，数据会有个网络传输过程) b. node节点可以有failover / loadBalancer.
跨机房复制示意图：

说明： a. 数据涉及网络传输，S/E/T/L几个阶段会分散在2个或者更多Node节点上，多个Node之间通过zookeeper进行协同工作 (一般是Select和Extract在一个机房的Node，Transform/Load落在另一个机房的Node) b. node节点可以有failover / loadBalancer. (每个机房的Node节点，都可以是集群，一台或者多台机器)
相关名词解释
otter核心model关系图

名词解释・Pipeline：从源端到目标端的整个过程描述，主要由一些同步映射过程组成・Channel：同步通道，单向同步中一个Pipeline组成，在双向同步中有两个Pipeline组成・DateMediaPair：根据业务表定义映射关系，比如源表和目标表，字段映射，字段组等・DateMedia : 抽象的数据介质概念，可以理解为数据表/mq队列定义・DateMediaSource : 抽象的数据介质源信息，补充描述DateMedia・ColumnPair : 定义字段映射关系・ColumnGroup : 定义字段映射组・Node : 处理同步过程的工作节点，对应一个jvmotter的S/E/T/L stage阶段模型
说明：为了更好的支持系统的扩展性和灵活性，将整个同步流程抽象为Select/Extract/Transform/Load，这么4个阶段.Select阶段: 为解决数据来源的差异性，比如接入canal获取增量数据，也可以接入其他系统获取其他数据等。Extract/Transform/Load 阶段：类似于数据仓库的ETL模型，具体可为数据join，数据转化，数据Load的
相关实现介绍・Otter调度模型・Otter数据入库算法・Otter双向回环控制・Otter数据一致性・Otter高可用性・Otter扩展性QuickStartSee the page for quick start: QuickStart.AdminGuideSee the page for admin deploy guide : AdminGuide