本文将介绍数据传输服务的整个系统架构及基本实现原理。
系统架构
DTS系统架构特性说明
- 系统高可用
数据传输服务内部每个模块都有主备架构，保证系统高可用。容灾系统实时检测每个节点的健康状况，一旦发现某个节点异常，会将链路快速切换到其他节点。
- 数据源地址动态适配
对于数据订阅及同步链路，容灾系统还会监测数据源的连接地址切换等变更操作，一旦发现数据源发生连接地址变更，它会动态适配数据源新的连接方式，在数据源变更的情况下，保证链路的稳定性。
数据迁移工作原理
数据迁移过程包括三个阶段，即结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。 如果需要在迁移期间保持源数据库的正常运行，当您在配置迁移任务时，必须将结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移都选为所需的迁移类型。
- 结构迁移：在迁移数据之前，DTS需要在目标数据库中重新创建数据结构。对于异构数据库之间的迁移，DTS会解析源数据库的DDL代码，将代码转换成目标数据库的语法，然后在目标数据库中重新创建结构对象。
- 全量数据迁移：在全量数据迁移阶段，DTS会将源数据库的存量数据全部迁移到目标数据库。 源数据库保持运行状态，在迁移过程中仍不断进行数据更新。 DTS使用增量数据读取模块来获取全量数据迁移过程中发生的数据更新。 当全量数据迁移开始时，增量数据读取模块将被激活。在全量数据迁移阶段，增量数据会被解析、重新格式化并存储在本地DTS服务器上。
- 增量数据迁移：当全量数据迁移完成后，DTS会检索本地存储的增量数据，重新格式化，并将数据更新应用到目标数据库中。 此过程将持续下去，直到所有正在进行的数据变更都复制到目标数据库，并且源数据库和目标数据库完全同步。
数据同步的工作原理
DTS可以在两个数据源之间同步正在进行的数据变更。数据同步通常用于OLTP到OLAP的数据传输。数据同步包括以下两个阶段：
- 同步初始化：DTS先开始收集增量数据，然后将源数据库的结构和存量数据加载到目标数据库。
- 数据实时同步：DTS同步正在进行的数据变更，并保持源数据库和目标数据库的同步。
为了同步正在进行的数据变更，DTS使用两个处理事务日志的模块：
- 事务日志读取模块：日志读取模块从源实例读取原始数据，经过解析、过滤及标准格式化，最终将数据在本地持久化。日志读取模块通过数据库协议连接并读取源实例的增量日志。如果源数据库为RDS MySQL，那么数据抓取模块通过Binlog dump协议连接源库。
- 日志回放模块：日志回放模块从日志读取模块中请求增量数据，并根据用户配置的同步对象进行数据过滤，然后在保证事务时序性及事务一致性的前提下，将日志记录同步到目标实例。
DTS具备日志读取模块、日志回放模块的高可用，DTS容灾系统一旦检测到链路异常，就会在健康服务节点上断点重启链路，从而有效保证同步链路的高可用。
数据订阅的工作原理
数据订阅支持实时拉取RDS实例的增量日志，用户可以通过DTS提供的SDK数据订阅服务端来订阅增量日志，同时可以根据业务需求，实现数据定制化消费。
DTS服务端的日志拉取模块主要实现从数据源抓取原始数据，通过解析、过滤、标准格式化等流程，最终将增量数据在本地持久化。
日志抓取模块通过数据库协议连接并实时拉取源实例的增量日志。例如源实例为RDS MySQL，那么数据抓取模块通过Binlog dump协议连接源实例。
日志拉取模块及下游消费SDK的高可用：
- DTS容灾系统一旦检测到日志拉取模块出现异常，就会在健康服务节点上断点重启日志拉取模块，保证日志拉取模块的高可用。
- DTS支持在服务端实现下游SDK消费进程的高可用。用户同时对一个数据订阅链路，启动多个下游SDK消费进程，服务端同时只向一个下游消费推送增量数据，当这个消费进程异常后，服务端会从其他健康下游中选择一个消费进程，向这个消费进程推送数据，从而实现下游消费的高可用。