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原题目:极简化ES数据同步,终于从繁琐重复的代码里脱身了

一、靠山

Elasticsearch是最近几年异常热门的分布式搜索和数据分析引擎,携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台,也普遍使用ES实现了各个营业场景的搜索、推荐等功能。

本文聚焦在营业搜索的场景分享了我们在做数据同步方面的思索和实践,希望能对人人有所启发。

二、现状调研

数据同步是个很贫苦的事情,在种种论坛、分享中被人人频频讨论。

我们的需求大致包罗全量、增量地从Hive、MySQL、Soa服务、Mq等差别类型的数据源获取数据,部门数据还需要举行一定的盘算或者转换,然后近实时地同步到ES中,以被用户搜索到。

为了讨论利便,假定本文的场景是文章搜索的场景:

在以前同步这样的数据进入ES,单条文章的数据组装伪代码如下:

List<Long> tagIds = articleTagDao.query("select tagId from article_tags where articleId=?", articleId);

List<TagPojo> tags =tagDao.query("select id, name from tags whereid in (?)");

ArticleInEs articleInEs = new ArticleInEs();

articleInEs.setTagIds(tagIds);

articleInEs.setTagNames(tags.stream().filter(tag-> tagIds.contains(tag.getId())).map(TagPojo::getName).collect(Collectors.toList()));

只是一个标签的信息的组装代码就云云繁琐,而现实的情形要庞大得多。好比可能会有十几个甚至几十个ES索引字段,或者还要思量代码、SQL性能以及营业逻辑,组装数据这个事情自己就已经让人头秃了,更别说可能另有营业的逻辑要处置了。

由于携程使用ES的营业异常多,迫切需要一个简朴易用的框架或者工具完成这个事情,以便人人从繁琐重复的代码里脱身,专注在完成营业自己上。

开源社区有许多类似的实现,类似elasticsearch-jdbc、go-mysql-elasticsearch、Logstash等,经由评估我们以为存在以下问题,无法落地:

  • 从DB获得的数据有时刻需要经由处置以后才气推送给ES,简朴的基于设置的方式无法知足;
  • ES的用户名、密码等,我们不希望出现在设置中,需要有统一的地方对毗邻信息举行治理,以保证平安及便于维护;
  • 数据的组装有的场景比较庞大,现在这些工具的设置写起来可能比代码还繁琐;
  • 增量的数据泉源,有时刻是MQ,无法使用设置举行更新;
  • 有的工具是单独的命令行,无法和我们的JOB连系(基于JAVA)。

评估下来,发现这几个工具更适用于简朴的DB数据,或者已经有了DB平表的场景。一则我们场景有比较庞大的,一则有平表的话同步到ES已经不是多贫苦的事情了。我们需要造一个车轮才气解决所有需求,除了知足以上提到的开源工具不支持的场景,还要保留他们的基于设置的机制,到达只完成需要的SQL、ES Mapping,和增添需要的数据源即可完成索引的确立事情。

三、实现思绪

整体同步模块的结构如下:

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我们从差别的维度来先容组件的设计思绪:

1、凭据索引方式

1)第一种是全量同步,全量由于是对整个索引的调换,以是既要保证稳固,又要确保不会确立有问题的索引。

全量会从零确立一个全新的索引。同步最先前,会修改索引mapping的number_of_replicas为0、refresh_interval为-1等参数,以提高索引速率。同时增添了一个_indexTime的字段,示意本数据的更新时间,用于后续的查错、比对等;索引所有完成以后,增添了force merge、恢复mapping修改、_refresh等操作,保证确立的索引是尽可能紧凑的;通过准时确保索引的health索引是绿色的,以免未完全准备好切换后耗时不稳固;最后检查本次索引最终的有用文档数和线上有用索引的文档数的差值是否在设置的可接受范围内,若是不在则以为本次索引失足,删除本次索引内容。

2)第二种是MQ增量,携程内部使用QMQ吸收了来自Otter的MySql调换,MQ里会有转变的数据库表、字段的信息,因此可以针对性地实现对MQ的剖析的规则,从而可以易如反掌地到达通过MQ对ES里的文档举行所有、部门的索引。由于大部门情形MQ里的信息都比较少,因此更多的情形下,建议收到MQ以后,接纳第三种方式举行增量。

3)第三种是Id增量,由使用方传入需要索引的Id列表,使用Id凭据设置天生完整的文档提交到ES,以简化整个索引历程的模子。这种方式是最常用的,对暂且更新数据也异常友好。若是提供的Id在最终的数据里没有发现,将删除ES里对应的数据,以处置数据在DB里被物理删除的情形。

4)最后一种是时间增量,组件会维护每个索引的更新时间,以确保增量JOB转动执行的时刻,新的数据总是能尽快地进入ES。由于该方案会要求定期查指定内外的最新数据,因此对DB不是很友好,大部门情形下我们并不是很建议使用该方式维护索引。

以上几种场景,全量、Id和时间增量,都要求设置能拼装出完整的文档,确保每次发送给ES的都是完整的文档。实现上需要确保确立全量的历程里发生的增量,在新建的索引切换到线上使用之前,能够同步到增量,这一步通常是在MQ里举行处置。

2 、凭据数据泉源

1)基于SQL的设置,完成类似文章标签的关联,这种组装场景异常简朴,有时刻也是为了简化SQL或者优化SQL性能,而单独拎出来的查询;由于逻辑的通用型,因此内置了代码插件实现该类型数据的读取和组装。

2)基于代码的处置,适用于类似SQL不利便完成、需要从SOA服务查询数据,或者数据需要举行庞大处置的场景;这种需要使用自己凭据组件的要求实现自定义插件,以提供数据给组件举行统一处置。

3、凭据模块

1)Runner,是组件的挪用总入口,卖力参数的剖析、Executor的天生、Rule等模块的初始化等。借助封装的友好型,Runner可以配合分布式JOB完成统一索引的并行确立,以加速整个索引的确立速率,这种并行方式在内部已经普遍使用。

2)Query,是整个内部流程的控制中心,卖力凭据Runner传入的参数,举行SQL的拼装、DB的读取、Executor和Plugin的调剂等。差别的索引方式,需要对SQL举行差别的预处置,类似时间增量需要维护增量的时间等,也在该模块内完成。为了简化开发成本,Query里也实现了执行设置里指定的Groovy剧本,在数据进入Executor前可以在剧本中举行处置,某些简朴的场景里可以异常轻巧地实现数据过滤和处置。

3)PluginManager,卖力插件设置的剖析、插件实例的天生、插件的挪用治理等。我们归纳了常见的数据组装的方式,提供了几个内置的插件,基本上就能完成大部门基于DB的数据获取和组装。好比Assoc Plugin可以完成类似文章标签这种聚合场景,Map Plugin可以完成类似Map的映射场景,而Filter则支持对每一条数据举行简朴的过滤处置,类似去Html、去重等。为了削减对DB的压力,内置的插件都支持设置数据的缓存时间,有用时间内,优先取内存里保留的数据。

4)Executor,用于吸收来自Query的数据,完成真正落地动作。内置了两种Executor,使用方可以根据具体情形选择:

  • IndexExecutor,将数据通过Bulk方式提交数据到ES,从而更新ES索引;同时也要完成新索引的确立、索引状态的更新、别名切换等动作;
  • PersistExecutor,会把来自Query的数据,写入指定的数据库里的平表。这也能看出有平表的话,同步到ES已经很简朴了。

5)RuleManager/Rule Loader,用于完成规则的加载和治理,支持从公司统一的QConfig或者当前工程的资源文件夹读取设置。插件实现了像ES一样的检测,对不符规范的设置会提供响应的报错,以削减因设置问题造成的数据错误。

四、小结

现实事情中,另有Hive到ES等场景,由于不在本组件范围内,因此文中没有讨论。现在我们也有场景是使用ES-Hadoop完玉成量索引确立以后,使用本组件维护增量的。

现在已经有数个营业几十个索引使用了该组件维护索引,让研发职员最大水平的关注在营业逻辑上,而不被繁琐的重复代码所滋扰。通过该组件,可以将差别数据源的数据,通过组装导出到ES索引中,也能导出到DB平表中,因此在部门数据同步的场景里也可以使用。

作者丨dot,携程手艺司理,专注高并发、高性能领域

泉源丨携程手艺(ID:ctriptech)

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