DM での継続的なデータ検証
このドキュメントでは、DM で継続的なデータ検証を使用する方法、その動作原理、および制限について説明します。
ユーザーシナリオ
アップストリーム データベースからダウンストリーム データベースにデータを段階的に移行するプロセスでは、データの流れによってデータの破損や損失が発生する可能性がわずかにあります。クレジット業界や証券業界など、データの一貫性が必要なシナリオでは、移行の完了後に完全なデータ検証を実行して、データの一貫性を確保できます。
ただし、増分移行シナリオでは、アップストリームとダウンストリームが継続的にデータを書き込んでいます。データはアップストリームとダウンストリームで常に変化しているため、テーブル内のすべてのデータに対して完全なデータ検証 (たとえば、 同期差分インスペクターを使用) を実行することは困難です。
増分移行シナリオでは、DM で継続的なデータ検証機能を使用できます。この機能により、データがダウンストリームに継続的に書き込まれる増分移行中に、データの整合性と一貫性が保証されます。
継続的なデータ検証を有効にする
次のいずれかの方法を使用して、継続的なデータ検証を有効にすることができます。
- タスク構成ファイルで有効にします。
- dmctl を使用して有効にします。
方法 1: タスク構成ファイルで有効にする
継続的なデータ検証を有効にするには、次の構成項目をタスク構成ファイルに追加します。
# Add the following configuration items to the upstream database that needs to be validated:
mysql-instances:
- source-id: "mysql1"
block-allow-list: "bw-rule-1"
validator-config-name: "global"
validators:
global:
mode: full # "fast" is also allowed. "none" is the default mode, which means no validation is performed.
worker-count: 4 # The number of validation workers in the background. The default value is 4.
row-error-delay: 30m # If a row cannot pass the validation within the specified time, it will be marked as an error row. The default value is 30m, which means 30 minutes.
設定項目は次のとおりです。
mode: 検証モード。可能な値はnone、full、およびfastです。none: デフォルト値。これは、検証が実行されないことを意味します。full: 変更された行と下流のデータベースで取得された行を比較します。fast: 変更された行がダウンストリーム データベースに存在するかどうかのみを確認します。
worker-count: バックグラウンドでの検証ワーカーの数。各ワーカーはゴルーチンです。row-error-delay: 行が指定された時間内に検証に合格できない場合、エラー行としてマークされます。デフォルト値は 30 分です。
完全な構成については、 DM 拡張タスクConfiguration / コンフィグレーションファイルを参照してください。
方法 2: dmctl を使用して有効にする
継続的なデータ検証を有効にするには、次のdmctl validation startコマンドを実行します。
Usage:
dmctl validation start [--all-task] [task-name] [flags]
Flags:
--all-task whether applied to all tasks
-h, --help help for start
--mode string specify the mode of validation: full (default), fast; this flag will be ignored if the validation task has been ever enabled but currently paused (default "full")
--start-time string specify the start time of binlog for validation, e.g. '2021-10-21 00:01:00' or 2021-10-21T00:01:00
--mode: 検証モードを指定します。可能な値はfastとfullです。--start-time: 検証の開始時間を指定します。フォーマットは2021-10-21 00:01:00または2021-10-21T00:01:00に従います。task: 継続的な検証を有効にするタスクの名前を指定します。--all-taskを使用して、すべてのタスクの検証を有効にすることができます。
例えば：
dmctl --master-addr=127.0.0.1:8261 validation start --start-time 2021-10-21T00:01:00 --mode full my_dm_task
継続的なデータ検証を使用する
継続的なデータ検証を使用する場合、dmctl を使用して検証のステータスを表示し、エラー行を処理できます。 「エラー行」とは、アップストリーム データベースとダウンストリーム データベースの間で矛盾が見つかった行を指します。
検証ステータスをビューする
次のいずれかの方法を使用して、検証ステータスを表示できます。
方法 1: dmctl query-status <task-name>コマンドを実行します。継続的なデータ検証が有効になっている場合、検証結果は各サブタスクのvalidationフィールドに表示されます。出力例:
"subTaskStatus": [
{
"name": "test",
"stage": "Running",
"unit": "Sync",
"result": null,
"unresolvedDDLLockID": "",
"sync": {
...
},
"validation": {
"task": "test", // Task name
"source": "mysql-01", // Source id
"mode": "full", // Validation mode
"stage": "Running", // Current stage. "Running" or "Stopped".
"validatorBinlog": "(mysql-bin.000001, 5989)", // The binlog position of the validation
"validatorBinlogGtid": "1642618e-cf65-11ec-9e3d-0242ac110002:1-30", // The GTID position of the validation
"result": null, // When the validation is abnormal, show the error message
"processedRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0", // Statistics of the processed binlog rows.
"pendingRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0", // Statistics of the binlog rows that are not validated yet or that fail to be validated but are not marked as "error rows"
"errorRowsStatus": "new/ignored/resolved: 0/0/0" // Statistics of the error rows. The three statuses are explained in the next section.
}
}
]
方法 2: dmctl validation status <taskname>コマンドを実行します。
dmctl validation status [--table-stage stage] <task-name> [flags]
Flags:
-h, --help help for status
--table-stage string filter validation tables by stage: running/stopped
上記のコマンドでは、 --table-stageを使用して、検証中のテーブルをフィルター処理するか、検証を停止できます。出力例:
{
"result": true,
"msg": "",
"validators": [
{
"task": "test",
"source": "mysql-01",
"mode": "full",
"stage": "Running",
"validatorBinlog": "(mysql-bin.000001, 6571)",
"validatorBinlogGtid": "",
"result": null,
"processedRowsStatus": "insert/update/delete: 2/0/0",
"pendingRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0",
"errorRowsStatus": "new/ignored/resolved: 0/0/0"
}
],
"tableStatuses": [
{
"source": "mysql-01", // Source id
"srcTable": "`db`.`test1`", // Source table name
"dstTable": "`db`.`test1`", // Target table name
"stage": "Running", // Validation status
"message": "" // Error message
}
]
}
エラーの種類やエラー時間など、エラー行の詳細を表示する場合は、次のdmctl validation show-errorコマンドを実行します。
Usage:
dmctl validation show-error [--error error-state] <task-name> [flags]
Flags:
--error string filtering type of error: all, ignored, or unprocessed (default "unprocessed")
-h, --help help for show-error
出力例:
{
"result": true,
"msg": "",
"error": [
{
"id": "1", // Error row id, which will be used in processing error rows
"source": "mysql-replica-01", // Source id
"srcTable": "`validator_basic`.`test`", // Source table of the error row
"srcData": "[0, 0]", // Data of the error row in the source table
"dstTable": "`validator_basic`.`test`", // Target table of the error row
"dstData": "[]", // Data of the error row in the target table
"errorType": "Expected rows not exist", // Error type
"status": "NewErr", // Error status
"time": "2022-07-04 13:33:02", // Discovery time of the error row
"message": "" // Additional information
}
]
}
エラー行の処理
継続的なデータ検証でエラー行が返された後、エラー行を手動で処理する必要があります。
継続的なデータ検証でエラー行が見つかった場合、検証はすぐには停止しません。代わりに、エラー行を記録して処理できるようにします。エラー行が処理される前のデフォルトのステータスはunprocessedです。ダウンストリームでエラー行を手動で修正した場合、検証では、修正されたデータの最新のステータスが自動的に取得されません。エラー行は引き続きerrorフィールドに記録されます。
検証ステータスでエラー行を表示したくない場合、またはエラー行を解決済みとしてマークする場合は、 validation show-errorコマンドを使用してエラー行 ID を見つけ、その後、指定されたエラー ID でそれを処理できます。
dmctl には、次の 3 つのエラー処理コマンドが用意されています。
clear-error: エラー行をクリアします。show-errorコマンドはエラー行を表示しなくなりました。Usage: dmctl validation clear-error <task-name> <error-id|--all> [flags] Flags: --all all errors -h, --help help for clear-errorignore-error: エラー行を無視します。このエラー行は「無視」としてマークされます。Usage: dmctl validation ignore-error <task-name> <error-id|--all> [flags] Flags: --all all errors -h, --help help for ignore-errorresolve-error: エラー行は手動で処理され、「解決済み」としてマークされます。Usage: dmctl validation resolve-error <task-name> <error-id|--all> [flags] Flags: --all all errors -h, --help help for resolve-error
継続的なデータ検証を停止する
継続的なデータ検証を停止するには、次のvalidation stopコマンドを実行します。
Usage:
dmctl validation stop [--all-task] [task-name] [flags]
Flags:
--all-task whether applied to all tasks
-h, --help help for stop
詳細な使用方法については、 dmctl validation startを参照してください。
実装
DM での継続的なデータ検証 (バリデーター) のアーキテクチャは次のとおりです。
継続的なデータ検証のライフサイクルは次のとおりです。
継続的なデータ検証の詳細な実装は次のとおりです。
- バリデーターは上流から binlog イベントをプルし、変更された行を取得します。
- バリデータは、syncer によって増分的に移行されたイベントのみをチェックします。イベントが syncer によって処理されていない場合、バリデーターは一時停止し、syncer が処理を完了するまで待機します。
- イベントが syncer によって処理された場合、バリデーターは次の手順に進みます。
- バリデーターは binlog イベントを解析し、ブロック リストと許可リスト、テーブル フィルター、およびテーブル ルーティングに基づいて行をフィルター処理します。その後、バリデーターは変更された行をバックグラウンドで実行される検証ワーカーに送信します。
- 検証ワーカーは、同じテーブルと同じ主キーに影響する変更された行をマージして、「期限切れ」のデータの検証を回避します。変更された行はメモリーにキャッシュされます。
- 検証ワーカーが一定数の変更された行を蓄積するか、一定の時間間隔が経過すると、検証ワーカーは主キーを使用してダウンストリーム データベースにクエリを実行し、現在のデータを取得して変更された行と比較します。
- 検証ワーカーはデータ検証を実行します。検証モードが
fullの場合、検証ワーカーは変更された行のデータをダウンストリーム データベースのデータと比較します。検証モードがfastの場合、検証ワーカーは変更された行の存在のみをチェックします。- 変更された行が検証に合格すると、変更された行はメモリから削除されます。
- 変更された行が検証に失敗した場合、バリデーターはすぐにエラーを報告しませんが、行を再度検証する前に一定の時間間隔を待ちます。
- 変更された行が (ユーザーが指定した) 指定された時間内に検証に合格できない場合、バリデーターはその行をエラー行としてマークし、ダウンストリームのメタ データベースに書き込みます。移行タスクをクエリすることで、エラー行の情報を表示できます。詳細については、 検証ステータスをビューするおよびエラー行の処理を参照してください。
制限事項
- 検証するソース テーブルには、主キーまたは null 以外の一意のキーが必要です。
- DM がアップストリーム データベースから DDL を移行する場合、次の制限が適用されます。
- DDL で主キーを変更したり、列の順序を変更したり、既存の列を削除したりしてはなりません。
- テーブルを削除してはなりません。
- 式を使用してイベントをフィルタリングするタスクはサポートされていません。
- TiDB と MySQL では浮動小数点数の精度が異なります。 10^-6 より小さい差は等しいと見なされます。
- 次のデータ型はサポートされていません。
- JSON
- バイナリデータ