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同步数据到存储服务

从 TiDB v6.5.0 开始，TiCDC 支持将行变更事件保存至存储服务，如 Amazon S3、GCS、Azure Blob Storage 和 NFS。本文介绍如何使用 TiCDC 创建同步任务 (Changefeed) 将增量数据同步到这类存储服务，并介绍数据的存储方式。具体如下：

同步变更数据至存储服务

使用以下命令来创建同步任务：

cdc cli changefeed create \
    --server=http://10.0.10.25:8300 \
    --sink-uri="s3://logbucket/storage_test?protocol=canal-json" \
    --changefeed-id="simple-replication-task"

输出结果如下：

Info: {"upstream_id":7171388873935111376,"namespace":"default","id":"simple-replication-task","sink_uri":"s3://logbucket/storage_test?protocol=canal-json","create_time":"2022-11-29T18:52:05.566016967+08:00","start_ts":437706850431664129,"engine":"unified","config":{"case_sensitive":true,"enable_old_value":true,"force_replicate":false,"ignore_ineligible_table":false,"check_gc_safe_point":true,"enable_sync_point":false,"sync_point_interval":600000000000,"sync_point_retention":86400000000000,"filter":{"rules":["*.*"],"event_filters":null},"mounter":{"worker_num":16},"sink":{"protocol":"canal-json","schema_registry":"","csv":{"delimiter":",","quote":"\"","null":"\\N","include_commit_ts":false},"column_selectors":null,"transaction_atomicity":"none","encoder_concurrency":16,"terminator":"\r\n","date_separator":"none","enable_partition_separator":false},"consistent":{"level":"none","max_log_size":64,"flush_interval":2000,"storage":""}},"state":"normal","creator_version":"v6.5.0-master-dirty"}
  • --server：TiCDC 集群中任意一个 TiCDC 服务器的地址。
  • --changefeed-id：同步任务的 ID。格式需要符合正则表达式 ^[a-zA-Z0-9]+(\-[a-zA-Z0-9]+)*$。如果不指定该 ID，TiCDC 会自动生成一个 UUID（version 4 格式）作为 ID。
  • --sink-uri：同步任务下游的地址。具体可参考配置 Sink URI。
  • --start-ts：指定 changefeed 的开始 TSO。TiCDC 集群将从这个 TSO 开始拉取数据。默认为当前时间。
  • --target-ts：指定 changefeed 的目标 TSO。TiCDC 集群拉取数据直到这个 TSO 停止。默认为空，即 TiCDC 不会自动停止。
  • --config：指定 changefeed 配置文件，详见 TiCDC Changefeed 配置参数。

配置 Sink URI

本章节介绍如何在 Sink URI 中配置存储服务 Amazon S3、GCS、Azure Blob Storage 以及 NFS。Sink URI 用于指定 TiCDC 下游系统的连接信息，遵循以下格式：

[scheme]://[host]/[path]?[query_parameters]

URI 的 [query_parameters] 中可配置的参数如下：

参数描述默认值取值范围
worker-count向下游存储服务保存数据变更记录的并发度16[1, 512]
flush-interval向下游存储服务保存数据变更记录的间隔5s[2s, 10m]
file-size单个数据变更文件的字节数超过 file-size 时将其保存至存储服务中67108864[1048576, 536870912]
protocol输出到存储服务的消息协议N/Acanal-json 和 csv
enable-tidb-extensionprotocol 参数为 canal-json 时，如果该值为 true，TiCDC 会发送 WATERMARK 事件，并在 canal-json 消息中添加 TiDB 扩展字段。falsefalse 和 true

配置外部存储

Amazon S3 配置样例如下：

--sink-uri="s3://bucket/prefix?protocol=canal-json"

GCS 配置样例如下：

--sink-uri="gcs://bucket/prefix?protocol=canal-json"

Azure Blob Storage 配置样例如下：

--sink-uri="azure://bucket/prefix?protocol=canal-json"

配置 NFS

NFS 配置样例如下：

--sink-uri="file:///my-directory/prefix?protocol=canal-json"

存储路径组织结构

本章节详细介绍数据变更记录、元数据与 DDL 事件的存储路径组织结构。

数据变更记录

数据变更记录将会存储到以下路径：

{scheme}://{prefix}/{schema}/{table}/{table-version-separator}/{partition-separator}/{date-separator}/CDC{num}.{extension}
  • scheme：存储服务类型。例如：s3、gcs、azure、file。
  • prefix：用户指定的父目录。例如：s3://bucket/bbb/ccc。
  • schema：表所属的库名。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test。
  • table：表名。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1。
  • table-version-separator：将文件路径按照表的版本进行分隔。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999。
  • partition-separator：将文件路径按照表的分区号进行分隔。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999/20。
  • date-separator：将文件路径按照事务提交的日期进行分隔，默认值为 day，可选值如下：
    • none：不以 date-separator 分隔文件路径。例如：test.table1 版本号为 9999 的所有文件都存到 s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999 路径下。
    • year：以事务提交的年份分隔文件路径。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999/2022。
    • month：以事务提交的年份和月份分隔文件路径。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999/2022-01。
    • day：以事务提交的年月日来分隔文件路径。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999/2022-01-02。
  • num：存储数据变更记录的目录下文件的序号。例如：s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/9999/2022-01-02/CDC000005.csv。
  • extension：文件的扩展名。v6.5.0 支持 CSV 和 Canal-JSON 格式。

Index 文件

Index 文件用于防止已写入的数据被错误覆盖，与数据变更记录存储在相同路径：

{scheme}://{prefix}/{schema}/{table}/{table-version-separator}/{partition-separator}/{date-separator}/meta/CDC.index

Index 文件记录了当前目录下所使用到的最大文件名，比如：

CDC000005.csv

上述内容表明该目录下 CDC000001.csv 到 CDC000004.csv 文件已被占用，当 TiCDC 集群中发生表调度或者节点重启时，新的节点会读取 Index 文件，并判断 CDC000005.csv 是否被占用。如果未被占用，则新节点会从 CDC000005.csv 开始写文件。如果已被占用，则从 CDC000006.csv 开始写文件，这样可防止覆盖其他节点写入的数据。

元数据

元数据信息将会存储到以下路径：

{scheme}://{prefix}/metadata

元数据信息以 JSON 格式存储到如下的文件中：

{
    "checkpoint-ts":433305438660591626
}
  • checkpoint-ts：commit-ts 小于等于此 checkpoint-ts 的事务都被写入下游存储当中。

DDL 事件

表级 DDL 事件

当上游表的 DDL 事件引起表的版本变更时，TiCDC 将会自动进行以下操作：

  • 切换到新的路径下写入数据变更记录。例如，当 test.table1 的版本变更为 441349361156227074 时，TiCDC 将会在 s3://bucket/bbb/ccc/test/table1/441349361156227074/2022-01-02/ 路径下写入数据。

  • 生成一个 schema 文件存储表结构信息，文件路径如下：

    {scheme}://{prefix}/{schema}/{table}/meta/schema_{table-version}_{hash}.json

以 schema_441349361156227074_3131721815.json 为例，表结构信息文件的内容如下：

{
    "Table":"table1",
    "Schema":"test",
    "Version":1,
    "TableVersion":441349361156227074,
    "Query":"ALTER TABLE test.table1 ADD OfficeLocation blob(20)",
    "Type":5,
    "TableColumns":[
        {
            "ColumnName":"Id",
            "ColumnType":"INT",
            "ColumnNullable":"false",
            "ColumnIsPk":"true"
        },
        {
            "ColumnName":"LastName",
            "ColumnType":"CHAR",
            "ColumnLength":"20"
        },
        {
            "ColumnName":"FirstName",
            "ColumnType":"VARCHAR",
            "ColumnLength":"30"
        },
        {
            "ColumnName":"HireDate",
            "ColumnType":"DATETIME"
        },
        {
            "ColumnName":"OfficeLocation",
            "ColumnType":"BLOB",
            "ColumnLength":"20"
        }
    ],
    "TableColumnsTotal":"5"
}
  • Table：表名。
  • Schema：表所属的库名。
  • Version：Storage sink 协议版本号。
  • TableVersion：表的版本号。
  • Query：DDL 语句。
  • Type：DDL 类型。
  • TableColumns：该数组表示表中每一列的详细信息。
    • ColumnName：列名。
    • ColumnType：该列的类型。详见数据类型。
    • ColumnLength：该列的长度。详见数据类型。
    • ColumnPrecision：该列的精度。详见数据类型。
    • ColumnScale：该列小数位的长度。详见数据类型。
    • ColumnNullable：值为 true 时表示该列可以含 NULL 值。
    • ColumnIsPk：值为 true 时表示该列是主键的一部分。
  • TableColumnsTotal：TableColumns 数组的大小。

库级 DDL 事件

当上游数据库发生库级 DDL 事件时，TiCDC 将会自动生成一个 schema 文件存储数据库结构信息，文件路径如下：

{scheme}://{prefix}/{schema}/meta/schema_{table-version}_{hash}.json

以 schema_441349361156227000_3131721815.json 为例，数据库结构信息文件的内容如下：

{
  "Table": "",
  "Schema": "schema1",
  "Version": 1,
  "TableVersion": 441349361156227000,
  "Query": "CREATE DATABASE `schema1`",
  "Type": 1,
  "TableColumns": null,
  "TableColumnsTotal": 0
}

数据类型

本章节主要介绍 schema_{table-version}_{hash}.json 文件（以下简称为 schema 文件）中使用的各种数据类型。数据类型定义为 T(M[, D])，详见数据类型概述。

整数类型

TiDB 中整数类型可被定义为 IT[(M)] [UNSIGNED]，其中：

  • IT 为整数类型，包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 和 BIT。
  • M 为该类型的显示宽度。

schema 文件中对整数类型定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{IT} [UNSIGNED]",
    "ColumnPrecision":"{M}"
}

小数类型

TiDB 中的小数类型可被定义为 DT[(M,D)][UNSIGNED]，其中：

  • DT 为小数类型，包括 FLOAT、DOUBLE、DECIMAL 和 NUMERIC。
  • M 为该类型数据的精度，即整数位加上小数位的总长度。
  • D 为小数位的长度。

schema 文件中对小数类型的定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{DT} [UNSIGNED]",
    "ColumnPrecision":"{M}",
    "ColumnScale":"{D}"
}

时间和日期类型

TiDB 中的日期类型可被定义为 DT，其中：

  • DT 为日期类型，包括 DATE 和 YEAR。

schema 文件中对日期类型的定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{DT}"
}

TiDB 中的时间类型可被定义为 TT[(M)]，其中：

  • TT 为时间类型，包括 TIME、DATETIME 和 TIMESTAMP。
  • M 为秒的精度，取值范围为 0~6。

schema 文件中对时间类型的定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{TT}",
    "ColumnScale":"{M}"
}

字符串类型

TiDB 中的字符串类型可被定义为 ST[(M)]，其中：

  • ST 为字符串类型，包括 CHAR、VARCHAR、TEXT、BINARY、BLOB、JSON 等。
  • M 表示字符串的最大长度。

schema 文件中对字符串类型的定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{ST}",
    "ColumnLength":"{M}"
}

Enum/Set 类型

schema 文件中对 Enum/Set 类型的定义如下：

{
    "ColumnName":"COL1",
    "ColumnType":"{ENUM/SET}",
}
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