DM 源码阅读系列文章（七）定制化数据同步功能的实现

作者：王相

本文为 DM 源码阅读系列文章的第七篇，在 上篇文章 中我们介绍了 relay log 的实现，主要包括 relay log 目录结构定义、relay log 数据的处理流程、主从切换支持、relay log 的读取等逻辑。本篇文章我们将会对 DM 的定制化数据同步功能进行详细的讲解。

在一般的数据同步中，上下游的数据是一一对应的，即上下游的库名、表名、列名以及每一列的值都是相同的，但是很多用户因为业务的原因希望 DM 在同步数据到 TiDB 时进行一些定制化的转化。下面我们将主要介绍数据同步定制化中的库表路由（ Table routing ）、黑白名单（ Black & white table lists ）、列值转化（ Column mapping ）、binlog 过滤（ Binlog event filter ）四个主要功能的实现。值得注意的是，由于其他一些工具（例如 TiDB Lightning 和 TiDB Binlog ）也需要类似的功能，所以这四个功能都以 package 的形式维护在 tidb-tools 项目下，这样方便使用和维护。

库表路由（Table routing）

库表路由顾名思义就是对库名和表名根据一定的路由规则进行转换。比如用户在上游多个 MySQL 实例或者 schema 有多个逻辑上相同的表，需要把这些表的数据同步到 TiDB 集群的同一个表中，这个时候就可以使用 table-router 功能，如下图所示：

该功能实现在 pkg/table-router 中，库表路由的规则定义在结构 TableRule 中，其中的属性 SchemaPattern 和 TablePattern 用于配置原库名和表名的模式，TargetSchema 和 TargetTable 用于配置目标库和表名，即符合指定 pattern 的库和表名都将转化成目标库名和表名。

使用结构 Table 对路由规则进行维护，Table 提供了如下方法：

Table 结构中组合了 Selector，Selector 用于管理指定模式的库、表的规则，提供如下方法：

Selector 的底层实现是 trieSelector，使用了单词查找树的结构来维护库、表与规则的对应关系，感兴趣的同学可以阅读代码深入了解一下。trieSelector 中使用 cache 缓存了库、表到规则的映射关系，这样可以减少相同库、表匹配规则的资源消耗。除了 table routing，以下的列值转化和 binlog 过滤功能也都使用了 Selector，在下面的介绍中就不再赘述。

黑白名单（black & white table lists）

黑白名单功能用来选择同步哪些库和表，以及不同步哪些库和表，这部分代码维护在 pkg/filter 中。

黑白名单规则配置在 Rules 结构中，该结构包括 DoTables、DoDBs、IgnoreTables 和 IgnoreDBs 四个属性，下面以判断表 test.t 是否应该被过滤的例子说明配置的作用：

1. 首先 schema 过滤判断。

   • 如果 do-dbs 不为空，则判断 do-dbs 中是否存在一个匹配的 schema。
     • 如果存在，则进入 table 过滤判断。
     • 如果不存在，则过滤 test.t。
   • 如果 do-dbs 为空并且 ignore-dbs 不为空，则判断 ignore-dbs 中是否存在一个匹配的 schema。
     • 如果存在，则过滤 test.t。
     • 如果不存在，则进入 table 过滤判断。
   • 如果 do-dbs 和 ignore-dbs 都为空，则进入 table 过滤判断。

2. 进行 table 过滤判断。

   • 如果 do-tables 不为空，则判断 do-tables 中是否存在一个匹配的 table。
     • 如果存在，则同步 test.t。
     • 如果不存在，则过滤 test.t。
   • 如果 ignore-tables 不为空，则判断 ignore-tables 中是否存在一个匹配的 table。
     • 如果存在，则过滤 test.t。
     • 如果不存在，则同步 test.t。
   • 如果 do-tables 和 ignore-tables 都为空，则同步 test.t。

使用 Filter 对黑白名单进行管理，Filter 提供了 ApplyOn 方法来判断一组 table 中哪些表可以同步。

列值转化（Column mapping）

列值转化功能用于对指定列的值做一些转化，主要用于分库分表的同步场景。比较典型的场景是：在上游分表中使用自增列作为主键，这样数据在同步到 TiDB 的一个表时会出现主键冲突，因此我们需要根据一定规则对主键做转化，保证每个主键在全局仍然是唯一的。

该功能实现在 pkg/column-mapping 中的 PartitionID：修改列的值的最高几位为 PartitionID 的值（只能作用于 Int64 类型的列）。

代码中使用 Rule 来设置 column mapping 的规则，Rule 的属性及说明如下表所示：

Expression 为 PartitionID 的配置和转化的计算方式都较为复杂，下面举个例子说明。

例如 Arguments 为 [1, “ test ”, “ t ”, “_”]，1 表示数据库实例的 InstanceID，“ test ” 为库名称的前缀，“ t ” 为表名称的前缀，“_” 为前缀与 ID 的分隔符，则表 test_1.t_2 的 SchemaID 为 1，TableID 为 2。转化列值时需要对 InstanceID、SchemaID、TableID 进行一定的位移计算，然后与原始的值进行或运算得出一个新的值。对于具体的计算方式，可以查看代码 partitionID 和 computePartitionID。下面是一个 PartitionID 逻辑简化后的示意图：

使用 Mapping 结构对 column mapping 的规则进行管理，Mapping 提供列如下方法：

binlog 过滤（binlog event filter）

binlog 过滤功能支持过滤指定类型的 binlog，或者指定模式的 query，该功能维护在 pkg/binlog-filter 中。某些用户不希望同步一些指定类型的 binlog，例如 drop table 和 truncate table，这样就可以在下游仍然保存这些表的数据作为备份，或者某些 SQL 语句在 TiDB 中不兼容，希望可以在同步中过滤掉，都可以通过配置 binlog event filter 功能来实现。

首先需要对 binlog 进行分类，可以查看代码 Event Type List。然后再定义过滤规则 BinlogEventRule，包括以下属性：

例如，TiDB 对 ADD PARTITION 和 DROP PARTITION 语句不兼容，在同步时需要过滤掉相关的 SQL 语句，就可以在 DM 中使用如下配置：

filter-partition-rule:
    schema-pattern: "*"
    sql-pattern: ["ALTER\\s+TABLE[\\s\\S]*ADD\\s+PARTITION", "ALTER\\s+TABLE[\\s\\S]*DROP\\s+PARTITION"]
    action: Ignore

如果需要过滤掉所有的 DROP DATABASE 语句，则可以在 DM 中使用如下配置：

 filter-schema-rule:
    schema-pattern: "*"
    events: ["drop database"]
    action: Ignore

代码中通过 BinlogEvent 结构对 binlog event 过滤规则做统一的管理，BinlogEvent 提供了如下的方法：

小结

以上就是定制化数据同步功能中库表路由（ Table routing ）、黑白名单（ Black & white table lists ）、列值转化（ Column mapping ）、binlog 过滤（ Binlog event filter ）的实现介绍。欢迎大家阅读相关代码深入了解，也欢迎给我们提 pr 优化代码。下一篇我们将介绍 DM 是如何支持上游 online DDL 工具（ pt-osc，gh-ost ）的 DDL 同步场景的。

原文阅读：https://www.pingcap.com/blog-cn/dm-source-code-reading-7/