ActionTech dble项目：深入理解自定义全局表检查机制

引言

在分布式数据库环境中，数据一致性是至关重要的。ActionTech dble作为一个分布式数据库中间件，提供了全局表（Global Table）功能，确保所有节点上的表结构和数据保持一致。然而，在长期运行过程中，由于各种原因可能导致数据不一致。本文将详细介绍dble中的自定义全局表检查机制，帮助开发者理解其工作原理并实现自定义检查策略。

全局表检查的背景与重要性

全局表是dble中的一种特殊表类型，理论上所有分布节点上的全局表应该满足：

1. 完全相同的表结构
2. 完全一致的表数据

但在实际生产环境中，由于网络问题、分布式事务异常或系统故障等因素，可能导致不同节点上的数据出现不一致。这种不一致如果不及时发现和处理，可能会引发严重的业务问题。

dble通过定时检查机制来监控全局表的数据一致性，并提供了一套灵活的接口允许用户自定义检查策略，包括：

• 检查SQL的定义
• 结果集的收集方式
• 一致性比较逻辑
• 不一致时的处理方式
• 检查结果的反馈机制

全局表检查的工作原理

全局表检查的核心流程可以分为以下几个阶段：

1. 配置加载阶段：在dble启动或reload时，将全局表检查配置加载到定时任务管理器CronScheduler中。

2. 任务触发阶段：根据配置的cron表达式触发GlobalCheckJob任务。

3. SQL构造阶段：

   • 调用自定义检查器(checker)的getCountSQL方法生成检查SQL
   • 调用getFetchCols方法确定需要收集的结果列
   • 按照shardingNode结构构造SQL任务

4. SQL执行阶段：将构造好的SQL下发到各个MySQL节点执行。

5. 结果处理阶段：

   • 收集所有节点的执行结果
   • 调用resultEquals方法比较结果是否一致
   • 根据比较结果调用相应的响应方法

6. 结果反馈阶段：

   • 存在不一致时调用failResponse方法
   • 所有结果一致时调用resultResponse方法

自定义检查方法详解

1. getCountSQL方法

功能：定义检查全局表时执行的SQL语句。

实现要点：

• 可以根据业务需求设计不同的检查SQL
• 常见实现方式包括：
  • 使用COUNT(*)统计行数
  • 使用CHECKSUM TABLE计算校验和
  • 针对特定业务字段的聚合查询

示例：

public String getCountSQL(String dbName, String tName) {
    // 使用CHECKSUM TABLE检查表数据一致性
    return "CHECKSUM TABLE " + dbName + "." + tName;
}

2. getFetchCols方法

功能：指定需要从SQL结果集中提取的列名。

实现要点：

• 只提取必要的列，减少数据传输和处理开销
• 列名必须与SQL返回结果的列名一致
• 对于复杂检查逻辑，可能需要提取多列

示例：

public String[] getFetchCols() {
    // 只需要提取CHECKSUM TABLE结果中的Checksum列
    return new String[]{"Checksum"};
}

3. resultEquals方法

功能：比较两个节点的检查结果是否一致。

实现要点：

• 需要处理null值情况
• 可以根据业务需求实现复杂的比较逻辑
• 对于多列结果，可能需要比较多个字段

示例：

public boolean resultEquals(SQLQueryResult<List<Map<String, String>>> or, 
                          SQLQueryResult<List<Map<String, String>>> cr) {
    // 提取两个结果的第一行
    Map<String, String> oresult = or.getResult().get(0);
    Map<String, String> cresult = cr.getResult().get(0);
    
    // 比较Checksum值是否一致，处理null值情况
    return (oresult.get("Checksum") == null && cresult.get("Checksum") == null) ||
           (oresult.get("Checksum") != null && cresult.get("Checksum") != null &&
            oresult.get("Checksum").equals(cresult.get("Checksum")));
}

4. failResponse方法

功能：当发现数据不一致时的处理逻辑。

实现要点：

• 可以记录日志、发送告警或触发修复流程
• 可以获取不一致节点的详细信息
• 应该考虑实现幂等性，避免重复告警

示例：

public void failResponse(List<SQLQueryResult<List<Map<String, String>>>> res) {
    // 记录错误日志
    String errorMsg = "Global Consistency Check fail for table :" + schema + "-" + tableName;
    logger.error(errorMsg);
    
    // 记录各节点的检查结果
    for (SQLQueryResult<List<Map<String, String>>> r : res) {
        logger.error("Node {} checksum: {}", r.getShardingNode(), 
                    r.getResult().get(0).get("Checksum"));
    }
    
    // 可以扩展发送系统告警
    sendSystemAlert(errorMsg);
}

5. resultResponse方法

功能：处理检查过程中的错误或成功通知。

实现要点：

• 可以记录检查成功的日志
• 可以处理SQL执行错误的情况
• 可以统计检查成功率等指标

示例：

public void resultResponse(List<SQLQueryResult<List<Map<String, String>>>> elist) {
    if (elist.isEmpty()) {
        logger.info("Global Consistency Check success for table: {}-{}", schema, tableName);
    } else {
        logger.error("Global Consistency Check has errors for table: {}-{}", schema, tableName);
        
        // 记录出错节点
        StringBuilder sb = new StringBuilder("Error nodes: ");
        for (SQLQueryResult<List<Map<String, String>>> r : elist) {
            sb.append(r.getShardingNode()).append(",");
        }
        logger.error(sb.toString());
    }
}

自定义检查的开发与部署流程

开发步骤

1. 创建Java项目：使用Maven或Gradle创建标准Java项目。

2. 添加依赖：将dble的相关JAR包添加到项目依赖中。

3. 实现检查类：按照上述五个方法实现自定义检查逻辑。

4. 打包部署：将项目打包成JAR文件，放置到dble的lib或algorithm目录下。

配置示例

在dble的配置文件中，可以这样配置自定义检查器：

<!-- 使用内置CHECKSUM检查方式 -->
<globalTable name="tb_global1" shardingNode="dn1,dn2" cron="0 * * * * ?" globalCheckClass="CHECKSUM"/>

<!-- 使用内置COUNT检查方式 -->
<globalTable name="tb_global2" shardingNode="dn1,dn2" cron="0 * * * * ?" globalCheckClass="COUNT"/>

<!-- 使用自定义检查类 -->
<globalTable name="tb_global3" shardingNode="dn1,dn2" cron="0 * * * * ?" globalCheckClass="com.example.CustomChecker"/>

注意事项

1. 类加载机制：自定义JAR包修改后需要重启dble才能生效，reload可能无法加载新版本。

2. 性能考虑：检查SQL应该尽量高效，避免影响生产环境性能。

3. 错误处理：合理处理SQL执行错误，避免因个别节点不可用导致整个检查失败。

4. 日志记录：建议记录足够的日志信息，便于问题排查。

最佳实践建议

1. 选择合适的检查策略：

   • 对于小型表，可以使用COUNT(*)方式
   • 对于大型表，建议使用CHECKSUM或抽样检查
   • 对于关键业务表，可以实现更精细的业务逻辑检查

2. 合理设置检查频率：

   • 高频检查可以更快发现问题，但会增加系统负担
   • 低频检查减少系统开销，但可能延迟问题发现

3. 实现分级告警：

   • 轻微不一致可以记录日志
   • 严重不一致应该立即告警
   • 可以设置不一致阈值，超过阈值才触发告警

4. 考虑自动修复机制：

   • 对于已知安全的不一致，可以实现自动修复
   • 复杂场景建议先告警，人工介入处理

总结

ActionTech dble的自定义全局表检查机制提供了强大的灵活性，允许用户根据业务需求实现各种复杂的数据一致性检查策略。通过合理设计和实现检查逻辑，可以有效地监控分布式环境中的数据一致性，及时发现并处理数据不一致问题，确保业务的稳定运行。

在实际应用中，建议根据表的大小、重要性以及业务特点，设计不同的检查策略，并在测试环境中充分验证检查逻辑的正确性和性能影响，然后再部署到生产环境。