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剖析后OpLog订阅MongoDB的数据变更就没那么难了

前言

我们开源了一个订阅分发mysql的binlog的项目,一直用的非常好,忽然有天开发说能不能支持MongoDB的数据订阅呢,MongoDB的使用度也挺广泛的。安排。经过简单的了解后发现MongoDB也有类似binlog的机制,最终花了两天时间把功能完成,并统一抽象集成到binlog开源项目中,使用和binlog同一套订阅分发模型管理MongoDB数据源。整个过程非常顺利,比整mysql的binlog要简单的多了。

oplog简介

先来聊聊MongoDB的主备机制,和mysql的binlog类似,在MongoDB中,有一个系统库[]Local],库里有一个集合[oplog.rs],这个集合类似于binlog文件,里面记录了MongoDB的所有操作。从节点通过读取oplog.rs里的数据做到数据同步。

解析oplog

和订阅mysql的binlog一样(模拟一个从节点mysql)。我们的订阅服务要像从节点那样读取解析oplog.rs里的数据。解析前先看下oplog.rs的Document的数据结构

上图是一个插入的数据的日志,可见oplog的doc中共有如下字段,含义分别如下:

ts :操作的时间戳(非常重要)

t :term最初在主数据库上生成操作的。(含义不明)

h :本次操作的唯一hashID

v : 版本号

op :操作类型,有六种类型,我们只需要关注其中的i(插入)、u(更新)、d(删除)即可

ns :库名和集合名称,中间使用[.]连接

o :本次操作的document内容

o2 :只有op操作类型时u更新时,才会有这个字段,代表更新的条件语句

$set :o2获取后的文档里的属性,代表更新的字段

如上字段,完成一次oplog的解析,只需要ts、op、ns、o、o2、$set即可,其中ts非常重要,可以类比为binlog中的Position。同步mysql的数据时,通过记录消费binlog的位置,也就是Position,可以有效避免订阅服务停机后,消费记录丢失的问题。同步MongoDB时,通过记录ts的值,来记录消费的位置,可以到达和订阅binlog一样的效果。和mysql订阅不同的是,MongoDB的同步需要同步服务自己查询,而且oplog在MongoDB4.0之前的版本有大小限制,超过设置的容量后,老的数据就会被丢失,在4.0之后的版本已经解除了这个限制。

代码

上面已经分析了oplog的结构以及订阅步骤,下面我们直接构建查询即可,需要注意,每次获取到的ts值,需要存储记录下来,已便重新订阅时,从上次断开的记录重新开始。下面直接看代码,重点逻辑都以注释详尽

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private BsonTimestamp queryTs;

     @Test

     public void OpLogTest() {

         MongoClient mongoClient = new MongoClient( new MongoClientURI( "mongodb://admin:admin@127.0.0.1:3717" ));

         MongoCollectioncollection = mongoClient.getDatabase( "local" )

                 .getCollection( "oplog.rs" );

 

         //如果是首次订阅,需要使用自然排序查询,获取第最后一次操作的操作时间戳。如果是续订阅直接读取记录的值赋值给queryTs即可

         FindIterabletsCursor = collection.find().sort( new BasicDBObject( "$natural" , - 1 ))

                 .limit( 1 );

         Document tsDoc = tsCursor.first();

         queryTs = (BsonTimestamp) tsDoc.get( "ts" );

         while ( true ) try {

             //构建查询语句,查询大于当前查询时间戳queryTs的记录

             BasicDBObject query = new BasicDBObject( "ts" , new BasicDBObject( "$gt" , queryTs));

             MongoCursordocCursor = collection.find(query)

                     .cursorType(CursorType.TailableAwait) //没有数据时阻塞休眠

                     .noCursorTimeout( true ) //防止服务器在不活动时间(10分钟)后使空闲的游标超时。

                     .oplogReplay( true ) //结合query条件,获取增量数据,这个参数比较难懂,见:https://docs.mongodb测试数据/manual/reference/command/find/index.html

                     .maxAwaitTime( 1 , TimeUnit.SECONDS) //设置此操作在服务器上的最大等待执行时间

                     .iterator();

             while (docCursor.hasNext()) {

                 Document document = docCursor.next();

                 //更新查询时间戳

                 queryTs = (BsonTimestamp) document.get( "ts" );

                 //TODO 在这里接收到数据后通过订阅数据路由分发

 

                 String op = document.getString( "op" );

                 String database = document.getString( "ns" );

                 Document context = (Document) document.get( "o" );

                 Document where = null ;

                 if (op.equals( "u" )) {

                     where = (Document) document.get( "o2" );

                     if (context != null ) {

                         context = (Document) context.get( "$set" );

                     }

                 }

                 System.err.println( "操作时间戳:" + queryTs.getTime());

                 System.err.println( "操作类  型:" + op);

                 System.err.println( "数据库.集合:" + database);

                 System.err.println( "更新条件:" + JSON.toJSONString(where));

                 System.err.println( "文档内容:" + JSON.toJSONString(context));

             }

         } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }

     }

结语

上面代码只是一个简单的测试用例,完整的应用还需要考虑ts的记录更新,事件的抽象,数据的分发等。我们已经开源的binlog订阅分发项目目前支持数据源在线管理,订阅数据(库、表)在线管理,如果能够使用同一套管理后台管理binlog和oplog的订阅在好不过。要实现和binlog统一管理模型,配置和分发方面基本不需要改动,然后从顶层数据源方面做区分实现即可。

目前我们整合管理的功能都已经开发好了,关于oplog部分的代码还没提交到github上,后面会和大家相见。

以上就是剖析后OpLog订阅MongoDB的数据变更就没那么难了的详细内容,更多关于OpLog订阅MongoDB的数据变更的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:http://HdhCmsTestkailing.pub/article/index/arcid/274.html

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