大数据总线平台DBus设计思路与工作原理

一、背景

企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:

  • 各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据(缺点是存在重复抽取而且数据不一致)
  • 由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据(缺点是sqoop抽取方法时效性差,一般都是T+1的时效性)
  • 基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更(缺点是对业务方侵入性大,带来性能损失等)

这些方案都不能算完美,我们在了解和考虑了不同实现方式后,认为要想同时解决数据一致性和实时性,比较合理的方法应该是基于日志的解决方案,同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。

DBus(数据总线)项目就是应这个需求而生的,DBus专注于数据的收集及实时数据流计算,通过简单灵活的配置,以无侵入的方式对源端数据进行采集,采用高可用的流式计算框架,对公司各个IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。

二、系统架构和工作原理

DBUS主要分为两个部分:貼源数据采集和多租户数据分发。两个部分之间以Kafka为媒介进行衔接。无多租户资源、数据隔离需求的用户,可以直接消费源端数据采集这一级输出到kafka的数据,无需再配置多租户数据分发。

2.1 DBUS源端数据采集

DBUS源端数据采集大体来说分为2部分:

  • 读取RDBMS增量日志的方式来 实时获取增量数据日志,并支持全量拉取;
  • 基于logtash,flume,filebeat等抓取工具来实时获得数据,以可视化的方式对数据进行结构化输出。

以下为具体实现原理

主要模块如下:

  • 日志抓取模块:从RDBMS的备库中读取增量日志,并实时同步到kafka中;
  • 增量转换模块:将增量数据实时转换为UMS数据,处理schema变更,脱敏等;
  • 全量抽取程序:将全量数据从RDBMS备库拉取并转换为UMS数据;
  • 日志算子处理模块:将来自不同抓取端的日志数据按照算子规则进行结构化处理;
  • 心跳监控模块:对于RDMS类源,定时向源端发送心跳数据,并在末端进行监控,发送预警通知;对于日志类,直接在末端监控预警。
  • web管理模块:管理所有相关模块。

2.2 多租户数据分发

对于不同租户对不同源端数据有不同访问权限、脱敏需求的情形,需要引入Router分发模块,将源端貼源数据,根据配置好的权限、用户有权获取的源端表、不同脱敏规则等,分发到分配给租户的Topic。这一级的引入,在DBUS管理系统中,涉及到用户管理、Sink管理、资源分配、脱敏配置等。不同项目消费分配给他的topic。

主要功能:

  • 无侵入方式接入多种数据源: 业务系统无需任何修改,以无侵入性读取数据库系统的日志获得增量数据实时变化。目前RDBMS支持mysql,oracle数据源(Oracle数据源请参考Oracle相关协议), 日志方面支持基于logstash,flume和filebeat的多种数据日志抽取方案。
  • 海量数据实时传输: 使用基于Storm的流式计算框架,秒级延时,整体无单点保证高可用性。
  • 多租户支持: 提供用户管理、资源分配、Topology管理、租户表管理等丰富的功能,可根据需求,为不同租户分配不同的源端表数据访问权限,应用不同的脱敏规则,从而实现多租户资源隔离、差异化数据安全。
  • 感知源端schema变更: 当源端发生schema变更时,能自动感知schema变化,调整UMS版本号,并通过Kafka消息和邮件通知下游
  • 数据实时脱敏: 可根据需求对指定列数据进行实时脱敏。脱敏策略包括:直接替换、MD5、murmur等脱敏算法,脱敏加盐,正则表达式替换等。支持用户开发jar包实现DBUS未覆盖的个性化脱敏策略。 
  • 初始化加载: 支持高效的初始化加载和重新加载,支持任意指定输出topic,灵活应对客户需求。
  • 统一标准化消息传输协议: 使用统一的UMS(JSON格式)消息schema格式输出便于消费,提供数据线级ums_id保证数据顺序性,输出insert,Update(before/after),Delete event数据。
  • 可靠多路消息订阅分发: 使用Kafka存储和传递消息保证可靠性和便捷的多用户订阅
  • 支持分区表/系列表数据汇集: 支持分区表的数据汇集到一个“逻辑表” 。也可将用户自定义的系列表数据汇集到一个“逻辑表“。例:
  • 实时监控&预警: 可视化监控系统能随时查看各数据线实时流量和延时状况;当数据线发生异常时,根据配置策略自动发邮件或短信通知相关负责人

开源地址:https://github.com/BriData/DBus

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