CloudCanal 是一款 数据同步、迁移 工具，帮助企业构建高质量数据管道,具备实时高效、精确互联、稳定可拓展、一站式、混合部署、复杂数据转换等优点。

数据迁移

将指定数据源数据全量搬迁到目标数据源，支持多种数据源，具备断点续传、顺序分页扫描、并行扫描、元数据映射裁剪、自定义代码数据处理、批量写入、并行写入、数据条件过滤等特点，对源端数据源影响小且性能好，同时满足数据轻度处理需求。

可选搭配结构迁移、数据校验和订正，满足结构准备或数据质量的需求。

数据同步

通过消费源端数据源增量操作日志，准实时在对端数据源重放，以达到数据同步目的，具备断点续传、DDL 同步、元数据映射裁剪、自定义代码数据处理、操作过滤、数据条件过滤、高性能对端写入等特点。

可选搭配结构迁移、数据初始化(全量迁移)、单次或定时数据校验与订正，满足数据准备和业务长周期数据同步对于数据质量的要求。

结构迁移和同步

帮助用户快速将源端结构执行到对端的功能，具备类型转换、数据库方言转换、命名映射等特点，可独立使用，也可作为数据迁移或数据同步准备步骤。

数据校验和订正

将源端和对端数据分别取出，逐字段对比，可选择差异数据订正，功能可单独使用，也可配合数据迁移或数据同步使用，满足用户数据质量验证与修复的需求。

数据源互通拓扑

纵向为源端，横向为目标端（因数据源较多，分为两部分）

产品场景

本文主要介绍 CloudCanal 产品的应用场景，帮助业务落地数据应用需求。

数据库多向同步

帮助业务双向/多向同步数据库、消息中间件数据之间数据，并消除同步循环，达成 业务异地多活、数据容灾备份 业务目标。

参考样例: MySQL 双向数据同步

实时数仓数据同步

通过实时同步，让数据既满足业务流程的刚性需求，同时具备更多的应用，包括但不限于数据复杂检索（多维度筛选、聚合、连接等）、模糊搜索、子业务流程触发、数据共享、数据挖掘等。

参考样例: MySQL 到 ClickHouse 同步

大数据数据准备

通过消息中间件解耦在线业务和大数据分析，在线数据实时出现在消息中间件中，下游流、批处理数据，构建数据平台。

参考样例: MySQL 到 Kafka 同步

云上云下/多云数据同步

公有云与公有云、公有云与私有机房、跨地域远距离数据迁移和同步，增量同步节省业务带宽，CloudCanal Tunnel 数据源让 两端数据库都不暴露公网，并且默认附带鉴权、加密传输，让数据同步更安全。

参考样例: 跨互联网数据同步

业务数据架构平滑升级

自定义代码上传让业务有机会进行复杂的数据迁移同步，通过实现 clougence-sdk 接口，接受迁移或同步数据，再进行变换处理甚至调用远程服务，最后将结果返回 CloudCanal 。

此能力让用户对老业务数据结构进行彻底变化，并且完成 新老业务不停机过渡 成为可能。

参考样例: 数据同步脱敏

更多场景和样例

CloudCanal 能够极大丰富业务的数据应用场景，充分发挥数据本来的价值，更多场景应用不断丰富中。

参考样例: 数据校验与订正

产品优势

CloudCanal 具备实时高效、精确互联、稳定可拓展、一站式、混合部署、复杂数据转换等优点，相比同类产品，更加专注、细致、专业。

实时高效

数据同步功能 延迟普遍小于 5 秒 , 期间完成增量数据解析、攒批、操作过滤、数据转换、元数据映射、数据写入等动作。

精确互联

对于数据链路两端的数据类型、结构规范、读写特点做了精确匹配与转换，让每一个数据源种类、版本差异 得到妥善解决。

稳定可扩展

产品内核精简，单进程架构，系统分布式、高可用部署。产品通过组合各个职能的任务进程，实现大规模、分布式、高质量数据管道集群。

一站式

汇集结构迁移、数据迁移、数据同步、数据校验与订正、修改订阅等功能，通过有限状态机让功能自动流转和运行。一站式支持用户数据准备与长期同步过程的一系列工作。

混合部署

支持各个公有云、本地机房私有部署，首要关注用户数据安全，有效支持异地、云上云下、多云之间数据安全同步需求。

复杂数据转换

产品默认包含元数据映射、裁剪、过滤等标准能力，同时支持 用户上传业务代码 进行数据复杂处理。

产品架构

本文主要介绍 CloudCanal 技术架构，包括产品架构、内核架构、容灾方案、混合云网络方案 4 个部分。

• Console

  • 集中化的管控服务，以 web 服务集群存在。
  • 承载产品化功能，包括数据源/机器/数据任务生命周期管理、容灾调度、监控告警、元数据管理等。

• Sidecar

  • 部署于具体数据迁移同步机器上。
  • 承担包括获取需要运行的任务配置、启停数据任务进程、收集和上报任务状态、执行任务的健康检查等工作。

• CloudCanal Core

  • 部署于具体数据迁移同步机器上。
  • 执行具体的数据迁移、同步、校验、订正任务。

内核架构

• 数据源插件

  • 包含各个数据库、消息、数据仓库等数据源数据读写、元数据获取逻辑和对应驱动。
  • 各个插件通过 Java 类加载机制隔离，任务运行时只加载对应数据源插件。

• 核心

  • 包含内核代码骨架、操作过滤、元数据映射、DDL 转换、自定义数据处理等部分。

• 支撑

  • 包含元数据、任务配置、位点、监控指标，以及和管控交互的逻辑。

容灾方案

• 管控容灾

  • 通过集群化部署解决，有状态部分交由元数据库解决。

• 任务 1 级容灾

  • Sidecar 进程退出或机器不正常以及网络隔离情况下，Console 根据租期和 Sidecar 链接状态，进行主动容灾调度。

• 任务 2 级容灾

  • Sidecar 进程正常，任务进程不正常，Sidecar 通过健康监测保障其负责的任务按照管控指定的状态运行，保活或保死。

混合云网络方案

CloudCanal 为了适应多租户、分布式系统部署要求，采用了多种网络安全措施，确保用户数据和信息安全。

• 单向链接

  • Sidecar 节点反向链接 Console , Sidecar 节点不主动暴露网络信息。

• HTTPS 协议

  • Sidecar 节点和 Console 通信采用 HTTPS 协议，防止盗取并篡改信息。

• 数据不出网络

  • 所有数据流转均发生在用户内网，数据不流出泄漏。CloudCanal 所有针对数据源的动作均发生在用户网络环境。

• 长连接 AccessKey SecurityKey 认证

  • 采用 TCP 长连接，每一次连接经过用户独有的 AccessKey 和 SecurityKey 认证。

• 请求验证

  • Sidecar 每一次请求都经过资源归属验证。

• 操作审计

  • Sidecar 节点请求 Console 的操作均做审计，可追踪溯源。

  • 产品术语

    本文主要介绍 CloudCanal 产品中包含的专业术语。

    数据源

    可以为关系型数据库( MySQL/PostgreSQL/Oracle 等)、消息中间件( Kafka/RocketMQ 等)、缓存( Redis 等)、实时数仓( Greenplum/Doris/StarRocks 等)、大数据产品( Hive/Kudu 等)等或者它们对应的云托管产品配置， 一般包含 链接地址、登录认证信息 等属性。

    一个数据源一般以 my-59bi20aqxxxxx96 类似的 id 表示。

    数据作业

    完成一项数据迁移、同步工作的配置，可能包含一组先后或同时运行的结构迁移、全量迁移、增量同步、数据校验进程(数据任务)。

    一个数据作业最大同步数据表范围，关系型数据库为单/多 Schema ,消息为同一个消息中间件多个 Topic。

    一个数据作业一般以 canal7yr4y7xxxx3 类似的实例id表示。

    数据任务

    一个数据作业包含多个步骤，比如结构迁移、全量迁移、增量同步、数据校验、数据订正等，一个步骤即一个数据任务。

    结构迁移

    数据作业范围之内，将数据源的结构定义拷贝到对端数据源，对于异构数据源，通常存在类型或特定方言转换。

    全量迁移

    数据作业范围之内数据单次/定时搬迁，顺序扫描源端数据源数据，批量、并发写入对端数据源，通常需要秒~小时级别时间完成此类操作。

    增量同步

    数据作业范围内持续增量错做同步，利用源端数据库变更日志、触发器类增量数据、消息等准实时采集变化数据并写入到对端数据库，对端数据库在具备实时写入能力的情况下，可以做到增量数据的亚秒级别延迟的增量同步。

    数据校验和订正

    数据作业范围内数据单次/定时校验和差异订正。

    其中数据校验指批量扫描源端和对端数据库的数据，在内存中逐行逐列对比数据，报告数据缺失、不一致情况，记录到 diff.log 和 compare_rs.log 文件中。

    数据订正根据数据校验差异数据 compare_rs.log 逐条扫描源端数据源中最新数据行，并覆盖式写入对端数据源中，达成数据订正的效果。

    自定义代码

    全量迁移和增量同步过程中，CloudCanal 允许用户上传业务代码(Java 代码，jar 包形式上传)，对数据进行转换、过滤、补充等操作。

    集群

    数据任务在机器间调度的基本单元(数据任务只在单个集群中调度)，可跨机架、机房、可用区，甚至地域，一般建议将物理距离相近的机器放于一个集群中。

    一个集群一般以 clusterl79txxxxku 类似的集群名称表示。

    机器

    用来运行 数据任务，可以是自建虚拟机( VM )、物理机、云托管虚拟机( ECS,EC2 等)、开发机( Mac 等)。

    一个机器只属于一个集群。

    异步任务

    异步任务是 CloudCanal 管控的基础组件，针对长流程、需要重试、需要状态等待等业务逻辑。

    一个异步任务一般由 1~n 个步骤组成，每一个步骤完成一项特定工作，当步骤失败时，该异步任务将停止继续往下运行，直到问题被消除再重试或取消执行。

快速开始

本文主要介绍 CloudCanal 快速上手，以 Linux 机器全新部署 Docker 版 CloudCanal 为例

机器准备

准备一台 Linux(CentOS 7/8) 虚拟机，硬件规格

• CPU核数：4核
• 内存：8 GB

CloudCanal 安装与激活

• 参考 全新安装(Linux/MacOS) 文档安装并激活 CloudCanal

数据源添加

• 登录 CloudCanal 控制台，数据源管理 > 新增数据源

  

  • 选择 自建
  • 选择数据库类型 MySQL
  • 填写网络地址、账号密码等必要信息并 测试连接
  • 点击 新增数据源 按钮即可完成添加

• 数据源管理页面可以查看刚刚添加的数据源

  

任务创建与运行

• 登录添加好的 MySQL 数据库,执行以下脚本准备测试库表

   # source database
   create database sample_src;
   
   # target database
   create database sample_dst;
    
   # prepare table and data for migration and sync
   use sample_src;
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS `sample_src`.`test_table`(
      `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
      `name` VARCHAR(32) NOT NULL,
      `age` int not null ,
   PRIMARY KEY ( `id` )
   )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  
   # prepare test data 
   insert into  `sample_src`.`test_table`(id,name,age) values(1,'hello',18);
   insert into  `sample_src`.`test_table`(id,name,age) values(2,'world',18);
   insert into  `sample_src`.`test_table`(id,name,age) values(3,',',18);
   insert into  `sample_src`.`test_table`(id,name,age) values(4,'cloudcanal',18);
  

• CloudCanal控制台，任务管理 > 创建任务

• 选择添加的数据源作为 源 和 目标 并点击 测试连接 , 点击 下一步

  

• 选择数据业务类型为 数据同步，并且勾选 数据初始化 , 点击 下一步

  

• 选择需要订阅的源端表 test_table , 并点击 下一步

  

• 选择全部列,并点击 下一步

  

• 确认 创建任务

  

• 任务正常运行

  

  • 任务自动进行初始化、迁移、同步，进度条逐步发生变化

• 数据验证

  • 源端造一些增删改数据，可在对端表中查到一致的数据

总结

通过机器准备、软件安装与激活、数据源添加、任务创建与运行4步,可快速使用 CloudCanal 进行数据迁移与同步。