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阿里巴巴分布式数据库同步系统(解决中美异地机房)

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  • otter已在阿里云推出商业化版本 数据传输服务DTS, 开通即用,免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS、DRDS等产品进行了适配,解决了Binlog日志回收,主备切换、VPC网络切换等场景下的同步高可用问题。同时,针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑,强烈推荐阿里云用户使用DTS产品。DTS产品使用文档
  • DTS支持阿里云RDS&DRDS的Binlog日志实时订阅,现推出首月0折体验,限时限量,立即体验>>>

    环境搭建 & 打包

    环境搭建:
    1. 进入$otter_home目录
    2. 执行:mvn clean install
    3. 导入maven项目。如果eclipse下报"Missing artifact com.oracle:ojdbc14:jar:10.2.0.3.0",修改$otter_home/pom.xml中"${user.dir}/lib/ojdbc14-10.2.0.3.0.jar"为绝对路径,比如"d:/lib/ojdbc14-10.2.0.3.0.jar"
    打包:
    1. 进入$otter_home目录
    2. 执行:mvn clean install -Dmaven.test.skip -Denv=release
    3. 发布包位置:$otter_home/target

    项目背景

       阿里巴巴B2B公司,因为业务的特性,卖家主要集中在国内,买家主要集中在国外,所以衍生出了杭州和美国异地机房的需求,同时为了提升用户体验,整个机房的架构为双A,两边均可写,由此诞生了otter这样一个产品。

       otter第一版本可追溯到04~05年,此次外部开源的版本为第4版,开发时间从2011年7月份一直持续到现在,目前阿里巴巴B2B内部的本地/异地机房的同步需求基本全上了otte4。

    目前同步规模:
    1. 同步数据量6亿
    2. 文件同步1.5TB(2000w张图片)
    3. 涉及200+个数据库实例之间的同步
    4. 80+台机器的集群规模

    项目介绍

    名称:otter ['ɒtə(r)]

    译意: 水獭,数据搬运工

    语言: 纯java开发

    定位: 基于数据库增量日志解析,准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库. 一个分布式数据库同步系统

    工作原理

    原理描述:

    1. 基于Canal开源产品,获取数据库增量日志数据。 什么是Canal, 请点击

    2. 典型管理系统架构,manager(web管理)+node(工作节点)

        a. manager运行时推送同步配置到node节点

        b. node节点将同步状态反馈到manager上

    3. 基于zookeeper,解决分布式状态调度的,允许多node节点之间协同工作.

    什么是canal?

    otter之前开源的一个子项目,开源链接地址:http://github.com/alibaba/canal

    Introduction

    See the page for introduction: Introduction.

    QuickStart

    See the page for quick start: QuickStart.

    AdminGuide

    See the page for admin deploy guide : AdminGuide

    相关文档

    See the page for 文档: 相关PPT&PDF

    常见问题

    See the page for FAQ: FAQ

    版本相关:

    1. 建议版本:4.2.15 (otter开源版本从内部演变而来,所以初始版本直接从4.x开始)

    2. 下载发布包:download

    3. maven依赖 : 暂无

    相关开源

    1. 阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件:http://github.com/alibaba/canal
    2. 阿里巴巴去Oracle数据迁移同步工具(目标支持MySQL/DRDS):http://github.com/alibaba/yugong

    问题反馈

    注意:canal&otter QQ讨论群已经建立,群号:161559791 ,欢迎加入进行技术讨论。

    1. qq交流群: 161559791

    2. 邮件交流: [email protected]

    3. 新浪微博: agapple0002

    4. 报告issue:issues

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    具体招聘内容:https://job.alibaba.com/zhaopin/position_detail.htm?positionId=32666
    

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    阿里巴巴分布式数据库同步系统(解决中美异地机房)

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