TiCDC 源码深度解析（四）：Scheduler 工作原理全面剖析

本文是 TiCDC 源码解读的第四篇，主要内容是讲述 TiCDC 中 Scheduler 模块的工作原理主要内容如下：Scheduler 模块的工作机制两阶段调度原理Scheduler 模块介绍Scheduler 是 Changefeed 内的一个重要模块，它主要负责两件事情：。

将一个 Changefeed 所有需要被同步的表，分发到不同的 TiCDC 节点上进行同步工作，以达到负载均衡的目的维护每张表的同步进度，同时推进 Changefeed 的全局同步进度本次介绍的 Scheduler 相关代码都在 。

tiflow/cdc/scheduler/internal/v3 目录下，包含多个文件夹，具体如下：Coordinator 运行在 Changefeed，是 Scheduler 的全局调度中心，负责发送表调度任务，维护全部同步状态。

Agent 运行在 Processor，它接收表调度任务，汇报当前节点上的表同步状态给 CoordinatorTransport 是对底层 peer-2-peer 机制的封装，主要负责在 Coordinator 和 Agent 之间传递网络消息。

Member 主要是对集群中 Captures 状态的管理和维护Replication 负责管理每张表的同步状态ReplicationSet 记录了每张表的同步信息，ReplicationManager。

负责管理所有的 ReplicationSetScheduler 实现了多种不同的调度规则，可以由 OpenAPI 触发下面我们详细介绍 Scheduler 模块的工作过程表 & 表调度任务 & 表同步单元。

TiCDC 的任务是以表为单位，将数据同步到下游目标节点所以对于一张表，可以通过如下形式来表示，该数据结构即刻画了一张表当前的同步进度type Table struct{ TableID model。

.TableID Checkpoint uint64 ResolvedTs uint64}CopyScheduler 主要是通过 Add Table / Remove Table / Move Table

三类表调度任务来平衡每个 TiCDC 节点上的正在同步的表数量对于这三类任务，可以被简单地刻画为：Add Table：「TableID, Checkpoint, CaptureID」，即在 CaptureID 所指代的 Capture 上从 Checkpoint 开始加载并且同步 TableID 所指代的表同步单元。

Remove Table：「TableID, CaptureID」，即从 CaptureID 所指代的 Capture 上移除 TableID 所指代的表同步单元Move Table：「TableID, Source CaptureID, Target CaptureID」，即将 TableID 所指代的表同步单元从 Source CaptureID 指代的 Capture 上挪动到 Target CaptureID 指代的 Capture 之上。

表同步单元主要负责对一张表进行数据同步工作，在 TiCDC 内这由 Table Pipeline 实现它的基本结构如下所示：每个 Processor 开始同步一张表，即会为这张表创建一个 Table Pipeline，该过程可以分成两个部分：。

加载表：创建 Table Pipeline，分配相关的系统资源KV-Client 从上游 TiKV 拉取数据，经由 Puller 写入到 Sorter 中，但是此时不向下游目标数据系统写入数据复制表：在加载表的前提下，启动 Mounter 和 Sink 开始工作，从 Sorter 中读取数据，并且写入到下游目标数据系统。

Processor 实现了 TableExecutor 接口，如下所示：type TableExecutor interface{// AddTable add a new table with `startTs`

// if `isPrepare` is true, the 1st phase of the 2 phase scheduling protocol.// if `isPrepare` is false, the 2nd phase.

AddTable( ctx context.Context, tableID model.TableID, startTs model.Ts, isPrepare bool

,)(done bool, err error)// IsAddTableFinished make sure the requested table is in the proper statusIsAddTableFinished

(tableID model.TableID, isPrepare bool)(done bool)// RemoveTable remove the table, return true if the table is already removed

RemoveTable(tableID model.TableID)(done bool)// IsRemoveTableFinished convince the table is fully stopped.

// return false if table is not stopped// return true and corresponding checkpoint otherwise.IsRemoveTableFinished

(tableID model.TableID)(model.Ts,bool)// GetAllCurrentTables should return all tables that are being run,

// being added and being removed.//// NOTE: two subsequent calls to the method should return the same

// result, unless there is a call to AddTable, RemoveTable, IsAddTableFinished// or IsRemoveTableFinished in between two calls to this method.

GetAllCurrentTables()[]model.TableID // GetCheckpoint returns the local checkpoint-ts and resolved-ts of

// the processor. Its calculation should take into consideration all// tables that would have been returned if GetAllCurrentTables had been

// called immediately before.GetCheckpoint()(checkpointTs, resolvedTs model.Ts)// GetTableStatus return the checkpoint and resolved ts for the given table

GetTableStatus(tableID model.TableID) tablepb.TableStatus }Copy在 Changefeed 的整个运行周期中，Scheduler 都处于工作状态，Agent 利用 Processor 提供的上述接口方法实现，实际地执行表调度任务，获取到表调度任务进行的程度，以及表同步单元当前的运行状态等，以供后续做出调度决策。

Coordinator & AgentScheduler 模块由 Coordinator 和 Agent 两部分组成Coordinator 运行在 Changefeed 内，Agent 运行在 Processor 内，Coordinator 和 Agent 即是 Changefeed 和 Processor 之间的通信接口。

二者使用 peer-2-peer 框架完成网络数据交换，该框架基于 gRPC 实现下图展示了一个有 3 个 TiCDC 节点的集群中，一个 Changefeed 的 Scheduler 模块的通信拓扑情况。

可以看到，Coordinator 和 Agent 之间会交换两类网络消息，消息格式由 Protobuf 定义，源代码位于 tiflow/cdc/scheduler/schedulepb第一类是 Heartbeat。

消息，Coordinator 周期性地向 Agent 发送 HeartbeatRequest，Agent 返回相应的 HeartbeatResponse，该类消息主要目的是让 Coordinator 能够及时获取到所有表在不同 TiCDC 节点上的同步状态。

第二类是 DispatchTable 消息，在有对表进行调度的需求的时候，Coordinator 向特定 Agent 发送 DispatchTableRequest，后者返回 DispatchTableResponse

，用于及时同步每一张表的调度进展下面我们从消息传递的角度，分别看一下 Coordinator 和 Agent 的工作逻辑Coordinator 工作过程Coordinator 会收到来自 Agent 的 。

HeartbeatReponse 和 DispatchTableResponse 这两类消息Coordinator 内的 CaptureM 负责维护 Capture 的状态，在每次接收到 HeartbeatResponse。

之后，都会更新自身维护的 Captures 的状态，包括每个 Capture 当前的存活状态，Capture 上当前同步的所有表信息同时也生成新的 HeartbeatRequest 消息，再次发送到所有 Agents。

ReplicationM 负责维护所有表的同步状态，它接收到 HeartbeatResponse 和 DispatchTableResponse 之后，按照消息中记录的表信息，更新自己维护的这些表对应的同步状态。

CaptureM 提供了当前集群中存活的所有 Captures 信息，ReplicationM 则提供了所有表的同步状态信息，SchedulerM 以二者提供的信息为输入，以让每个 Capture 上的表同步单元数量尽可能均衡为目标，生成表调度任务，这些表调度任务会被

ReplicationM 进一步处理，生成 DispatchTableRequest，然后发送到对应的 AgentAgent 工作过程Agent 会从 Coordinator 收到 HeartbeatRequest。

和 DispatchTableRequest 这两类消息对于前者，Agent 会收集当前运行在当前 TiCDC 节点上的所有表同步单元的运行状态，构造 HeartbeatRespone对于后者，则通过访问 Processor 来添加或者移除表同步单元，获取到表调度任务的执行进度，构造对应的 。

DispatchTableResponse，最后发送到 CoordinatorChangefeed 同步进度计算一个 changefeed 内同步了多张表对于每张表，有 Checkpoint 和 ResolvedTs

来标识它的同步进度，Coordinator 通过 HeartbeatResponse 周期性地收集所有表的同步进度信息，然后就可以计算得到一个 Changefeed 的同步进度具体计算方法如下：// AdvanceCheckpoint tries to advance checkpoint and returns current checkpoint.。

func(r *Manager)AdvanceCheckpoint(currentTables []model.TableID)(newCheckpointTs, newResolvedTs model

.Ts){ newCheckpointTs, newResolvedTs = math.MaxUint64, math.MaxUint64 for_, tableID :=range currentTables

{ table, ok := r.tables[tableID]if!ok {// Can not advance checkpoint there is a table missing.

return checkpointCannotProceed, checkpointCannotProceed }// Find the minimum checkpoint ts and resolved ts.

if newCheckpointTs > table.Checkpoint.CheckpointTs { newCheckpointTs = table.Checkpoint.CheckpointTs

}if newResolvedTs > table.Checkpoint.ResolvedTs { newResolvedTs = table.Checkpoint.ResolvedTs

}}return newCheckpointTs, newResolvedTs }Copy从上面的示例代码中我们可以看出，一个 Changefeed 的 Checkpoint 和 ResolvedTs，即是它同步的所有表的对应指标的最小值。

Changefeed 的 Checkpoint 的意义是，它的所有表的同步进度都不小于该值，所有时间戳小于该值的数据变更事件已经被同步到了下游；ResolvedTs 指的是 TiCDC 当前已经捕获到了所有时间戳小于该值的数据变更事件。

除此之外的一个重点是，只有当所有表都被分发到 Capture 上并且创建了对应的表同步单元之后，才可以推进同步进度以上从消息传递的角度对 Scheduler 模块基本工作原理的简单介绍下面我们更加详细地聊一下 Scheduler 对表表度任务的处理机制。

两阶段调度原理两阶段调度是 Scheduler 内部对表调度任务的执行原理，主要目的是降低 Move Table 操作对同步延迟的影响上图展示了将表 X 从 Agent-1 所在的 Capture 上挪动到 Agent-2 所在的 Capture 上的过程，具体如下：。

Coordinator 让 Agent-2 准备表 X 的数据Agent-2 在准备好了数据之后，告知 Coordinator 这一消息Coordinator 发送消息到 Agent-1，告知它移除表 X 的同步任务。

Agent-1 在移除了表 X 的同步任务之后，告知 Coordinator 这一消息Coordinator 再次发送消息到 Agent-2，开始向下游复制表 X 的数据Agent-2 再次发送消息到 Coordinator，告知表 X 正处于复制数据到下游的状态。

上述过程的重点是在将一张表从原节点上移除之前，先在目标节点上分配相关的资源，准备需要被同步的数据准备数据的过程，往往颇为耗时，这是引起挪动表过程耗时长的主要原因两阶段调度机制通过提前在目标节点上准备表数据，同时保证其他节点上有该表的同步单元正在向下游复制数据，保证了该表一直处于同步状态，这样可以减少整个挪动表过程的时间开销，降低对同步延迟的影响。

Replication set 状态转换过程在上文中讲述的两阶段调度挪动表的基本过程中，可以看到在 Agent-2 执行了前两步之后，表 X 在 Agent-1 和 Agent-2 的 Capture 之上，均存在表同步单元。

不同点在于，Agent-1 此时正在复制表，Agent-2 此时只是加载表Coordinator 使用 ReplicationSet 来跟踪一张表在多个 Capture 上的表同步单元的状态，并以此维护了该表真实的同步状态。

基本定义如下：// ReplicationSet is a state machine that manages replication states.type ReplicationSet struct

{ TableID model.TableID State ReplicationSetState Primary model.CaptureID Secondary model

.CaptureID Checkpoint tablepb.Checkpoint ...}CopyTableID 唯一地标识了一张表，State 则记录了当前该 ReplicationSet

所处的状态，Primary 记录了当前正在复制该表的 Capture 的 ID，而 Secondary 则记录了当前已经加载了该表，但是尚未同步数据的 Capture 的 ID，Checkpoint 则记录了该表当前的同步状态。

在对表进行调度的过程中，一个 ReplicationSet 会处于多种状态如下图所示：Absent 表示没有任何一个节点加载了该表的同步单元Prepare 可能出现在两种情况第一种是表正处于 Absent

状态，调用 Add Table 在某一个 Capture 上开始加载该表第二种情况是需要将正在被同步的表挪动到其他节点上，发起 Move Table 请求，在目标节点上加载表Commit 指的是在至少一个节点上，已经准备好了可以同步到下游的数据。

Replicating 指的是有且只有一个节点正在复制该表的数据到下游目标系统Removing 说明当前只有一个节点上加载了表的同步单元，并且当前正在停止向下游同步数据，同时释放该同步单元一般发生在上游执行了 。

Drop table 的情况在一张表被完全移除之后，即再次回到 Absent 状态下面假设存在一张表 table-0，它在被调度时发生的各种情况首先考虑如何将表 X 加载到 Agent-0 所在的 Capture 之上，并且向下游复制数据。

首先 table-0 处于 Absent 状态，此时发起 Add Table 调度任务，让 Agent-0 从 checkpoint = 5 开始该表的同步工作，Agent-0 会创建相应的表同步单元，和上游 TiKV 集群中的 Regions 建立网络连接，拉取数据。

当准备好了可以向下游同步的数据之后，Agent-0 告知 Coordinator 该表同步单元当前已经处于 Prepared 状态Coordinator 会根据该消息，将该 ReplicationSet。

从 Prepare 切换到 Commit 状态，然后发起第二条消息到 Agent-0，让它开始从 checkpoint = 5 从下游开始同步数据当 Agent-0 完成相关操作，返回响应到 Coordinator 之后，Coordinator 再次更新 table-0 的 。

ReplicationSet，进入到 Replicating 状态再来看一下移除表 table-0 的过程，如上所示最开始正处于 Replicating 状态，并且在 Capture-0 上同步Coordinator 向 。

Agent-0 发送 Remove Table 请求，Agent-0 通过 Processor 来取消该表的同步单元，释放相关的资源，待所有资源释放完毕之后，返回消息到 Coordinator，告知该表当前已经没有被同步了，同时带有最后同步的 Checkpoint。

在 Agent-0 正在取消表的过程中，Coordinator 和 Agent-0 之间依旧有保持通过 Heartbeat 进行状态通知，Coordinator 可以及时地知道当前表 t = 0 正处于

Removing 状态，在后续收到表已经被完全取消的消息之后，则从 Removing 切换到 Absent 状态最后再来看一下 Move Table，它本质上是先在目标节点 Add Table，然后在原节点上 。

Remove Table如上图所示，首先假设 table-0 正在 capture-0 上被同步，处于 Replicating 状态，现在需要将 table-0 从 capture-0 挪动到 capture-1。

首先 Coordinator 将 ReplicationSet 的状态从 Replicating 转移到 Prepare，同时向 Agent-1 发起添加 table-0 的请求，Agent-1 加载完了该表的同步单元之后，会告诉 Coordinator 这一消息，此时 Coordinator 会再次更新 table-0 到

Commit 状态此时可以知道表 table-0 目前正在 capture-0 上被同步，在 agent-1 上也已经有了它的同步单元和可同步数据Coordinator 再向 Agent-0 上发送 Remove Table

，Agent-0 收到调度指示之后，停止并且释放表 table-0 的同步单元，再向 Coordinator 返回执行结果Coordinator 在得知 capture-0 上已经没有该表的同步单元之后，将 Primary 从 capture-0 修改为 capture-1，告知 Agent-1 开始向下游同步表 table-0 的数据，Coordinator 在收到从 Agent-1 传来的响应之后，再次更新 table-0 的 状态为 。

Replicating从上面三种调度操作中，可以看到 Coordinator 维护的 ReplicationSet 记录了整个调度过程中，一张表的同步状态，它由从 Agent 处收到的各种消息来驱动状态的改变。

同时可以看到消息中还有 Checkpoint 和 Resolved Ts 在不断更新Coordinator 在处理收到的 Checkpoint 和 ResolvedTs 时，保证二者均不会发生会退总结以上就是本文的全部内容。

希望在阅读上面的内容之后，读者能够对 TiCDC 的 Scheduler 模块的工作原理有一个基本的了解TiCDC

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