DM 源码阅读系列文章（四）dump/load 全量同步的实现

dump 处理单元的代码位于 github.com/pingcap/dm/mydumper 包内，作用是从上游 MySQL 将表结构和数据导出到逻辑 SQL 文件，由于该处理单元总是运行在任务的第一个阶段（full 模式和 all 模式），该处理单元每次运行不依赖于其他处理单元的处理结果。另一方面，如果在 dump 运行过程中被强制终止（例如在 dmctl 中执行 pause-task 或者 stop-task），也不会记录已经 dump 数据的 checkpoint 等信息。不记录 checkpoint 是因为每次运行 mydumper 从上游导出数据，上游的数据都可能发生变更，为了能得到一致的数据和 metadata 信息，每次恢复任务或重新运行任务时该处理单元会 清理旧的数据目录，重新开始一次完整的数据 dump。

导出表结构和数据的逻辑并不是在 DM 内部直接实现，而是 通过 os/exec 包调用外部 mydumper 二进制文件 来完成。在 mydumper 内部，我们需要关注以下几个问题：

• 数据导出时的并发模型是如何实现的。

• no-locks, lock-all-tables, less-locking 等参数有怎样的功能。

• 库表黑白名单的实现方式。

mydumper 的一次完整的运行流程从主线程开始，主线程按照以下步骤执行：

1. 解析参数。

2. 创建到数据库的连接。

3. 会根据 no-locks 选项进行一系列的备份安全策略，包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。

4. START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。

5. 记录 binlog 位点信息。

6. less locking 处理线程的初始化。

7. 普通导出线程初始化。

8. 如果配置了 trx-consistency-only 选项，执行 UNLOCK TABLES /* trx-only */ 释放之前获取的表锁。注意，如果开启该选项，是无法保证非 InnoDB 表导出数据的一致性。更多关于一致性读的细节可以参考 MySQL 官方文档 Consistent Nonlocking Reads 部分。

9. 根据配置规则（包括 --database, --tables-list 和 --regex 配置）读取需要导出的 schema 和表信息，并在这个过程中有区分的记录 innodb_tables 和 non_innodb_table。

10. 为工作子线程创建任务，并将任务 push 到相关的工作队列。

11. 如果没有配置 no-locks 和 trx-consistency-only 选项，执行 UNLOCK TABLES /* FTWRL */ 释放锁。

12. 如果开启 less-locking，等待所有 less locking 子线程退出。

13. 等待所有工作子线程退出。

工作线程的并发控制包括了两个层面，一层是在不同表级别的并发，另一层是同一张表级别的并发。mydumper 的主线程会将一次同步任务拆分为多个同步子任务，并将每个子任务分发给同一个异步队列 conf.queue_less_locking/conf.queue，工作子线程从队列中获取任务并执行。具体的子任务划分包括以下策略：

• 开启 less-locking 选项的非 InnoDB 表的处理。

• less_locking_threads 任务执行完成之后，主线程就会 UNLOCK TABLES /* FTWRL */ 释放锁，这样有助于减少锁持有的时间。主线程根据 conf.unlock_tables 来判断非 InnoDB 表是否全部导出，普通工作线程或者 queue_less_locking 工作线程每次处理完一个非 InnoDB 表任务都会根据 non_innodb_table_counter和 non_innodb_done 两个变量判断是否还有没有导出结束的非 InnoDB 表，如果都已经导出结束，就会向异步队列 conf.unlock_tables 中发送一条数据，表示可以解锁全局锁。

• 每个 less_locking_threads 处理非 InnoDB 表任务时，会先 加表锁，导出数据，最后 解锁表锁。

• 先将所有 non_innodb_table 分为 num_threads 组，分组方式是遍历这些表，依此将遍历到的表加入到当前数据量最小的分组，尽量保证每个分组内的数据量相近。

• 上述得到的每个分组内会包含一个或多个非 InnoDB 表，如果配置了 rows-per-file 选项，会对每张表进行 chunks 估算，对于每一张表，如果估算结果包含多个 chunks，会将子任务进一步按照 chunks 进行拆分，分发 chunks 数量个子任务，如果没有 chunks 划分，分发为一个独立的子任务。

• 注意，在该模式下，子任务会 发送到 queue_less_locking，并在编号为 num_threads ~ 2 * num_threads 的子线程中处理任务。

• 未开启 less-locking 选项的非 InnoDB 表的处理。

• 遍历每一张非 InnoDB 表，同样对每张表进行 chunks 估算，如果包含多个 chunks，按照 chunks 个数分发同样的子任务数；如果没有划分 chunks，每张表分发一个子任务。所有的任务都分发到 conf->queue 队列。

• InnoDB 表的处理。

• 与未开启 less-locking 选项的非 InnoDB 表的处理相同，同样是 按照表分发子任务，如果有 chunks 子任务会进一步细分。

从上述的并发模型可以看出 mydumper 首先按照表进行同步任务拆分，对于同一张表，如果配置 rows-per-file 参数，会根据该参数和表行数将表划分为合适的 chunks 数，这即是同一张表内部的并发。具体表行数的估算和 chunks 划分的实现见 get_chunks_for_table 函数。

需要注意目前 DM 在任务配置中指定的库表黑白名单功能只应用于 load 和 binlog replication 处理单元。如果在 dump 处理单元内使用库表黑白名单功能，需要在同步任务配置文件的 dump 处理单元配置提供 extra-args 参数，并指定 mydumper 相关参数，包括 --database, --tables-list 和 --regex。mydumper 使用 regex 过滤库表的实现参考 check_regex 函数。

load 处理单元的代码位于 github.com/pingcap/dm/loader 包内，该处理单元在 dump 处理单元运行结束后运行，读取 dump 处理单元导出的 SQL 文件解析并在下游数据库执行逻辑 SQL。我们重点分析 Init 和 Process 两个 interface 的实现。

该阶段进行一些初始化和清理操作，并不会开始同步任务，如果在该阶段运行中出现错误，会通过 rollback 机制 清理资源，不需要调用 Close 函数。该阶段包含的初始化操作包括以下几点：

• 创建 checkpoint，checkpoint 用于记录全量数据的导入进度和 load 处理单元暂停或异常终止后，恢复或重新开始任务时可以从断点处继续导入数据。

• 应用任务配置的数据同步规则，包括以下规则：

• 初始化黑白名单

• 初始化表路有规则

• 初始化列值转换规则

该阶段的工作流程也很直观，通过 一个收发数据类型为 *pb.ProcessError 的 channel 接收运行过程中出现的错误，出错后通过 context 的 CancelFunc 强制结束处理单元运行。在核心的 数据导入函数 中，工作模型与 mydumper 类似，即在 主线程中分发任务，有多个工作线程执行具体的数据导入任务。具体的工作细节如下：

• 主线程会按照库，表的顺序读取创建库语句文件 <db-name>-schema-create.sql 和建表语句文件 <db-name>.<table-name>-schema-create.sql，并在下游执行 SQL 创建相对应的库和表。

• 主线程读取 checkpoint 信息，结合数据文件信息创建 fileJob 随机分发任务给一个工作子线程，fileJob 任务的结构如下所示 ：

   type fileJob struct {
      schema    string
      table     string
      dataFile  string
      offset    int64 // 表示读取文件的起始 offset，如果没有 checkpoint 断点信息该值为 0
      info      *tableInfo // 保存原库表，目标库表，列名，insert 语句 column 名字列表等信息
   }

• 在每个工作线程内部，有一个循环不断从自己 fileJobQueue 获取任务，每次获取任务后会对文件进行解析，并将解析后的结果分批次打包为 SQL 语句分发给线程内部的另外一个工作协程，该工作协程负责处理 SQL 语句的执行。工作流程的伪代码如下所示，完整的代码参考 func (w *Worker) run()：

   // worker 工作线程内分发给内部工作协程的任务结构
   type dataJob struct {
      sql         string // insert 语句, insert into <table> values (x, y, z), (x2, y2, z2), … (xn, yn, zn);
      schema      string // 目标数据库
      file        string // SQL 文件名
      offset      int64 // 本次导入数据在 SQL 文件的偏移量
      lastOffset  int64 // 上一次已导入数据对应 SQL 文件偏移量
   }
   
   // SQL 语句执行协程
   doJob := func() {
      for {
          select {
          case <-ctx.Done():
              return
          case job := <-jobQueue:
              sqls := []string{
                  fmt.Sprintf("USE `%s`;", job.schema), // 指定插入数据的 schema
                  job.sql,
                  checkpoint.GenSQL(job.file, job.offset), // 更新 checkpoint 的 SQL 语句
              }
              executeSQLInOneTransaction(sqls) // 在一个事务中执行上述 3 条 SQL 语句
          }
      }
   }
   
   // worker 主线程
   for {
      select {
      case <-ctx.Done():
          return
      case job := <-fileJobQueue:
          go doJob()
          readDataFileAndDispatchSQLJobs(ctx, dir, job.dataFile, job.offset, job.info)
      }
   }

• dispatchSQL 函数负责在工作线程内部读取 SQL 文件和重写 SQL，该函数会在运行初始阶段 创建所操作表的 checkpoint 信息，需要注意在任务中断恢复之后，如果这个文件的导入还没有完成，checkpoint.Init 仍然会执行，但是这次运行不会更新该文件的 checkpoint 信息。列值转换和库表路由也是在这个阶段内完成。

• 列值转换：需要对输入 SQL 进行解析拆分为每一个 field，对需要转换的 field 进行转换操作，然后重新拼接起 SQL 语句。详细重写流程见 reassemble 函数。

• 库表路由：这种场景下只需要 替换源表到目标表 即可。

• 在工作线程执行一个批次的 SQL 语句之前，会首先根据文件 offset 信息生成一条更新 checkpoint 的语句，加入到打包的 SQL 语句中，具体执行时这些语句会 在一个事务中提交，这样就保证了断点信息的准确性，如果导入过程暂停或中断，恢复任务后从断点重新同步可以保证数据一致。

本篇详细介绍 dump 和 load 两个数据同步处理单元的设计实现，对核心 interface 实现、数据导入并发模型、数据导入暂停或中断的恢复进行了分析。接下来的文章会继续介绍 binlog replication，relay log 两个数据同步处理单元的实现。

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 DM 源码阅读系列文章 

（一）序

（二）整体架构介绍

（三）数据同步处理单元介绍