TiDB Binlog 源码阅读系列文章（八）Loader Package 介绍

在 上一篇文章 中，我们介绍了 Drainer server，其中 Syncer 的实现之一 MySQLSyncer 就是对 Loader 的封装。Loader 主要用于将 binlog 数据写入到支持 MySQL 协议的数据库。由于 Drainer/Reparo 等组件都需要类似功能，因此我们将 Loader 抽离成独立的 Package，供其他应用程序调用。Loader 代码主要在 TiDB Binlog repo 的 pkg/loader 目录下。

本文将从 Loader 的接口定义开始，由上至下的介绍 Loader 将 binlog 写入下游数据库的过程。

Loader Interface

Loader 组件的接口定义 ：

type Loader interface { // SetSafeMode 设置 SafeMode 状态 SetSafeMode(bool) // GetSafeMode 获取 SafeMode 状态 GetSafeMode() bool // Input 返回一个用于输入事务的 Channel Input() chan<- *Txn // Successes 事务执行成功后，将输出到 Successes Successes() <-chan *Txn // Close 安全关闭 Loader Close() // Run 运行 Loader 相关流程 Run() error }

Loader 将处理调用者传入的 Txn Cahnnel， Txn 的结构 中包含 DDL、DML 等信息，将在下一篇中详细介绍。Loader 的使用者可以将待同步的事务传入 Input，并从 Successes 中接收事务提交成功的事件通知。 Example Loader 是一个比较简单的 Loader 使用范例，可供大家参考。

SafeMode

了解 Binlog 组件的读者可能知道，drainer 有一个配置项 safe-mode。开启安全模式后，Loader 会将 Insert 语句换为 Replace 语句，将 Update 语句拆分为 Delete + Replace 语句，使得下游 MySQL/TiDB 可被重复写入。

在 Loader 中，我们通过 SetSafeMode 和 GetSafeMode 来设置和获取 SafeMode 状态。 SetSafeMode 和 GetSafeMode 的实现如下：

func (s *loaderImpl) SetSafeMode(safe bool) { if safe { atomic.StoreInt32(&s.safeMode, 1) } else { atomic.StoreInt32(&s.safeMode, 0) } } func (s *loaderImpl) GetSafeMode() bool { v := atomic.LoadInt32(&s.safeMode) return v != 0 }

SetSafeMode 和 GetSafeMode 实际上都是对 safeMode 这个变量进行原子操作，接下来我们来追踪一下 safeMode 变量，safeMode 在 (*executor).singleExec 函数中被用到：

func (e *executor) singleExec(dmls []*DML, safeMode bool) error { tx, err := e.begin() if err != nil { return errors.Trace(err) } for _, dml := range dmls { if safeMode && dml.Tp == UpdateDMLType { sql, args := dml.deleteSQL() _, err := tx.autoRollbackExec(sql, args...) if err != nil { return errors.Trace(err) } sql, args = dml.replaceSQL() _, err = tx.autoRollbackExec(sql, args...) if err != nil { return errors.Trace(err) } } else if safeMode && dml.Tp == InsertDMLType { sql, args := dml.replaceSQL() _, err := tx.autoRollbackExec(sql, args...) if err != nil { return errors.Trace(err) } } else { sql, args := dml.sql() _, err := tx.autoRollbackExec(sql, args...) if err != nil { return errors.Trace(err) } } } err = tx.commit() return errors.Trace(err) }

通过代码逻辑我们不难看出，singleExec 根据 DML 结构构建 SQL 语句，并在下游数据库执行。在 SafeMode 模式下，UPDATE 事件会被拆分成 DELETE 和 REPLACE 语句同步到下游，INSERT 事件会被转化为 REPLACE 语句同步到下游。也就是说 SafeMode 模式下，Loader 会忽略下游主键或唯一索引冲突的情况，强行向下同步新数据。但这样做的目的是什么呢？

从 上一篇文章 中 Checkpoint 一章我们了解到，写 checkpoint 操作并不是同步的，并且写 checkpoint 操作和写下游数据也并不能保证原子性，因此当 Loader 由于某些原因异常退出时，checkpoint 可能只能记录到退出时刻之前的一个恢复点，因此当同步任务重启时，Loader 可能会重复写入部分数据。开启 SafeMode，能保证 Loader 对下游数据库的操作是可重入的。通过 enableSafeModeInitializationPhase 函数也可以观察到，Drainer 开启的前 5 分钟是自动开启 SafeMode 模式的，目的就是避免这种情况。

主循环

主循环包含 Loader 运行的主要逻辑，Loader 的主循环在 (*loaderImpl).Run 函数中，这个函数大体上做了这样几个事：

// 省略了次要逻辑 for { select { case txn, ok := <-input: if !ok { if err := batch.execAccumulatedDMLs(); err != nil { return errors.Trace(err) } return nil } s.metricsInputTxn(txn) txnManager.pop(txn) if err := batch.put(txn); err != nil { return errors.Trace(err) } default: if len(batch.dmls) > 0 { if err := batch.execAccumulatedDMLs(); err != nil { return errors.Trace(err) } continue } } }

每接收到事务，执行 (*txnManager).pop。

每接收到事务，将事务 put 到 batchManager。

在合适的时候调用 (*batchManager).execAccumulatedDMLs。

因此我们只要理解了 txnManager 和 batchManager 就理解了 Loader 的行为。

txnManager

txnManager 这个 struct 名字起的有一些“大众化”，一眼看不出它的作用，实际它的“管理职能”很简单，就是起到一个内存用量控制的作用，原理也很容易理解。在 Loader 运行过程中，内存占用大户一般是各个 Channel。一个不加控制的 Channel 往往会持有数千个 Txn 结构的引用，而 Txn 结构中存储着一个事务的包含的全部数据变更，上游事务尺寸大一点，Loader 就吃不消了，因此 Loader 需要有手段能控制内存的使用。但是直接减少 Channel 的容量又会降低同步效率，因此我们通过事务的尺寸，动态的调整 Channel 的容量。txnManager 计算流经 txnManager 的事务总尺寸，当这个尺寸和超过一定阈值，就停止 pulling Input Channel，待下游消费（pop 被调用）后再继续 pulling Input Channel。

batchManager

batchManager 顾名思义，这是一个用于管理 batch 的结构，batchManager 内包含一个 []*Txn，当事务被 put 到 batchManager 时，batchManager 将该事务加入到缓存中 execAccumulatedDMLs 函数用于将缓存中的 DML 向下游执行。当缓存中 DML 数量达到预定阈值，或者 batchManager 接收到 DDL 时，batchManager 将调用 execAccumulatedDMLs函数将缓存中的 DML flush 到下游。

并行执行 DML

大家知道，Binlog 组件要接住上游 TiDB 集群的全部流量。而对于下游而言，单条流串行写入的负载场景对数据库并不是很友好，如果我们采用单条流串行写入的方式向下游同步数据，性能将很难满足要求。因此，Loader 需要有并行执行 DML 的能力。而这就带来了一个问题，如何在保证数据一致性的情况下，合理的拆分事务？

Causality 解决了这个问题，Causality 采用一种类似并查集的算法，对每一个 DML 进行分类，将相互关联的 DML 分为一组。我们来看一个例子，假设上游有一张包含主键和唯一索引的表，以下 DML 待同步：

DML1: INSERT INTO table_name (pk, uk) VALUES (1, 2); DML2: INSERT INTO table_name (pk, uk) VALUES (2, 3); DML3: UPDATE table_name SET pk = 4, uk = 3 WHERE pk = 2; DML4: DELETE FROM table_name WHERE pk = 1; DML5: INSERT INTO table_name (pk, uk) VALUES (1, 3);

首先关注 Event1 和 Event4 两条 SQL，当 DML1 是 Causality 接收到的第一个 DML 时，Causality 将其索引项作为叶子节点建立一颗树 Group1，当 Causality 接收到 DML4 时，由于 DML4 中存在和 Group1 叶子节点相同的索引项，因此将 DML4 加入 Group1，如图 1 所示：

图 1 包含相同索引键值的 DML 加入同一个 Group

同理当 Causality 接收到 DML1-4 时，Causality 内部维护的 Group 如图 2 所示：

图 2 不同索引键值的 DML 加入不同的 Group

根据图 2，我们可以直观的观察到，同 Group 中的 DML 操作的 Row 是有重叠的，非同 Group 的 DML 之间互不影响。因此，对于 Group 内 DML 需要按照时序串行执行，Group 间 DML 则可以并行执行。当 Causality 接收到 DML5 时，DML5 既和 Group1 相关，又和 Group2 相关，此处产生了冲突。在发生冲突时，Loader 会将各个 Group 中的 DML 执行完毕，Reset Causality，开始新一轮的分组，如图 3：

图 3 分组冲突情况

小结

本篇文章详细地介绍了 Loader Package 的设计、SafeMode、主要同步流程以及 DML 并行执行机制。希望能帮助大家在阅读代码的时候梳理重点、理清思路。下篇文章将介绍 Drainer 是如何实现数据同步的以及 binlog 增量备份文件的恢复。

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