企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:
这些方案都不能算完美,我们在了解和考虑了不同实现方式后,认为要想同时解决数据一致性和实时性,比较合理的方法应该是基于日志的解决方案,同时能够提供消息订阅的方式给下游系统使用。
DBus(数据总线)项目就是应这个需求而生的, DBus专注于数据的收集及实时数据流计算,通过简单灵活的配置,无侵入的方式对源端数据进行采集,采用高可用的流式计算框架,对公司各个IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过处理后转换成统一JSON的数据格式UMS,提供给不同下游客户订阅和消费,充当报表数据源、大数据分析数据源等。 目前DBus在公司内部广泛使用,支持oracle,mysql,log, RocketMQ等数据源,这次开源版本支持mysql数据源。
DBus的主要潜在客户包括:
专注于数据的收集及实时数据流计算,通过简单灵活的配置,以无侵入的方式对源端数据进行采集,采用高可用的流式计算框架,对公司各个IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚,经过转换处理后成为统一JSON的数据格式(UMS),提供给不同数据使用方订阅和消费,充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
详细介绍 DBus请参考 wiki
常见问题可参考 FAQ
系统介绍参考 system architecture
DBUS主要分为两个部分:貼源数据采集和多租户数据分发。两个部分之间以Kafka为媒介进行衔接。无多租户资源、数据隔离需求的用户,可以直接消费源端数据采集这一级输出到kafka的数据,无需再配置多租户数据分发。
DBUS源端数据采集大体来说分为2部分:
以下为具体实现原理
主要模块如下:
对于不同租户对不同源端数据有不同访问权限、脱敏需求的情形,需要引入Router分发模块,将源端貼源数据,根据配置好的权限、用户有权获取的源端表、不同脱敏规则等,分发到分配给租户的Topic。这一级的引入,在DBUS管理系统中,涉及到用户管理、Sink管理、资源分配、脱敏配置等。不同项目消费分配给他的topic。
感知源端schema变更: 当源端发生schema变更时,能自动感知schema变化,调整UMS版本号,并通过Kafka消息和邮件通知下游
数据实时脱敏: 可根据需求对指定列数据进行实时脱敏。脱敏策略包括:直接替换、MD5、murmur等脱敏算法,脱敏加盐,正则表达式替换等。支持用户开发jar包实现DBUS未覆盖的个性化脱敏策略。
初始化加载: 支持高效的初始化加载和重新加载,支持任意指定输出topic,灵活应对客户需求。
统一标准化消息传输协议: 使用统一的UMS(JSON格式)消息schema格式输出便于消费,提供数据线级ums_id保证数据顺序性,输出insert,Update(before/after),Delete event数据。
可靠多路消息订阅分发: 使用Kafka存储和传递消息保证可靠性和便捷的多用户订阅
支持分区表/系列表数据汇集: 支持分区表的数据汇集到一个“逻辑表” 。也可将用户自定义的系列表数据汇集到一个“逻辑表“。例:
实时监控&预警: 可视化监控系统能随时查看各数据线实时流量和延时状况;当数据线发生异常时,根据配置策略自动发邮件或短信通知相关负责人
关于编译代码,参考 compile
建议版本:0.6.x
下载发布包:请参考:downloads
DBus 自身使用 Apache v2.0 协议
关于DBus 自身协议,修改第三方包代码,以及三方包协议参考: License
与开源项目 Wormhole 项目搭配使用将是最佳选择。
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