Oracle goldengate 实现mysql到kafka同步配置

迷南。 2022-06-10 11:22 221阅读 0赞

# 一.oracle goldengate技术架构 #

Oracle GoldenGate 实现原理是通过抽取源端的redo log 或者 archive log ，然后通过TCP/IP投递到目标端，最后解析还原应用到目标端，使目标端实现 同源端数据同步。图1-1 是Oracle GoldenGate 的技术[架构][Link 1]。

![Image 1][]

其中target接受的容器包含：kafka,hbase,hdfs,关系数据库等.

![Center][]

# 二. 准备 #

在实现oracle goldengate 同步配置前，小求认为你已安装了一下环境

### 1. jdk配置 ###

源端：jdk1.7或以上

目标端：jdk1.8

### 2.目标端zookeeper配置 ###

版本：kafka\_2.11-0.10.1.

### 3.目标端kafka配置 ###

版本：zookeeper-3.4.8

详情配置，请见小求相关博文

# 三．源端 #

### 1.    环境 ###

#### 1.1  系统账号 ####

账号：192.168.3.207：root/root
    路径：/usr/local/soft/ggs_source

#### 1.2  系统环境配置 ####

![Center 1][]

![Image 1][]

### 2.    配置 ###

#### 2.1  ogg启动 ####

GGSCI是GoldenGate Software Command Interface的缩写，它提供了十分丰富的命令 来对GoldenGate 进行各种操作，如创建、修改、监控GoldenGate 进程等。

配置命令：

#      cd /usr/local/soft/ggs_source
    #      ./ggsci

#### 2.2  mysql用户登录 ####

#     dblogin sourcedb test@localhost:3306,userid root,password root

#### 2.3  配置manager ####

Manager进程是GoldenGate 的控制进程。如果把所有的 Oracle 进程比喻为军队，那么 Manager 就相当于司令。Manager 进程运行在源端和目标端上，它主要有以下几个方面的 作用：启动、监控、重启GoldenGate 的其他进程，报告错误及事件，分配数据存储空间， 发布阈值报告等。

每个源端或者目标端有且只能存在一个 Manager 进程。其运行状态有两种即 RUNNING（正在运行）和STOPPED（已经停止）。

在Windows 系统上，Manager进程是作为一个服务来启动的，而在类UNIX 系统中， Manager则是一个操作系统进程。

配置命令：

# edit param mgr
    port 17809
    dynamicportlist 17800-18000
    purgeoldextracts ./dirdat/*,usecheckpoints, minkeepdays 7

备注：源端口与目标端口对应

#### 2.4  启动mgr ####

#      start mgr
    查看启动进程
    #      info all

#### 2.5  配置extract ####

Extract 运行在数据库源端，负责从源端数据表或者日志中捕获数据。在早期的 GoldenGate 版本中，它通常被称为Collect 进程。按照其所处的阶段不同，Extract 的作用 可以按照时间来划分。

初始数据装载阶段：在初始数据装载阶段，Extract 进程直接从源端的数据表中抽取数据。 同步变化捕获阶段：初始数据同步完成以后，Extract 进程负责捕获源端数据的变化 （DML和DDL）。

Extract 进程利用其内在的checkpoint 机制，周期性地检查并记录其读写的位置，通常 是写入到一个本地的trail 文件。这种机制是为了保证如果Extract 进程终止或者操作系统 宕机，重新启动 Extract 进程后，GoldenGate 能够恢复到以前的状态，从上一个断点处继续 往下运行，而不会有任何数据损失。

Extract 进程的状态包括STOPPED（正常停止）、STARTING （正在启动）、RUNNING （正在运行）、ABENDED （Abnomal End 的缩写，表示异常结束）。

配置命令：

#      edit param ext_wpkg
    extract ext_wpkg
    setenv (MYSQL_HOME="/data/mysql/data")
    tranlogoptions altlogdest /data/mysql/data/mysql-bin.index
    dboptions host localhost,connectionport 3306
    sourcedb test, userid root,password root
    exttrail /usr/local/soft/ggs_source/dirdat/W3
    dynamicresolution
    gettruncates
    GETUPDATEBEFORES
    NOCOMPRESSDELETES
    NOCOMPRESSUPDATES
    table test.wms_test,TOKENS(TK-MY=@GETENV ('GGENVIRONMENT' , 'OSUSERNAME'));

备注：TOKENS，自定义的，可以去除

table test.wms_entry_warehouse_package;

#      ADD EXTRACT ext_wpkg, tranlog,begin now
    #      ADDEXTTRAIL /usr/local/soft/ggs_source/dirdat/W3, EXTRACT ext_wpkg

#### 2.6  配置pump ####

Pump 进程运行在数据库源端，其作用非常简单。如果源端使用了本地的trail 文件， 那么Pump 进程就会把trail 以数据块的形式通过TCP/IP协议发送到目标端，这通常也是推 荐的方式。Pump 进程本质是Extract 进程的一种特殊形式，如果不使用trail 文件，那么就 是Extract 进程在抽取完数据以后，直接投递到目标端。

与Pump 进程相对应的叫做Server Collector 进程，这个进程不需要引起人们的关注， 因为在实际操作过程中无需对其进行任何配置，所以对人们来说它是透明的。它运行在目 标端，其任务就是把 Extract/Pump 投递过来的数据块重新组装成trail 文件，人们称之为远 程trail 文件。

配置命令：

#      edit param pum_wpkg
    extract pum_wpkg
    rmthost 192.168.3.65,mgrport 17809
    rmttrail /usr/local/ogg/ogg/dirdat/WC
    passthru
    gettruncates
    table test.wms_test;

#     ADD EXTRACT pum_wcmd,EXTTRAILSOURCE /usr/local/soft/ggs_source/dirdat/W3;
    #     ADDRMTTRAIL /usr/local/ogg/ogg/dirdat/WC, EXTRACT pum_wpkg

备注：/usr/local/ogg/ogg/dirdat目标端 ogg路径

#### 2.7  配置defgen ####

#      edit param defgen_wpkg
    defsfile /usr/local/soft/ggs_source/dirdef/defgen_wpkg.prm
    sourcedb test@localhost:3306,userid root,password root
    table test.wms_entry_warehouse_wpkg;

备注：用于生成表字段映射

#### 2.8  生成defgen表字段映射 ####

进入ogg根目录

#      ./defgen paramfile/usr/local/soft/ggs_source/dirprm/defgen_wpkg.prm

备注：拷贝dirdef/defgen\_wpkg.prm文件到目标端dirdef/目录下

#### 2.9  启动extract和pump ####

#      start ext_wpkg
    #      start pum_wpkg
    #      info all

![Center 2][]

![Image 1][]

# 四．目标端 #

### 1.    环境 ###

#### 1.1  系统账号 ####

账号：182.168.3.65:ogg/ogg
    路径：/usr/local/ogg/ogg

#### 1.2  环境变量 ####

#      vi ~/.bashrc

![Center 3][]

![Image 1][]

备注：需要jdk1.8

### 2.    配置 ###

#### 2.1  配置kafka ####

定位../dirprm
    #      vi kafka.props

gg.handlerlist = kafkahandler
    gg.handler.kafkahandler.type = kafka
    gg.handler.kafkahandler.KafkaProducerConfigFile=custom_kafka_producer.properties
    gg.handler.kafkahandler.TopicName =wms_spark
    #gg.handler.kafkahandler.format =avro_op
    
    #gg.handler.kafkahandler.format=delimitedtext
    #json
    gg.handler.kafkahandler.format = json
    gg.handler.kafkahandler.format.insertOpKey = I
    gg.handler.kafkahandler.format.updateOpKey = U
    gg.handler.kafkahandler.format.deleteOpKey = D
    gg.handler.kafkahandler.format.prettyPrint = true
    gg.handler.kafkahandler.format.jsonDelimiter = CDATA[]
    #gg.handler.kafkahandler.format.generateSchema = true
    gg.handler.kafkahandler.format.schemaDirectory = dirdef
    #gg.handler.kafkahandler.format.treatAllColumnsAsString = true
    gg.handler.kafkahandler.format.includePrimaryKeys = true
    #gg.handler.kafkahandler.format.includeColumnNames=true
    #gg.handler.kafkahandler.format.fieldDelimiter=♫
    
    gg.handler.kafkahandler.SchemaTopicName=wms_spark_test
    gg.handler.kafkahandler.BlockingSend =false
    gg.handler.kafkahandler.includeTokens=true
    
    gg.handler.kafka.topicPartitioning=table
    gg.handler.kafkahandler.mode =op
    
    #gg.handler.kafkahandler.mode =tx
    
    #gg.handler.kafkahandler.maxGroupSize =100, 1Mb
    #gg.handler.kafkahandler.minGroupSize =50, 500Kb
    
    
    goldengate.userexit.timestamp=utc
    goldengate.userexit.writers=javawriter
    javawriter.stats.display=TRUE
    javawriter.stats.full=TRUE
    
    gg.log=log4j
    gg.log.level=INFO
    
    gg.report.time=30sec
    
    #Sample gg.classpath for Apache Kafka
    gg.classpath=dirprm/:/usr/local/hadoop/kafka_2.11-0.10.1.0/libs/*:/usr/local/ogg/ogg:/usr/local/ogg/ogg/lib/*
    #Sample gg.classpath for HDP
    #gg.classpath=/etc/kafka/conf:/usr/hdp/current/kafka-broker/libs/*
    
    javawriter.bootoptions=-Xmx512m -Xms32m -Djava.class.path=ggjava/ggjava.jar

#      vi custom_kafka_producer.properties

bootstrap.servers=hadoop-test-01:9092,hadoop-test-02:9092,hadoop-test-03:9092
    acks=1
    compression.type=gzip
    reconnect.backoff.ms=1000
    
    value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
    key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
    # 100KB per partition
    batch.size=102400
    linger.ms=10000

#### 2.2  启动ogg ####

#      ./ggsci

#### 2.3  配置manager ####

#      edit param mgr
    PORT 17809
    DYNAMICPORTLIST 17810-17909
    AUTORESTART EXTRACT *,RETRIES 5,WAITMINUTES 3
    PURGEOLDEXTRACTS /usr/local/ogg/ogg/dirdat/*,usecheckpoints, minkeepdays 3

备注：端口与源端端口对应

#### 2.4  启动mgr ####

#      start mgr

#### 2.5  配置replicat ####

Replicat 进程，通常也把它叫做应用进程。运行在目标端，是数据传递的最后一站， 负责读取目标端trail 文件中的内容，并将其解析为 DML或DDL语句，然后应用到目标数 据库中。

和Extract 进程一样，Replicat也有其内部的checkpoint 机制，保证进程重新启动后可 以从上次记录的位置开始恢复，而无数据损失的风险。 它的运行状态和 Extract 进程一致，包括 STOPPED、STARTING 、RUNNING 、 ABENDED 。

配置命令：

#      edit param rep_wpkg
    REPLICAT rep_wpkg
    sourcedefs /usr/local/ogg/ogg/dirdef/defgen_wpkg.prm
    TARGETDB LIBFILE libggjava.so SET property=dirprm/kafka_wms.props
    REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE
    GROUPTRANSOPS 10000
    #getUpdateBefores
    MAP test.wms_test , TARGET test.wms_test,keycols(ID), colMap(USEDEFAULTS,CREATEDBY=UPDATEDBY);

备注：keyclos设置主键,colMap字段对应

如果默认可以直接：

MAP test.wms_test ,    TARGET test.wms_test;

增加replicat

#      add replicat rep_wpkg, exttrail ./dirdat/WC

备注：WC与源端对应

#### 2.6  启动replicat ####

#      start rep_wpkg
    #      info all

![Center 4][]

![Image 1][]

# 五.kafka接受消息格式 #

{
        "table":"test.wms_test",
        "op_type":"U",
        "op_ts":"2017-08-17 11:04:52.602743",
        "current_ts":"2017-08-17T19:04:57.208000",
        "pos":"00000000070000013868",
        "primary_keys":[
            "ID"
        ],
        "tokens":{
            "TK-MY":"root"
        },
        "before":{
         "ID":1,
           ...
        },
        "after":{
            "ID":1,
           ...
        }
    }

本章主要利用oracle godengate 实现mysql到kafka同步配置，数据格式为json格式。下章，我们将实现mysql到hbase同步配置。

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/architecture
[Image 1]: 
[Center]: /images/20220610/d568b81107074b8fbc3590048abcf8a5.png
[Center 1]: /images/20220610/31491adb62f84f65882ddcb334dbc727.png
[Center 2]: /images/20220610/a0753f8a1f294edda2a1d99732fca0bd.png
[Center 3]: /images/20220610/10d8e1ef19ef4f65b6408486ecf1238d.png
[Center 4]: /images/20220610/45d21a43f00c4b0b8acc236545fb6994.png