本篇内容介绍了“分布式MySQL Binlog存储系统的架构怎么设计”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
kingbus是一个基于raft强一致协议实现的分布式MySQL binlog 存储系统。它能够充当一个MySQL Slave从真正的Master上同步binglog，并存储在分布式集群中。同时又充当一个MySQL Master将集群中的binlog 同步给其他Slave。 kingbus具有如下特性：
兼容MySQL 复制协议，通过Gtid方式同步Master上的binlog，同时支持slave通过Gtid方式从kingbus拉取binlog。
跨地域数据复制，kingbus通过raft协议支持跨地域间的数据复制。写入到集群的binlog数据在多个节点间保证强一致，并保证binlog顺序与master上完全一致。
高可用，由于kingbus是构建在Raft强一致协议之上，能够实现集群中过半数节点存活的情况下，整个binlog拉取和推送服务高可用。
kingbus能降低Master的网络传输流量。在一主多从的复制拓扑中，Master需要发送binlog到各个slave，如果slave过多的话，网络流量很有可能达到Master的网卡上限。例如在Master执行delete大表或者online DDL等操作，都有可能造成瞬间生成大量的binlog event，如果master下面挂10台slave的话，master上的网卡流量就会放大10倍。如果master使用千兆网卡，产生了10MB/S以上的流量就有可能将其网卡跑满。通过kingbus连接master的方式，可以将slave分散到多台机器上，从而均衡传输流量。
简化Master Failover流程，只需将连接在kingbus上的一台Slave提升为Master，并将kingbus重新指向新的Master，其他slave依旧连接在kingbus上，复制拓扑保持不变。
节省Master存储binlog文件的空间。一般MySQL上都是较为昂贵的SSD，如果binlog文件占用空间较多，就使得MySQL存储的数据不得不降低。可以通过将binlog都存储到kingbus中，从而降低Master上binlog文件的存储数量
支持异构复制。通过阿里巴巴开源的canal连接到kingbus，kingbus源源不断推送binlog给canal，canal接收完binlog再推送给kafka消息队列，最终存入HBase里，业务部门通过Hive直接写SQL的方式来实现业务的实时分析。
kingbus整体架构如下图所示：
storage负责存储raft log entry和Metadata，在kingbus中，将raft log和mysql binlog融合在一起了，通过不同的头部信息区分，raft log的数据部分就是binlog event，这样就不需要分开存储两类log，节省存储空间。因为kingbus需要存储一些元信息，例如raft 节点投票信息、某些特殊binlog event的具体内容（FORMAT_DESCRIPTION_EVENT）。
raft复制kingbus集群的Lead选举、日志复制等功能，使用的是etcd raft library。
binlog syncer，只运行在Raft集群的Lead节点上，整个集群只有一个syncer。syncer伪装成一个slave，向Master建立主从复制连接，Master会根据syncer发送的executed_gtid_set过滤syncer已经接受的binlog event，只发送syncer没有接收过的binlog event，这套复制协议完全兼容MySQL 主从复制机制。syncer收到binlog event后，会根据binlog event类型做一些处理，然后将binlog event封装成一个消息提交到raft 集群中。通过raft算法，这个binlog event就可以在多个节点存储，并达到强一致的效果。
binlog server，就是一个实现了复制协议的Master，真正的slave可以连接到binlog server监听的端口，binlog server会将binlog event发送给slave，整个发送binlog event的过程参照MySQL 复制协议实现。当没有binlog event发送给slave时，binlog server会定期发送heartbeat event给slave，保活复制连接。
api server，负责整个kingbus集群的管理，包括以下内容：
raft cluster membership操作，查看集群状态，添加一个节点、移除一个节点，更新节点信息等
binlog syncer相关操作，启动一个binlog syncer，停止binlog syncer，查看binlog syncer状态。
binlog server相关操作，启动一个binlog server，停止binlog server，查看binlog server状态。 server层的各种异常，都不会影响到raft层，server可以理解为一种插件，按需启动和停止。以后扩展kingbus时，只需要实现相关逻辑的server就行。例如实现一个kafka协议的server，那么就可以通过kafka client消费kingbus中的消息。
storage中有两种日志形态，一种是raft日志（以下称为raft log），由raft算法产生和使用，另一种是用户形态的Log（也就是mysql binlog event）。Storage在设计中，将两种Log形态组合成一个Log Entry。只是通过不同的头部信息来区分。Storage由数据文件和索引文件组成，如下图所示：
segment固定大小（1GB），只能追加写入，名字为first_raft_index-last_raft_index，表示该segment的raft index范围。
只有***一个segment可写，其文件名为first_raft_index-inprogress，其他segment只读。
只读的segment和对应的index file都是通过mmap方式写入和读取。
***一个segment的index 内容同时存储在磁盘和内存。读取索引是只需要在内存中读取。
Etcd raft library在处理已经Apply的日志、committed entries等内容时，是单线程处理的。具体函数参考链接，这个函数处理时间要确保尽可能短，如果处理时间超过raft 选举时间，会造成集群重新选举。这一点需要特别注意。
binlog syncer主要工作就是：
拉取binlog event
解析并处理binlog event
提交binlog event到raft 集群。 很明显可以通过pipeline机制来提个整个过程的处理速度，每个阶段kingbus都使用单独的goroutine来处理，通过管道来衔接不同阶段。 由于binlog syncer是按照binlog event一个一个接收的，syncer并不能保证事务完整性，有可能在syncer挂了后，需要重新连接Master，这时候***一个事务有可能不完整，binlog syncer需要有发现事务完整性的能力，kingbus实现了事务完整性解析的功能，完全参考MySQL源码实现。
binlog server实现了一个master的功能，slave与binlog server建立复制连接时，slave会发送相关命令，binlog server需要响应这些命令。最终发送binlog event给slave。对于每个slave，binlog server会启动一个goroutine不断读取raft log，并去掉相关头部信息，就变成了binlog event，然后再发送给slave。
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