一、项目介绍
名称：otter [‘ɒtə(r)]
译意： 水獭，数据搬运工
语言： 纯java开发
定位： 基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库。
二、工作原理
原理描述：
基于Canal开源产品，获取数据库增量日志数据。
典型管理系统架构，manager(web管理)+node(工作节点)。
a. manager运行时推送同步配置到node节点
b. node节点将同步状态反馈到manager上
基于zookeeper，解决分布式状态调度的，允许多node节点之间协同工作。
三、otter能解决什么？
异构库同步
a. mysql -> mysql/oracle. (目前开源版本只支持mysql增量，目标库可以是mysql或者oracle，取决于canal的功能)
单机房同步 (数据库之间RTT < 1ms)
a. 数据库版本升级
b. 数据表迁移
c. 异步二级索引
异地机房同步 (比如阿里巴巴国际站就是杭州和美国机房的数据库同步，RTT > 200ms，亮点)
a. 机房容灾
双向同步
a. 避免回环算法 (通用的解决方案，支持大部分关系型数据库)
b. 数据一致性算法 (保证双A机房模式下，数据保证最终一致性，亮点)
文件同步
a. 站点镜像 (进行数据复制的同时，复制关联的图片，比如复制产品数据，同时复制产品图片).
四、单机房复制示意图
说明：
a. 数据on-Fly，尽可能不落地，更快的进行数据同步. (开启node loadBalancer算法，如果Node节点S+ETL落在不同的Node上，数据会有个网络传输过程)
b. node节点可以有failover / loadBalancer.
五、异地机房复制示意图
说明：
a. 数据涉及网络传输，S/E/T/L几个阶段会分散在2个或者更多Node节点上，多个Node之间通过zookeeper进行协同工作 (一般是Select和Extract在一个机房的Node，Transform/Load落在另一个机房的Node)
b. node节点可以有failover / loadBalancer. (每个机房的Node节点，都可以是集群，一台或者多台机器)
六、初步性能指标
单机房同步
a. 100tps ， 延迟100ms
b. 5000tps, 延迟1s
中美异地机房同步
a. 100tps ， 延迟2s
b. 5000tps ，延迟10s
ps. 性能指标取决于目标数据库性能，数据大小等多个因素，单机房100b大小，极限tps可以1w+
七、otter核心model关系图
名词解释
- Pipeline：从源端到目标端的整个过程描述，主要由一些同步映射过程组成
- Channel：同步通道，单向同步中一个Pipeline组成，在双向同步中有两个Pipeline组成
- DataMediaPair：根据业务表定义映射关系，比如源表和目标表，字段映射，字段组等
- DataMedia : 抽象的数据介质概念，可以理解为数据表/mq队列定义
- DataMediaSource : 抽象的数据介质源信息，补充描述DateMedia
- ColumnPair : 定义字段映射关系
- ColumnGroup : 定义字段映射组
- Node : 处理同步过程的工作节点，对应一个jvm
八、otter的S/E/T/L stage阶段模型
说明：为了更好的支持系统的扩展性和灵活性，将整个同步流程抽象为Select/Extract/Transform/Load，这么4个阶段。
Select阶段: 为解决数据来源的差异性，比如接入canal获取增量数据，也可以接入其他系统获取其他数据等。
Extract/Transform/Load 阶段：类似于数据仓库的ETL模型，具体可为数据join，数据转化，数据Load的。
