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数据同步功能的使用

参数配置

使用kafka consumer需要按照如下方式进行配置，可变更参数的配置参考补充说明。

··配置gcluster参数[l1]

/opt/gcluster/config/gbase_8a_gcluster.cnf

_gbase_transaction_disable=1（注意一定不要用0）

gcluster_lock_level=10（不建议用2）

_gcluster_insert_cache_buffer_flag=1

gcluster_assign_kafka_topic_period=20

gcluster_kafka_max_message_size=1000000

gcluster_kafka_batch_commit_dml_count=100000

gcluster_kafka_local_queue_size=210000

gcluster_kafka_consume_batch=100

gcluster_kafka_user_allowed_max_latency=15

··可变更参数说明：

·gcluster_assign_kafka_topic_period，自动接管consumer的时间周期，单位为秒，例如A节点宕机了，最大需要等待gcluster_assign_kafka_topic_period秒之后，A节点负责的同步任务会被其他节点接管。最小值20s，最大值120s。

·gcluster_kafka_max_message_size，从kafka topic获得消息的最大长度，单位为字节，最大值1000000000字节，这个值需要大于等于kafka server的配置（message.max.bytes），否则可能造成消费问题，即，如果kafka队列中存在一条消息，其大小超过gcluster_kafka_max_message_size就会造成消费卡住。

·gcluster_kafka_batch_commit_dml_count，一次提交dml操作的数量，适当调大能明显提高性能，但是如果一个topic涉及的表很多（几百个表）则建议该参数调小，表越多越应该调小，调小的目的是使得一次提交命中的表少一些，具体需要结合具体用户场景、同步速度、资源占用情况具体对待。 未来启用新事务后，表数量多对性能的影响会降低，会再次更新手册。需要注意的是，此参数是一个意向值，程序未必会严格按照此参数来提交，比如如果一个事务包含大量DML操作，那么程序必须确保事务完整性；再比如从kafka取消息、解析消息的速度慢于往单机提交数据的速度，那么程序也会选择先提交，而不是一定要等待满足gcluster_kafka_batch_commit_dml_count参数。

·gcluster_kafka_user_allowed_max_latency，允许消息在8a集群层缓存多长时间，超时之后必须马上提交，单位是毫秒。此参数与gcluster_kafka_batch_commit_dml_count作用类似，都是决定什么时候提交的。多攒一些数据再提交，有利于降低磁盘占用，如果用户对数据延迟不太敏感，而对磁盘占用比较敏感，可以通过这个参数来调节。典型值一般可以设置为50000~20000，需要注意提交动作本身也需要消耗时间。

·gcluster_kafka_local_queue_size，储存dml操作的队列的长度，建议至少为gcluster_kafka_batch_commit_dml_count的二倍多一些。

·gcluster_kafka_consume_batch，consumer一次读取kafka消息的条数。如果kafka队列里的消息size较小，可以设大，反之设小，此参数对性能的影响不大，所以一般没必要设太大，建议设为10~1000。

··配置gnode参数

/opt/gnode/config/gbase_8a_gbase.cnf

_gbase_transaction_disable=1（注意一定不要用0）

gbase_tx_log_mode=ONLY_SPECIFY_USE（注意一定不要用USE,STANDARD_TRANS）

gbase_buffer_insert=1024M

gbase_tx_log_flush_time=5

··可变更参数说明：

gbase_buffer_insert，insert buffer的大小，随gcluster_kafka_batch_commit_dml_count的设置进行调整，如果数据量大，且consumer任务多，建议调大。需要保证单机insert buffer足够，否则会导致异常。

gbase_tx_log_flush_time，单机内存数据刷新频率，单位为秒。建议设为5秒。

注：如果现场之前使用的是“gbase_tx_log_mode=USE,STANDARD_TRANS”这种配置（之前开发过程中使用事务模式的配置，后面已放弃这种配置），则在修改参数“gbase_tx_log_mode= ONLY_SPECIFY_USE”后，最好把之前同步数据涉及的表重导一遍数据（否则可能会报错）。如果数据量较大也可以配置gnode参数“_gbase_bsi_check_disable=1”绕过这个检查报错逻辑（这种情况产生的报错并不会造成什么问题。关掉检查的缺点是可能会在后面如果有其他bug引起错误后，无法及时报错）。

注意各节点的配置都要一致，只改动部分节点可能产生未知错误。

启停命令

以下命令在任意Coordinator节点，通过gccli执行。

创建consumer task

Create kafka consumer <consumer_name> transaction topic <kafka_topic_name> brokers ’ip:port, ip:port,…’;

Consumer_name：消费任务的名称。唯一，不允许重复，最大长度64 bytes。

kafka_topic_name：需要消费的kafka topic名称，最大长度64bytes。

ip:kafka broker的ip。

port:kafka broker的port。

限制：不允许两个consumer task使用相同的topic+brokers组合。

示例，创建名为test1的consumer task，从topic_1消费数据：

Create kafka consumer test1 transaction topic topic_1 brokers ’10.10.10.10:9092,10.10.10.11:9092’;

删除consumer task

Drop kafka consumer <consumer_name>;

删除前需要先确保consumer task处于停止状态，否则会报错。

查看consumer task属性

show kafka consumer <consumer_name>;

查看单个consumer的属性，属性即为创建consumer task时指定的参数。

show transaction consumer;

查看全部进行数据同步的consumer属性。

启动consumer task

start kafka consumer <consumer_name>;

执行后会启动指定的consumer，从上一次的位置继续同步。

所有已经启动的consumer task，其运行在哪个节点是由任务调度线程来分配的，不一定运行在命令所在的节点，可以查看consumer task运行状态来获得其运行在哪个节点（IP地址）。

只要用户没有下stop命令来停止consumer task，consumer task就会一直运行，即使把集群全部stop，当再次start集群的时候，consumer task又自动继续运行。

停止

stop kafka consumer <consumer_name>;

执行后会停止指定的consumer。

状态查询

select * from information_schema.kafka_consumer_status;

查询所有已启动的consumer task的同步状态。

字段含义为：

Consumer： consumer name

IP: consumer task运行在哪个节点（IP地址）。

Topic: kafka topic name

Status: start、stop两种状态[l3]。

Min_offset：当前kafka队列里的最小offset，如果成功连接到了kafka server，这个字段是实际值，否则是0。

Max_offset: 当前kafka队列里的最大offset，如果成功连接到了kafka server，这个字段是实际值，否则是0。

Cur_offset：8a目前正在取得的消息的offset。

Process_offset: 8a正在执行同步的消息的offset。

Commit_offset: 8a最后一次执行commit操作时，对应的消息的offset，也就是说，当前同步或者消费到的offset。

Exception： 最后一次出现错误时的错误描述信息，异常包括：连不上kafka server、解析json消息出错以及详细的错误原因、目标表不存在、目标表列定义错误（列名、列数量、列顺序）、在集群层处理数据同步的时候发生错误、发给单机执行单机报错、提交错误。

Consumer task运行中的异常处理

如果遇到json消息解析出错(表定义不一致的情况例外)，consumer task会转换到睡眠状态，查看运行状态可以在exception栏位看到具体是什么问题，其中包含出错消息对应的offset，用户应该stop这个consumer task，用kafka自带的consumer工具读取这个offset的消息，检查问题，kafka自带工具的用法：

$kafka_home/bin/kafka-simple-consumer-shell.sh --broker-list 192.168.103.74:9092[l4]  --topic test3 --offset 797 --max-messages 1 --partition 0

如果遇到集群加锁失败或者自身节点离线，会退出自身节点负责的所有consumer task，等待consumer task调度器分配任务，这时候查看运行状态会显示： 

status=waiting start，IP=unknown。

如果遇到gbase单机执行同步报错，consumer task会转换到睡眠状态[l5]，用户应该根据异常描述，处理了相关问题后，重启consumer task。

下面简要介绍一下各种异常描述信息所代表的含义，以及用户应该采取什么措施来处理问题。

··json解析问题

异常信息为： consumer HANG UP due to parse kafka message error, you need modify the json and restart consumer.parse json error, kafka offset=8888, error=CJosn lib can't parse the json, error maybe (before): ||B":"2","D":"2"}}]||

表示Offset=8888这个消息有错误，对应的json为：

{"table":"TEST.t5","op_type":"I","pos":"00000000050095733212","primary_keys":["A"],"before":{},"after":{"A":"\","B":"2","D":"2"}},

可以看到"\"存在转义不当问题，正确格式是："\\"。

提示错误位于||B":"2","D":"2"}}]||这段内容之前。

在UTF8模式下，OGG可以做到正确处理转义，这条错误json是用其他工具生成的。

··缺少primary key

异常信息为：consumer HANG UP due to parse kafka message error, you need modify the json and restart consumer.parse json error, kafka offset=8888, error=primary key can not be empty, table_name=TEST.T5

表示Offset=8888这个消息有错误，对应的json为：

{"table":"TEST.t5","op_type":"D","pos":"00000000050095733212","primary_keys":[],"before":{"A":"1"},"after":{"A":"1","B":"2","D":"2"}}

可以看到这是delete操作，要求primary key必须不为空。

··Primary key无效

异常信息为：consumer HANG UP due to parse kafka message error, you need modify the json and restart consumer.parse json error, kafka offset=8888, error=dml update: can not find primary key's value from before condition, table_name=TEST.T5

表示Offset=8888这个消息有错误，对应的json为：{"table":"TEST.t5","op_type":"D","pos":"00000000050095733212","primary_keys":["B"],"before":{"A":"1"},"after":{"A":"1","B":"2","D":"2"}},

Primary key=B，但是从before里找不到B对应的数据，说明是无效的primary key。

目标表表不存在

异常信息为：table TEST.T5 is not exist in gbase8A, please create table in gbase8a。

用户在8a建表后，去consumer所在的coordinator执行[l6]continue kafka consumer 即可继续同步数据。

··表定义不一致

异常信息为：consumer HANG UP due to parse kafka message error, you need modify the json and restart consumer.parse json error, kafka offset=8888, error=column wrong, table_name=TEST.T5 wrong column=[E]

··Primary key不固定

异常信息为：primary key changed!! table_name=TEST.T5, old primary key:[A], new primary key:[A,B]。

··数据入库错误

异常信息为： Find error done!kafka offset [8888], consumer HANG UP due to can not process this message. You need restart consumer., error=[192.168.6.162:5050](GBA-02AD-0005)Failed to query in gnode:

DETAIL: Data truncated for column 'D' at row 1

SQL: INSERT INTO "TEST"."T5_n1" ("A", "B", "D") VALUES ('1','2','2fffffffffffffffffff')

原因是2fffffffffffffffffff数据越界。

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