CloudCanal 去年支持 OceanBase 数据迁移同步能力后，随着使用用户增多以及问题反馈，近期对该能力进行了一轮较大规模的优化。
本篇文章简要介绍这些优化点，以及未来该能力的演进方向。
CloudCanal 目前使用 OceanBase LogProxy 做增量数据订阅，使用方式相对简单明了。
@Override
public void notify(LogMessage message) {
try {
ParsedEntry entry = msgConvertor.convertMsgToEntry(message);
if (entry == null) {
return;
}
instance.getEventStore().put(entry);
} catch (Exception e) {
String msg = "parse ob msg failed.msg:" + ExceptionUtils.getRootCauseMessage(e);
log.error(msg, e);
throw new LogProxyClientException(ErrorCode.E_PARSE, msg);
}
}
消息解析对性能影响相对小，攒批 和 对端写入方式 影响更大。
攒批方面，我们将变更事件写入内存队列后，按照 个数/容量阈值(increBatchSize) 或 超时时间(fetchFromBrokerTimeoutMs) 刷出，提升批量写入的粒度。
对端写入方式，根据不同数据源，我们采用了 batch 、multisql 、 并行 、 upsert 等技术提升写入效率。
全量数据扫描 是 CloudCanal 全量数据迁移(或数据初始化)重要组成部分，需满足 性能优秀（2KB/record,>= 100k records 扫描速率）、可断点续传、可预测进度、表兼容性好 的要求。
其中前三者是业务要求，最后一种是尽可能满足前三者的前提下，做到更多表的兼容。
CloudCanal 碰到的"表"包含以下类型
CloudCanal 全量数据扫描主要面向关系型数据库，性能要求、断点续传能力、进度预测能力都基于主键展开。
此次优化，我们做了如下几方面工作，统一了扫描逻辑，并且让无/单/多主键、各种类型主键、分区表都可断点续传
此外，各个数据源可根据自身差异性，可扩展扫描语句、最大最小位点值获取逻辑、链接自定义(设置超时等)、执行语句上下文自定义(设置fetchSize等)。
全局二级索引（GLOBAL）对分布式数据库有着非常重要的作用，它让原本 多分区数据检索 操作 弱化成单分区检索，加速不同维度点查响应，提升 QPS。
对于 OceanBase 对端写入，CloudCanal 默认采用关系型数据库 INSERT IGNORE/ON DUPLICATE KEY UPDATE 规避主键/唯一键冲突。
但是对于带有 GLOBAL 索引的表，OceanBase 不支持 INSERT IGNORE 操作，所以此次优化，我们写入 OceanBase 的 INSERT 操作默认改为 ON DUPLICATE KEY UPDATE (REPLACE)。
从异构数据库同步 DDL 到 OceanBase，我们优化成白名单模式。
如 MySQL 到 OceanBase DDL 同步，默认支持
优化同时去除了 ALTER TABLE xxx CHANGE COLUMN、AFTER/BEFORE 等 OceanBase 现阶段不支持的语句。
此项能力随着 OceanBase 产品能力的进化而不断丰富。
对于类似 gmt_create datetime/timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 时间字段定义，当源端该字段值变化区间小于时间精度（被程序判定未变化），并且写入对端并非采用 upsert 方式（精确字段更新），那么该字段数据将不一致。
CloudCanal 在精确字段更新模式下，默认将时间字段置为更新状态，确保将源端值带到对端，解决不一致的问题。
OceanBase 商业版 OMS 的数据订阅能力有别于目前社区版的 LogProxy，如 OceanBase 官方逐步扩大其使用面，CloudCanal 将第一时间跟进兼容。
分布式数据库相对单机数据库，单表数据量大幅度增加（亿级表相当常见），数据校验和订正性能相比数据初始化，更加依赖数据扫描的性能，为此，CloudCanal 将开放 单表分片/分区并行扫描 的能力。
大表 通用/特殊化分区 是常见操作，目前 CloudCanal 对表分区的结构迁移并未有效支持，这种分区的结构迁移，对于同构数据库相当必要。后续，我们将提供 分区信息的结构迁移。
以 OceanBase 为源端数据迁移同步，目前支持 MySQL、StarRocks、OceanBase、Kafka 对端，我们希望后续如 Redis、ElasticSearch、Doris、Hudi 等数据源也能加入到这个目标数据源中。
本文主要介绍了 CloudCanal 在过去一段时间对 OceanBase 数据迁移同步能力的优化,从而是这个能力具备更强的性能、更好的兼容性、更加稳定的数据迁移同步表现。
如何正确创建Rails迁移，以便将表更改为MySQL中的MyISAM？目前是InnoDB。运行原始执行语句会更改表，但它不会更新db/schema.rb，因此当在测试环境中重新创建表时，它会返回到InnoDB并且我的全文搜索失败。我如何着手更改/添加迁移，以便将现有表修改为MyISAM并更新schema.rb，以便我的数据库和相应的测试数据库得到相应更新？ 最佳答案 我没有找到执行此操作的好方法。您可以像有人建议的那样更改您的schema.rb，然后运行:rakedb:schema:load，但是，这将覆盖您的数据。我的做法是(假设
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
使用带有Rails插件的vim，您可以创建一个迁移文件，然后一次性打开该文件吗？textmate也可以这样吗？ 最佳答案 你可以使用rails.vim然后做类似的事情::Rgeneratemigratonadd_foo_to_bar插件将打开迁移生成的文件，这正是您想要的。我不能代表textmate。 关于ruby-使用VimRails，您可以创建一个新的迁移文件并一次性打开它吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://sta
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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