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标题: Ape-DTS:开源 DTS 工具,助力自建 MySQL、PostgreSQL 迁徙上云 [打印本页]

作者: 北冰洋以北    时间: 2025-1-1 05:17
标题: Ape-DTS:开源 DTS 工具,助力自建 MySQL、PostgreSQL 迁徙上云
Ape-DTS 是一款高效、轻量级且功能强盛的开源工具,专注于解决数据迁徙、同步、校验、订阅与加工的需求。无论是将自建的 MySQL/PostgreSQL 数据库迁徙到云端,还是在不同数据库间进行数据迁徙,Ape-DTS 都能为您提供便捷且可靠的解决方案。它特殊得当于将自建 MySQL 数据库迁徙到其他 MySQL 环境(如云端 MySQL、KubeBlocks MySQL),大概其他分析型数据库(例如 ClickHouse、StarRocks),以及消息队列(例如 Kafka)等场景。
https://github.com/apecloud/ape-dts

为什么选择 Ape-DTS

Ape-DTS 是一款旨在实现 any-to-any 的数据迁徙工具:

Ape-DTS 支持 MySQL,Postgres,Redis,Mongo,StarRocks,ClickHouse,Kafka 等数据库间的迁徙,具体如下:
MySQL -> MySQLPostgreSQL -> PostgreSQLMongoDB -> MongoDBRedis -> RedisMySQL -> KafkaPostgreSQL -> KafkaMySQL -> StarRocksMySQL -> ClickHouseMySQL -> TiDBPostgreSQL -> StarRocks全量迁徙✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅增量同步✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅数据校验/订正/复查✅✅✅✅库表结构迁徙✅✅✅✅✅✅ 功能亮点


Ape-DTS 的性能表现

Ape-DTS 在多种场景下显现了良好的性能表现。本文使用 sysbench 生成全量和增量数据,分别使用 Ape-DTS 和 Debezium 实行迁徙任务,并对比结果。
以下是 MySQL -> MySQL 的测试,源端 MySQL和目标端 MySQL 均在 8C16G BCC(百度智能云云服务器)呆板上使用 Docker 部署。
可以看到,Ape-DTS 的全量/增减迁徙性能都显着优于 Debezium。在类似的节点规格(4C8G)下,Ape-DTS 的全量迁徙性能约为 Debezium 的 31 倍,Ape-DTS 的增量迁徙性能约为 Debezium 的 9 倍
测试一:全量数据迁徙

同步方式节点规格RPS(Rows per Second)源 MySQL 负荷(CPU/内存)目标 MySQL 负荷(CPU/内存)Ape-DTS1C2G714288.2% / 5.2%211% / 5.1%Ape-DTS2C4G9940314.0% / 5.2%359% / 5.1%Ape-DTS4C8G12658213.8% / 5.2%552% / 5.1%Debezium4C8G405121.5% / 5.2%51.2% / 5.1% 测试二:增量数据迁徙

同步方式节点规格RPS(Rows per Second)源 MySQL 负荷(CPU/内存)目标 MySQL 负荷(CPU/内存)Ape-DTS1C2G1500218.8% / 5.2%467% / 6.5%Ape-DTS2C4G2469218.1% / 5.2%687% / 6.5%Ape-DTS4C8G2628718.2% / 5.2%685% / 6.5%Debezium4C8G295120.4% / 5.2%98% / 6.5% 镜像对比

工具镜像巨细Ape-DTS86.4 MBDebezium1.38 GB 如何使用 Ape-DTS 迁徙 MySQL?

以下是 Ape-DTS 在 自建 MySQL 数据库迁徙到 KubeBlocks MySQL 场景中的现实使用示例。
更多示例可参考: https://github.com/apecloud/ape-dts/tree/main/docs/en/tutorial。
设置文件差异总结

针对不同的任务,设置文件中的 extract_type, sink_type 等其他设置不同。
以下是一个简略的设置文件差异总结。更多具体设置,可参考官网上教程、模板及设置说明:https://github.com/apecloud/ape-dts。
任务范例extract_typesink_type特殊设置说明库表结构迁徙structstructdo_dbs指定须要迁徙的数据库全量迁徙snapshotwriteparallel_type=snapshot全量抓取数据快照增量同步cdcwriteserver_id, do_events基于 binlog 同步数据变更数据校验snapshotcheck日记输出比力源库与目标库数据划一性数据订正check_logwritecheck_log_dir指定校验结果日记的路径,用于订正任务数据复查check_logcheckcheck_log_dir指定校验结果日记的路径 1. 准备工作

1.1 环境准备

工具准备

该示例中使用的 DTS_IMAGE 版本如下:
  1. APE_DTS_IMAGE="docker.io/apecloud/ape-dts:2.0.12"
复制代码
源库

用当地 Docker 搭建 MySQL。
  1. docker run -d --name some-mysql-1 \
  2. --platform linux/x86_64 \
  3. -it \
  4. -p 3307:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD="123456" \
  5. "$MYSQL_IMAGE" --lower_case_table_names=1 --character-set-server=utf8 --collation-server=utf8_general_ci \
  6. --datadir=/var/lib/mysql \
  7. --user=mysql \
  8. --server_id=1 \
  9. --log_bin=/var/lib/mysql/mysql-bin.log \
  10. --max_binlog_size=100M \
  11. --gtid_mode=ON \
  12. --enforce_gtid_consistency=ON \
  13. --binlog_format=ROW \
  14. --default_time_zone=+08:00
复制代码

记录源端的 URL:
  1. url=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
复制代码
目标库

我们在 ACK 上使用 KubeBlocks 搭建了 MySQL 集群,更多集群运维操纵可参考 KubeBlocks MySQL Examples。
查看到公网地点为: 47.xx.xx.xx,记录为你的 目标地点。
记录目标端地点:
  1. url=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
复制代码
1.2 数据准备

登录当地 MySQL,创建测试用的数据库和表。
  1. mysql -h127.0.0.1 -uroot -p123456 -P3307
  2. CREATE DATABASE test_db;
  3. CREATE TABLE test_db.tb_1(id int, value int, primary key(id));
  4. CREATE TABLE test_db.tb_2(id int, value text, primary key(id));
  5. INSERT INTO test_db.tb_1 VALUES(1,1),(2,2),(3,3),(4,4);
  6. INSERT INTO test_db.tb_2 VALUES(5,'a'),(6,'b'),(7,'c'),(8,'d');
复制代码
2. 库表结构迁徙

创建任务设置

   请将以下示例设置中的 extractor.url 和 sinker.url 更换为前面记录的源端 URL 和目标端 URL。
  核心设置:

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]extract_type=structdb_type=mysqlurl=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. [sinker]sink_type=structdb_type=mysqlurl=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [filter]do_dbs=test_db[parallelizer]parallel_type=serial[pipeline]buffer_size=100checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
检查目标库

3. 同步全量数据

创建任务设置

核心设置

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]db_type=mysqlextract_type=snapshoturl=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. [sinker]db_type=mysqlsink_type=writeurl=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [filter]do_dbs=test_dbdo_events=insert[parallelizer]parallel_type=snapshotparallel_size=8[pipeline]buffer_size=16000checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
检查目标库

4. 增量任务

创建任务设置

核心设置:

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]db_type=mysqlextract_type=cdcserver_id=2000url=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. [filter]do_dbs=test_dbdo_events=insert,update,delete[sinker]db_type=mysqlsink_type=writebatch_size=200url=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [parallelizer]parallel_type=rdb_mergeparallel_size=8[pipeline]buffer_size=16000checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
修改源库数据

检查目标库

5. 数据校验

在目标端修改数据

创建任务设置

核心设置

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]db_type=mysqlextract_type=snapshoturl=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. [sinker]db_type=mysqlsink_type=checkurl=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [filter]do_dbs=test_dbdo_events=insert[parallelizer]parallel_type=rdb_checkparallel_size=8[pipeline]buffer_size=16000checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. -v "/tmp/ape_dts/check_data_task_log/:/logs/" \
  4. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
查看校验结果

源库为基准,检查目标库的数据缺失和不同,校验结果以日记文件输出。
6. 数据订正


创建任务设置

核心设置

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]db_type=mysqlextract_type=check_logurl=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. check_log_dir=./check_data_task_log[sinker]db_type=mysqlsink_type=writeurl=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [filter]do_events=*[parallelizer]parallel_type=rdb_checkparallel_size=8[pipeline]buffer_size=16000checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. -v "/tmp/ape_dts/check_data_task_log/check/:/check_data_task_log/" \
  4. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
查看订正后的结果

7. 数据复查


修改目标库数据,构造和源库的差异

创建任务设置

核心设置

  1. cat <<EOL > /tmp/ape_dts/task_config.ini[extractor]db_type=mysqlextract_type=check_logurl=mysql://root:123456@127.0.0.1:3307?ssl-mode=disabled
  2. check_log_dir=./check_data_task_log[sinker]db_type=mysqlsink_type=checkurl=mysql://ape_test:Ape123456789@<目标地址>:3306?ssl-mode=disabled
  3. [filter]do_events=*[parallelizer]parallel_type=rdb_checkparallel_size=8[pipeline]buffer_size=16000checkpoint_interval_secs=1EOL
复制代码
启动任务

  1. docker run --rm --network host \
  2. -v "/tmp/ape_dts/task_config.ini:/task_config.ini" \
  3. -v "/tmp/ape_dts/check_data_task_log/check/:/check_data_task_log/" \
  4. -v "/tmp/ape_dts/review_data_task_log/:/logs/" \
  5. "$APE_DTS_IMAGE" /task_config.ini
复制代码
查看复查结果


更多教程



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