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基于最终一致性的数据同步工具的设计与实现2 对于数据同步工具 Syncer，一致性是保证其正确性的关键因素，并且对于 实现中的很多选择提供了理论依据，所以本文着重对于相关理论进行一些简单的介绍。 FLP不可能性原理 FLP 不可能性原理(FLP Impossibility) [Fischer, M. J. et al., 1985] 的名 称起源于它的三位论文作者，Fischer、Lynch 和 Paterson。这篇论文研究的 是在异步系统中，想要解决共识问题，是否可能，会受到怎样的限制的讨论 (结论同样可以适用于，存在拜占庭故障的同步系统中)。 共识问题是普遍存在于分布式系统中的基本问题:即，使得分布式系统中 的各个处理者最后都对同一个结果值达成共识。一个可以解决停机故障的共识 问题的协议需要满足“终止”、“一致同意”和“有效性” [Consensus, 2019] 这三个特性: 所有无错误的进程(处理过程)最终都将决定一个值; 所有会做决定的无错误进程决定的都将是同一个值; 如果所有正确的进程提出了同一个值，那么任何正确的进程都将决定同一个值。 FLP 不可能性原理论文中的研究环境模型假设如下: 无拜占庭故障 拜占庭故障或称为拜占庭将军问题(The Byzantine Generals Problem) [Lamport, L. et al, 1982]，是指在分布式系统中，某些处理 者可能在面对其他处理者时，展现不一致的结果，从而影响系统整体达 成一致的问题。拜占庭故障一般比较少见，在系统被黑客攻击等情况下 可能出现。 消息通信是可靠的，异步的 所有消息都可以正确的最终发送到接收方，并且只发送一次。此处异步 的定义在于:对于进程的处理消息延迟，对于传递消息的延迟都没有上 限。 通过反证法，FLP 不可能性原理形成了两条主要结论: 在异步模型环境下并不存在任何一个完全容错的分布式共识算法。除了 满足上述三个特性的，较“强”形式的共识算法不可能实现，论文还证 明了比它弱一些的、只需要“最终被决定的值必须被至少一个进程提出 过”的共识算法也是不可能实现的。 换句话说，在异步模型中，即使 仅仅只有一个进程可能崩溃的情况下，就已经不存在可以解决共识问题 分布式算法。这是该问题的理论...

基于最终一致性的数据同步工具的设计与实现1 这个系列的文章将基于本人的硕士毕业论文，介绍数据同步工具 Syncer 。 数据同步，顾名思义，就是在跨系统之间进行同步的数据。取决于不同的具体业务目的和应用场景，不同的数据同步工具及框架的功能侧重点往往并不相同，因而不同的人也会使用不同的名称来称呼这类工具，比如数据传输工具，数据采集工具等等。 在系统逐渐发展，复杂度增加之后会产生数据同步的需求。系统需要将数据同步到同构数据库做冗余备份，或者是同步到异构数据库提供其他服务。数据同步工具有许多应用场景:数据库管理员进行数据库实时备份以及数据恢复;微服务开发者为了进行数据自治进行数据冗余，或者为了提高查询效率从而将两张表进行Join;大数据开发平台为了进行大规模在线、离线计算而同步获取业务数据。 常见实现 为了解决数据同步的问题，有许多公司进行了尝试。在国内外许多数据同步工具中，有两种主要的实现方式: 批量查询数据，然后批量导入。常见例子有:为了将 MySQL 数据同步 到 Hive 中，可以直连 MySQL 数据库，然后 Select 表中数据，然后使 用特定格式保存到本地文件作为中间存储，最后把文件 Load 到 Hive 表中。这种方式实现简单，但是也有明显的缺陷:耗时随着数据量的变 大而逐渐变大;大量的 Select 语句对数据源的影响很大，从而影响正 常业务;实时性相对较差。所以这种实现方式逐渐被多数公司放弃，转而开发下面一种方式； 基于数据库的操作日志的数据变更分发。例如，Binary Log 是 MySQL 以二进制形式存储的日志，记录了 MySQL 中的数据变更，MySQL 集 群自身的主从同步也是基于 Binary Log 实现。同步工具通过实时获取 Binary Log 的变更事件，然后合并数据变更，从而还原数据源的数据。 通过这种异步变更通知的方式，可以有效降低对原有数据源的影响，并且具有相当好的实时性和性能。接下来将着重介绍这种数据同步工具的 实现。 目前在国内外基于 MySQL 数据库 Binary Log 的数据同步工具有许多，比如阿里巴巴的 Canal [Canal, 2019]，Github 社区维护的 Debezium [Debezium, 2019]。Canal 支持从 ...