TiDB Cloud
TiDB Self-Managed
Learning Center
お問い合わせ

DM での継続的なデータ検証

このドキュメントでは、DM で継続的なデータ検証を使用する方法、その動作原理、および制限について説明します。

ユーザーシナリオ

アップストリーム データベースからダウンストリーム データベースにデータを段階的に移行するプロセスでは、データの流れによってデータの破損や損失が発生する可能性がわずかにあります。クレジット業界や証券業界など、データの一貫性が必要なシナリオでは、移行の完了後に完全なデータ検証を実行して、データの一貫性を確保できます。

ただし、増分移行シナリオでは、アップストリームとダウンストリームが継続的にデータを書き込んでいます。データはアップストリームとダウンストリームで常に変化しているため、テーブル内のすべてのデータに対して完全なデータ検証 (たとえば、 同期差分インスペクターを使用) を実行することは困難です。

増分移行シナリオでは、DM で継続的なデータ検証機能を使用できます。この機能により、データがダウンストリームに継続的に書き込まれる増分移行中に、データの整合性と一貫性が保証されます。

継続的なデータ検証を有効にする

次のいずれかの方法を使用して、継続的なデータ検証を有効にすることができます。

  • タスク構成ファイルで有効にします。
  • dmctl を使用して有効にします。

方法 1: タスク構成ファイルで有効にする

継続的なデータ検証を有効にするには、次の構成項目をタスク構成ファイルに追加します。

# Add the following configuration items to the upstream database that needs to be validated:
mysql-instances:
  - source-id: "mysql1"
    block-allow-list: "bw-rule-1"
    validator-config-name: "global"
validators:
  global:
    mode: full # "fast" is also allowed. "none" is the default mode, which means no validation is performed.
    worker-count: 4 # The number of validation workers in the background. The default value is 4.
    row-error-delay: 30m # If a row cannot pass the validation within the specified time, it will be marked as an error row. The default value is 30m, which means 30 minutes.

設定項目は次のとおりです。

  • mode : 検証モード。可能な値はnone 、 full 、およびfastです。
    • none : デフォルト値。これは、検証が実行されないことを意味します。
    • full : 変更された行と下流のデータベースで取得された行を比較します。
    • fast : 変更された行がダウンストリーム データベースに存在するかどうかのみを確認します。
  • worker-count : バックグラウンドでの検証ワーカーの数。各ワーカーはゴルーチンです。
  • row-error-delay : 行が指定された時間内に検証に合格できない場合、エラー行としてマークされます。デフォルト値は 30 分です。

完全な構成については、 DM 拡張タスクコンフィグレーションファイルを参照してください。

方法 2: dmctl を使用して有効にする

継続的なデータ検証を有効にするには、 dmctl validation startコマンドを実行します。

Usage:
  dmctl validation start [--all-task] [task-name] [flags]

Flags:
      --all-task            whether applied to all tasks
  -h, --help                help for start
      --mode string         specify the mode of validation: full (default), fast; this flag will be ignored if the validation task has been ever enabled but currently paused (default "full")
      --start-time string   specify the start time of binlog for validation, e.g. '2021-10-21 00:01:00' or 2021-10-21T00:01:00
  • --mode : 検証モードを指定します。可能な値はfastとfullです。
  • --start-time : 検証の開始時間を指定します。フォーマットは2021-10-21 00:01:00または2021-10-21T00:01:00に従います。
  • task : 継続的な検証を有効にするタスクの名前を指定します。 --all-task使用して、すべてのタスクの検証を有効にすることができます。

例えば：

dmctl --master-addr=127.0.0.1:8261 validation start --start-time 2021-10-21T00:01:00 --mode full my_dm_task

継続的なデータ検証を使用する

継続的なデータ検証を使用する場合、dmctl を使用して検証のステータスを表示し、エラー行を処理できます。 「エラー行」とは、アップストリーム データベースとダウンストリーム データベースの間で矛盾が見つかった行を指します。

検証ステータスをビュー

次のいずれかの方法を使用して、検証ステータスを表示できます。

方法 1: dmctl query-status <task-name>コマンドを実行します。継続的なデータ検証が有効になっている場合、検証結果は各サブタスクのvalidationフィールドに表示されます。出力例:

"subTaskStatus": [
    {
        "name": "test",
        "stage": "Running",
        "unit": "Sync",
        "result": null,
        "unresolvedDDLLockID": "",
        "sync": {
            ...
        },
        "validation": {
            "task": "test", // Task name
            "source": "mysql-01", // Source id
            "mode": "full", // Validation mode
            "stage": "Running", // Current stage. "Running" or "Stopped".
            "validatorBinlog": "(mysql-bin.000001, 5989)", // The binlog position of the validation
            "validatorBinlogGtid": "1642618e-cf65-11ec-9e3d-0242ac110002:1-30", // The GTID position of the validation
            "result": null, // When the validation is abnormal, show the error message
            "processedRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0", // Statistics of the processed binlog rows.
            "pendingRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0", // Statistics of the binlog rows that are not validated yet or that fail to be validated but are not marked as "error rows"
            "errorRowsStatus": "new/ignored/resolved: 0/0/0" // Statistics of the error rows. The three statuses are explained in the next section.
        }
    }
]

方法 2: dmctl validation status <taskname>コマンドを実行します。

dmctl validation status [--table-stage stage] <task-name> [flags]
Flags:
  -h, --help                 help for status
      --table-stage string   filter validation tables by stage: running/stopped

上記のコマンドでは、 --table-stageを使用して、検証中のテーブルをフィルター処理するか、検証を停止できます。出力例:

{
    "result": true,
    "msg": "",
    "validators": [
        {
            "task": "test",
            "source": "mysql-01",
            "mode": "full",
            "stage": "Running",
            "validatorBinlog": "(mysql-bin.000001, 6571)",
            "validatorBinlogGtid": "",
            "result": null,
            "processedRowsStatus": "insert/update/delete: 2/0/0",
            "pendingRowsStatus": "insert/update/delete: 0/0/0",
            "errorRowsStatus": "new/ignored/resolved: 0/0/0"
        }
    ],
    "tableStatuses": [
        {
            "source": "mysql-01", // Source id
            "srcTable": "`db`.`test1`", // Source table name
            "dstTable": "`db`.`test1`", // Target table name
            "stage": "Running", // Validation status
            "message": "" // Error message
        }
    ]
}

エラーの種類やエラー時間など、エラー行の詳細を表示する場合は、次のdmctl validation show-errorコマンドを実行します。

Usage:
  dmctl validation show-error [--error error-state] <task-name> [flags]

Flags:
      --error string   filtering type of error: all, ignored, or unprocessed (default "unprocessed")
  -h, --help           help for show-error

出力例:

{
    "result": true,
    "msg": "",
    "error": [
        {
            "id": "1", // Error row id, which will be used in processing error rows
            "source": "mysql-replica-01", // Source id
            "srcTable": "`validator_basic`.`test`", // Source table of the error row
            "srcData": "[0, 0]", // Data of the error row in the source table
            "dstTable": "`validator_basic`.`test`", // Target table of the error row
            "dstData": "[]", // Data of the error row in the target table
            "errorType": "Expected rows not exist", // Error type
            "status": "NewErr", // Error status
            "time": "2022-07-04 13:33:02", // Discovery time of the error row
            "message": "" // Additional information
        }
    ]
}

エラー行の処理

継続的なデータ検証でエラー行が返された後、エラー行を手動で処理する必要があります。

継続的なデータ検証でエラー行が見つかった場合、検証はすぐには停止しません。代わりに、エラー行を記録して処理できるようにします。エラー行が処理される前のデフォルトのステータスはunprocessedです。ダウンストリームでエラー行を手動で修正した場合、検証では、修正されたデータの最新のステータスが自動的に取得されません。エラー行は引き続きerrorフィールドに記録されます。

検証ステータスでエラー行を表示したくない場合、またはエラー行を解決済みとしてマークする場合は、 validation show-errorコマンドを使用してエラー行 ID を見つけ、その後、指定されたエラー ID でそれを処理できます。

dmctl には、次の 3 つのエラー処理コマンドが用意されています。

  • clear-error : エラー行をクリアします。 show-errorコマンドはエラー行を表示しなくなりました。

    Usage:
  dmctl validation clear-error <task-name> <error-id|--all> [flags]

Flags:
      --all    all errors
  -h, --help   help for clear-error

  • ignore-error : エラー行を無視します。このエラー行は「無視」としてマークされます。

    Usage:
  dmctl validation ignore-error <task-name> <error-id|--all> [flags]

Flags:
      --all    all errors
  -h, --help   help for ignore-error

  • resolve-error : エラー行は手動で処理され、「解決済み」としてマークされます。

    Usage:
  dmctl validation resolve-error <task-name> <error-id|--all> [flags]

Flags:
      --all    all errors
  -h, --help   help for resolve-error

継続的なデータ検証を停止する

継続的なデータ検証を停止するには、次のvalidation stopコマンドを実行します。

Usage:
  dmctl validation stop [--all-task] [task-name] [flags]

Flags:
      --all-task   whether applied to all tasks
  -h, --help       help for stop

詳細な使用方法については、 dmctl validation startを参照してください。

実装

DM での継続的なデータ検証 (バリデーター) のアーキテクチャは次のとおりです。

validator summary

継続的なデータ検証のライフサイクルは次のとおりです。

validator lifecycle

継続的なデータ検証の詳細な実装は次のとおりです。

  1. バリデーターは上流からbinlogイベントをプルし、変更された行を取得します。
    • バリデータは、syncer によって増分的に移行されたイベントのみをチェックします。イベントが syncer によって処理されていない場合、バリデーターは一時停止し、syncer が処理を完了するまで待機します。
    • イベントが syncer によって処理された場合、バリデーターは次の手順に進みます。
  2. バリデーターはbinlogイベントを解析し、ブロック リストと許可リスト、テーブル フィルター、およびテーブル ルーティングに基づいて行をフィルター処理します。その後、バリデーターは変更された行をバックグラウンドで実行される検証ワーカーに送信します。
  3. 検証ワーカーは、同じテーブルと同じ主キーに影響する変更された行をマージして、「期限切れ」のデータの検証を回避します。変更された行はメモリにキャッシュされます。
  4. 検証ワーカーが一定数の変更された行を蓄積するか、一定の時間間隔が経過すると、検証ワーカーは主キーを使用してダウンストリーム データベースにクエリを実行し、現在のデータを取得して変更された行と比較します。
  5. 検証ワーカーはデータ検証を実行します。検証モードがfullの場合、検証ワーカーは変更された行のデータをダウンストリーム データベースのデータと比較します。検証モードがfastの場合、検証ワーカーは変更された行の存在のみをチェックします。
    • 変更された行が検証に合格すると、変更された行はメモリから削除されます。
    • 変更された行が検証に失敗した場合、バリデーターはすぐにエラーを報告しませんが、行を再度検証する前に一定の時間間隔を待ちます。
    • 変更された行が (ユーザーが指定した) 指定された時間内に検証に合格できない場合、バリデーターはその行をエラー行としてマークし、ダウンストリームのメタ データベースに書き込みます。移行タスクをクエリすることで、エラー行の情報を表示できます。詳細については、 検証ステータスをビューおよびエラー行の処理を参照してください。

制限事項

  • 検証するソース テーブルには、主キーまたは null 以外の一意のキーが必要です。
  • DM がアップストリーム データベースから DDL を移行する場合、次の制限が適用されます。
    • DDL で主キーを変更したり、列の順序を変更したり、既存の列を削除したりしてはなりません。
    • テーブルを削除してはなりません。
  • 式を使用してイベントをフィルタリングするタスクはサポートされていません。
  • TiDB と MySQL では浮動小数点数の精度が異なります。 10^-6 より小さい差は等しいと見なされます。
  • 次のデータ型はサポートされていません。
    • JSON
    • バイナリデータ

このページは役に立ちましたか？