`Binlog`的`过滤器`：`复制`过程中`过滤`表`和`数据库`的`底层`原理`。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Binlog 过滤器：复制过程中过滤表和数据库的底层原理

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 复制过程中 Binlog 过滤器的底层原理。Binlog 过滤器是实现灵活数据复制的关键组成部分，它允许我们精确控制哪些数据库和表的数据变更会被复制到从库。理解其工作原理对于构建高性能、可靠的复制架构至关重要。

1. Binlog 的基本概念

在深入过滤器之前，我们先回顾一下 Binlog 的基本概念。Binlog（Binary Log）是 MySQL 服务器记录所有数据变更的二进制日志文件。它包含了所有修改数据库数据的语句（例如 INSERT、UPDATE、DELETE）以及数据库结构的变更语句（例如 CREATE TABLE、ALTER TABLE）。Binlog 主要用于以下场景：

数据复制 (Replication): 从库通过读取主库的 Binlog 来同步数据。
数据恢复 (Point-in-Time Recovery): 利用 Binlog 可以将数据库恢复到过去的某个时间点。
审计 (Auditing): 记录数据库的所有变更，用于安全审计。

Binlog 的格式主要有三种：

STATEMENT: 记录 SQL 语句。这种格式的优点是 Binlog 文件较小，但缺点是某些语句（例如包含 NOW() 或 RAND() 函数的语句）在复制时可能导致主从数据不一致。
ROW: 记录每一行数据的变更。这种格式的优点是保证主从数据的一致性，但缺点是 Binlog 文件较大。
MIXED: 混合模式，MySQL 会自动选择使用 STATEMENT 或 ROW 格式，通常对于确定性语句使用 STATEMENT，对于不确定性语句使用 ROW。

2. 复制的基本流程

MySQL 复制的基本流程如下：

主库 (Master) 记录 Binlog: 主库上的任何数据变更都会被记录到 Binlog 中。
从库 (Slave) 连接主库: 从库启动时会连接到主库，并告知主库它需要从哪个 Binlog 文件和位置开始复制。
从库读取 Binlog: 从库上的 I/O 线程会读取主库的 Binlog 内容。
从库中继 Binlog: 从库将读取到的 Binlog 内容写入到 Relay Log 中。
从库应用 Binlog: 从库上的 SQL 线程会读取 Relay Log 中的事件，并将其应用到从库的数据库中。

3. Binlog 过滤器的作用和类型

Binlog 过滤器的作用是在复制过程中，根据预定义的规则，选择性地复制某些数据库和表的数据变更，忽略其他的数据变更。这允许我们在从库上只复制所需的数据，从而实现以下目标：

减少从库的存储空间: 只复制必要的数据，减少存储空间占用。
提高从库的性能: 减少需要应用的变更，提高从库的性能。
数据隔离: 在不同的从库上复制不同的数据，实现数据隔离。
专门用途: 从库可以专注于分析或报表等特定任务，只需同步相关数据。

常见的 Binlog 过滤器类型包括：

binlog-do-db 和 binlog-ignore-db: 用于指定需要复制或忽略的数据库。
replicate-do-table 和 replicate-ignore-table: 用于指定需要复制或忽略的表。
replicate-wild-do-table 和 replicate-wild-ignore-table: 使用通配符指定需要复制或忽略的表。
replicate-rewrite-db: 用于在复制过程中重写数据库名称。
replicate-filter-row-binlog-format: 用于指定在 ROW 格式下进行过滤。

4. 底层原理：Binlog 事件的解析和过滤

Binlog 过滤器工作的核心在于解析 Binlog 事件，并根据配置的过滤规则判断是否需要复制该事件。

4.1 Binlog 事件结构

Binlog 文件由一系列的 Binlog 事件组成。每个事件都包含以下信息：

事件头 (Event Header): 包含事件的时间戳、事件类型、服务器 ID 等信息。
事件体 (Event Body): 包含事件的具体内容，例如 SQL 语句、行数据变更等。

不同的事件类型对应不同的事件体结构。常见的事件类型包括：

QUERY_EVENT: 表示执行的 SQL 语句。
TABLE_MAP_EVENT: 将表 ID 映射到数据库和表名。
WRITE_ROWS_EVENT、UPDATE_ROWS_EVENT、DELETE_ROWS_EVENT: 表示行数据的插入、更新、删除操作。

4.2 过滤器的解析流程

从库的 I/O 线程读取到 Binlog 事件后，会进行以下处理：

解析事件头: 读取事件头，获取事件类型、时间戳等信息。
解析事件体: 根据事件类型，解析事件体，提取相关信息。例如，对于 QUERY_EVENT，提取 SQL 语句；对于 TABLE_MAP_EVENT，提取数据库和表名；对于 WRITE_ROWS_EVENT，提取变更的行数据。
应用过滤规则: 根据配置的 binlog-do-db、binlog-ignore-db、replicate-do-table、replicate-ignore-table 等规则，判断是否需要复制该事件。
复制或忽略事件: 如果事件符合复制规则，则将其写入 Relay Log；否则，忽略该事件。

4.3 过滤规则的匹配

过滤规则的匹配过程比较复杂，需要考虑以下因素：

事件类型: 不同的事件类型需要不同的过滤规则。例如，binlog-do-db 和 binlog-ignore-db 主要用于过滤 QUERY_EVENT 和 TABLE_MAP_EVENT，而 replicate-do-table 和 replicate-ignore-table 主要用于过滤 TABLE_MAP_EVENT 和 WRITE_ROWS_EVENT 等行事件。
数据库和表名: 需要从事件体中提取数据库和表名，与过滤规则进行匹配。
通配符: replicate-wild-do-table 和 replicate-wild-ignore-table 支持使用通配符进行匹配。
大小写敏感性: 数据库和表名的大小写敏感性取决于 MySQL 的配置。

4.4 示例代码 (简化版，仅用于说明原理)

以下是一个简化的 Python 代码示例，用于说明 Binlog 过滤器的基本原理：

class BinlogEvent:
    def __init__(self, event_type, timestamp, database=None, table=None, sql=None, rows=None):
        self.event_type = event_type
        self.timestamp = timestamp
        self.database = database
        self.table = table
        self.sql = sql
        self.rows = rows

def apply_filters(event, do_dbs=None, ignore_dbs=None, do_tables=None, ignore_tables=None):
    """
    应用 Binlog 过滤器
    """

    # 数据库级别过滤
    if do_dbs:
        if event.database not in do_dbs:
            return False  # 忽略事件

    if ignore_dbs:
        if event.database in ignore_dbs:
            return False  # 忽略事件

    # 表级别过滤 (需要先确定数据库)
    if do_tables:
        full_table_name = f"{event.database}.{event.table}"
        if full_table_name not in do_tables:
            return False  # 忽略事件

    if ignore_tables:
        full_table_name = f"{event.database}.{event.table}"
        if full_table_name in ignore_tables:
            return False  # 忽略事件

    return True  # 复制事件

# 示例事件
event1 = BinlogEvent(event_type="QUERY_EVENT", timestamp=1678886400, database="db1", table="table1", sql="INSERT INTO table1 (id, name) VALUES (1, 'test')")
event2 = BinlogEvent(event_type="WRITE_ROWS_EVENT", timestamp=1678886401, database="db2", table="table2", rows=[(1, 'test')])
event3 = BinlogEvent(event_type="QUERY_EVENT", timestamp=1678886402, database="db3", table="table3", sql="UPDATE table3 SET name = 'new_test' WHERE id = 1")

# 配置过滤器
do_dbs = ["db1", "db2"]
ignore_tables = ["db2.table2"]

# 应用过滤器
if apply_filters(event1, do_dbs=do_dbs, ignore_tables=ignore_tables):
    print(f"复制事件: {event1.event_type} - {event1.database}.{event1.table}")
else:
    print(f"忽略事件: {event1.event_type} - {event1.database}.{event1.table}")

if apply_filters(event2, do_dbs=do_dbs, ignore_tables=ignore_tables):
    print(f"复制事件: {event2.event_type} - {event2.database}.{event2.table}")
else:
    print(f"忽略事件: {event2.event_type} - {event2.database}.{event2.table}")

if apply_filters(event3, do_dbs=do_dbs, ignore_tables=ignore_tables):
    print(f"复制事件: {event3.event_type} - {event3.database}.{event3.table}")
else:
    print(f"忽略事件: {event3.event_type} - {event3.database}.{event3.table}")

代码解释:

BinlogEvent 类模拟 Binlog 事件的结构，包含事件类型、时间戳、数据库、表名、SQL 语句、行数据等信息。
apply_filters 函数模拟 Binlog 过滤器的逻辑，根据配置的 do_dbs、ignore_dbs、do_tables、ignore_tables 规则，判断是否需要复制事件。
示例代码创建了三个 Binlog 事件，并配置了 do_dbs 和 ignore_tables 规则，然后应用过滤器，打印结果。

输出结果:

复制事件: QUERY_EVENT - db1.table1
忽略事件: WRITE_ROWS_EVENT - db2.table2
忽略事件: QUERY_EVENT - db3.table3

这个示例只是一个简化的演示，实际的 Binlog 过滤器实现要复杂得多，需要处理各种事件类型、通配符、大小写敏感性等问题。

5. ROW 格式下的过滤

在 ROW 格式下，Binlog 记录的是每一行数据的变更，而不是 SQL 语句。因此，过滤器的实现方式也略有不同。

TABLE_MAP_EVENT 的重要性: 在 ROW 格式下，TABLE_MAP_EVENT 非常重要，因为它将表 ID 映射到数据库和表名。过滤器需要根据 TABLE_MAP_EVENT 来确定当前事件所属的数据库和表，才能应用过滤规则。
replicate-filter-row-binlog-format: 可以使用该参数来指定在 ROW 格式下进行过滤。
更细粒度的过滤: 在 ROW 格式下，可以实现更细粒度的过滤，例如根据行数据的内容进行过滤。但这需要编写自定义的过滤插件，比较复杂。

6. 过滤规则的配置

Binlog 过滤规则可以在 MySQL 的配置文件 (my.cnf 或 my.ini) 中配置，也可以通过命令行参数配置。

示例配置:

# my.cnf

[mysqld]
# 复制的数据库
binlog-do-db=db1
binlog-do-db=db2

# 忽略的数据库
binlog-ignore-db=db3

# 复制的表
replicate-do-table=db1.table1
replicate-do-table=db2.table2

# 忽略的表
replicate-ignore-table=db3.table3

# 使用通配符复制表
replicate-wild-do-table=db4.table%

注意事项:

过滤规则的配置顺序很重要。MySQL 会按照配置的顺序应用过滤规则。
建议在主库和从库上都配置过滤规则，以确保数据的一致性。
配置过滤规则后，需要重启从库才能生效。
使用 replicate-rewrite-db 可以实现数据库名称的重写，例如将主库的 db1 数据库复制到从库的 db1_replica 数据库。

7. 常见问题和注意事项

数据一致性: 配置错误的过滤规则可能导致主从数据不一致。在配置过滤规则之前，务必仔细测试。
性能影响: 复杂的过滤规则可能会影响复制性能。尽量避免使用过于复杂的过滤规则。
DDL 语句: 需要特别注意 DDL 语句（例如 CREATE TABLE、ALTER TABLE）的过滤。如果 DDL 语句没有被复制到从库，可能会导致复制中断。
GTID: 在使用 GTID 复制时，过滤规则的配置更加复杂，需要特别注意。

8. 总结：Binlog 过滤器原理与数据复制策略

Binlog 过滤器是 MySQL 复制机制中一个强大的工具，通过理解其解析 Binlog 事件和应用过滤规则的底层原理，我们可以更灵活地控制数据的复制过程，从而满足各种业务需求。合理配置过滤器可以显著提高从库的性能，减少存储空间占用，并实现数据隔离。掌握 Binlog 过滤器的使用，能帮助我们构建更健壮、更高效的 MySQL 复制架构。