数据校验
功能介绍
数据校验工具 gs_datacheck，分为check服务和extract服务。check服务用于数据校验，extract服务用于数据抽取和规整。
原理介绍
全量校验：
在全量数据迁移完成后，由extract服务对MySQL源端和openGauss目标端数据通过JDBC方式进行数据抽取然后规整计算，并将计算后的中间数据推送到kafka中。最后由check服务提取kafka中的中间数据，构建默克尔树，通过默克尔树比对实现表数据校验且输出校验结果。
增量校验：
由debezium服务侦听源端MySQL数据库的增量数据，到指定topic。再由源端extract服务处理该topic增量数据，触发check增量校验。
环境准备
- ARM+openEuler 20.03 或 X86+CentOS 5.7
- JDK ： JDK11+
- MYSQL：要求5.7+版本
- openGauss：openGauss3.0.0+
操作步骤
全量校验 gs_datacheck 依赖MySQL一键式迁移工具gs_rep_portal，可实现全量迁移的安装、启动、停止、卸载整个过程。
下载gs_rep_portal
wget https://opengauss.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/tools/portal/PortalControl-5.0.0.tar.gz解压，并进入portal对应目录
tar -zxvf PortalControl-5.0.0.tar.gz cd portal修改gs_rep_portal配置文件
配置文件位于config目录内，数据校验相关的配置文件主要包含如下三个，相关参数含义简要说明如下：
- application.yml
#校验服务配置 修改application.yml文件 server: port: 9000 # 为校验服务web端口，默认可不修改 logging: config: # absolute_path/config/log4j2.xml 设置校验服务日志路径为config/log4j2.xml文件绝对路径 spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 # 为kafka工作地址，默认安装可不修改 data: check: data-path: ./check_result # 校验结果输出地址，默认配置可不修改 source-uri: http://127.0.0.1:9001 # server.port=9001 源端服务请求地址，默认配置可不修改 sink-uri: http://127.0.0.1:9002 # server.port=9002 目标端服务请求地址，默认配置可不修改 auto-delete-topic: 2 #配置是否自动删除Topic，0不删除，1校验全部完成后删除，2表校验完 成后删除，默认值为2 increment-max-diff-count: 10 #增量校验表最大处理差异数，超过则暂停校验，差异降低则重新自动开启增量校验 core-pool-size: 10 #并发线程数设置，根据当前环境配置，可不修改，默认10，设置为0则系统自动分配 max-retry-times: 1000 # 心跳等最大尝试次数，默认1000 retry-interval-times: 10000 # 心跳、进度等最大间隔时间单位毫秒 默认10000 # 提供三种过滤规则，分别是表级、行级、列级。规则是以列表集合的形式配置的。 rules: enable: false # 过滤规则开关：enable=true启用过滤规则，enable=false关闭过滤规则 # 表级过滤规则：通过配置黑白列表来过滤当前数据库表。 # 黑白列表配置是互斥的，即不能同时配置黑白列表，如果同时配置黑名单和白名单，则只有白名单才会生效。 # 黑名单和白名单配置规则必须遵守： # 配置的name属性必须是white或black，否则规则无效，我们将自动过滤无效规则 # 如果配置的text属性不不符合正则表达式，或者为空，则该规则无效，将自动丢弃该规则 # 如果配置的TEXT重复，则规则项将自动筛选重复项。 table: # - name: white # text: ^[a-zA-Z][a-zA-Z_]+$ # - name: black # text: ^[a-zA-Z][a-zA-Z_]+$ # 行级过滤是通过添加规则来过滤所有表中需要验证的记录。 # 根据主键对表数据进行升序排序，并根据用户配置的抽取范围来进行数据抽取。 # 如果表规则和行规则同时配置，则行规则将根据表规则进行适配。 # 行级规则配置规则 例如：10,100 # 如果表名为table_name，主键为id，给当前表添加该行级过滤规则，则SQL等效为select * from table_name order by id asc limit 10 , 100 # 行配置规则必须遵守： # 如果配置的文本与正则表达式^\d+(\,\d+)不匹配，则该规则无效，将自动筛选 # 如果配置的名称不不符合正则表达式，或者为空，则该规则无效，将自动筛选 # 如果配置的名称重复，则规则项将自动筛选重复的名称 # 行过滤规则配置 row: # - name: ^[a-zA-Z][a-zA-Z_]+$ # text: 10,100 # - name: ^[a-zA-Z][a-zA-Z_]+$ # text: 100,100 # - name: ^[a-zA-Z]+$a-zA-Z_]+$ # text: 100,300 # - name: ^[a-zA-Z]+$ # text: 10a,100 # - name: ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+$ # text: 10,100 # 列级过滤是通过添加的规则来过滤当前表中需要校验的字段列。列级过滤分为两类：包含规则和排他规则。它们之间是互斥的。 # 包含规则只校验已配置的字段列表，排他规则不校验已配置字段列表。由于我们进行数据校验时，要求待校验表必须包含主键。因此，如果包含规则中没有配置主键字段，包含规则将自动添加主键列。此外，如果排它规则中配置了主键字段，则排它规则将自动删除主键列 # 列级规则配置 # name: 表名称 表名称不能为空，会自动过滤重复表配置 # text: field1,field2,...field # attribute: include 表示包含规则 或者 exclude表示排它规则 column: # - name: t_test_1 # text: id,portal_id,func_id,name,width,last_upd_time # attribute: include # - name: t_test_2 # text: id,portal_id,func_id,name # attribute: include # - name: t_test_2 # text: name,height,last_upd_time,last_upd_time # attribute: include # - name: t_test_4 # text: name,height,last_upd_time # attribute: exclude- application-source.yml
源端服务配置 修改application-source.yml文件 server: port: 9001 # 为源端抽取服务web端口，默认可不修改 logging: config: # absolute_path/log4j2source.xml 设置校验服务日志路径为config/log4j2source.xml文件绝对路径 spring: check: server-uri: http://127.0.0.1:9000 # 校验服务请求地址，默认配置可不修改 max-core-pool-size: 10 # 并发线程数设置，可不修改，默认10，设置为0则系统自动分配 max-retry-times: 1000 # 最大尝试次数 retry-interval-times: 10000 # 最大间隔时间单位毫秒 默认10000 extract: schema: test # 当前校验数据schema，mysql 数据库名称 databaseType: MS # 当前校验数据库类型 mysql MS , opengauss OG query-dop: 8 # 表JDBC并行查询度，当表数据量超过百万时自动生效，默认为8，最大64 debezium-enable: false # 是否开启增量配置 debezium-topic: data_check_avro_inc_topic_w1 # debezium topic debezium-serializer: AvroSerializer # 序列化类型 StringSerializer or AvroSerializer debezium-avro-registry: http://localhost:8081 # avro schema 注册地址 debezium-groupId: debezium-extract-group # debezium topic groupId debezium-time-period: 1 # 增量校验配置周期（单位分钟）: 24 * 60 unit: Min debezium-num-period: 1000 # 增量校验数量周期，最小值100，默认1000 kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 # 为kafka工作地址，默认安装可不修改 # 数据源配置，工具默认采用druid数据源，用户可以自定义配置连接池参数,可根据当前校验数据库任务数量（表数量）进行调整 datasource: druid: dataSourceOne: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=true username: password: 'xxxx' # initialSize: 5 # 默认初始连接大小 minIdle: 10 # 默认最小连接池数量 maxActive: 20 # 最大连接数 maxActive 大于query-dop 一般为query-dop 的2-3倍- application-sink.yml
# 目标端服务配置 修改application-sink.yml文件 server: port: 9002 # 为目标端抽取服务web端口，默认可不修改 logging: config: # absolute_path/log4j2sink.xml 设置校验服务日志路径为config/log4j2sink.xml文件绝对路径 spring: check: server-uri: http://127.0.0.1:9000 # 校验服务请求地址，默认配置可不修改 max-core-pool-size: 10 # 并发线程数设置，可不修改，默认10，设置为0则系统自动分配 max-retry-times: 1000 # 最大尝试次数 retry-interval-times: 10000 # 最大间隔时间单位毫秒 默认10000 extract: schema: test # 当前校验数据schema，mysql 数据库名称 databaseType: OG # 当前校验数据库类型 mysql MS , opengauss OG query-dop: 8 # 表JDBC并行查询度，当表数据量超过百万时自动生效，默认为8，最大64 debezium-enable: false # debezium相关配置，在sink 端无需配置 debezium-topic: data_check_avro_inc_topic_w1 # debezium topic debezium-serializer: AvroSerializer # 序列化类型 StringSerializer or AvroSerializer debezium-avro-registry: http://localhost:8081 # avro schema 注册地址 debezium-groupId: debezium-extract-group # debezium topic groupId debezium-time-period: 1 # 增量校验配置周期（单位分钟）: 24 * 60 unit: Min debezium-num-period: 1000 # 增量校验数量周期，最小值100，默认1000 kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 # 为kafka工作地址，默认安装可不修改 # 数据源配置，工具默认采用druid数据源，用户可以自定义配置连接池参数,可根据当前校验数据库任务数量（表数量）进行调整 datasource: druid: dataSourceOne: driver-class-name: org.opengauss.Driver url: jdbc:opengauss://xxxxx:xxx/xxxx?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC username: password: 'xxxx' # initialSize: 5 # 默认初始连接大小 minIdle: 10 # 默认最小连接池数量 maxActive: 20 # 最大连接数 maxActive 大于query-dop 一般为query-dop 的2-3倍安装
# 全量校验 sh gs_datacheck.sh install full workspace.id # 增量校验 sh gs_datacheck.sh install incremental workspace.id其中workspace.id表示迁移任务id，取值为一个整数，不同的id区分不同的校验任务，不同校验任务可并行启动。full 表示全量校验 ，incremental 表示增量校验
启动
# 全量校验 sh gs_datacheck.sh start full workspace.id # 增量校验 sh gs_datacheck.sh start incremental workspace.id停止
# 全量校验 sh gs_datacheck.sh stop full workspace.id # 增量校验 sh gs_datacheck.sh stop incremental workspace.id卸载
# 全量校验 sh gs_datacheck.sh uninstall full workspace.id # 增量校验 sh gs_datacheck.sh uninstall incremental workspace.id
注意事项
- JDK版本要求JDK11+
- 当前版本仅支持对源端MySQL，目标端openGauss数据校验
- 当前版本仅支持数据校验，不支持表对象校验
- MYSQL需要5.7+版本
- 当前版本不支持地理位置几何图形数据校验
- 校验工具当前不支持校验中断(网络故障、kill进程等)自动恢复。
- 数据校验行级过滤规则配置，只支持[offset,count]指定范围内抽取，不支持排除[offset,count]范围之内的数据过滤。
- 行过滤规则抽取中间范围内数据（例如：[10,100]），如果源端在该范围之前的数据[0,10]发生删除操作，则会导致该表在指定范围内数据发生偏移，从而导致数据校验结果产生差异。此时需要扩大前置下标范围,以及增加相应的抽取数量。即[3,107]。
- 当对主键的update语句没有通过增量迁移同步到目的端 或 主键同步发生错误的时候，进行数据校验，源端update后的新数据和目标端的旧数据是两条独立的数据，对校验差异进行处理时，会生成两条语句，即对旧数据进行删除，对新数据做插入。此场景会将一条主键update语句拆分为两条语句（insert+delete）来执行，且分解到两个事务中执行，无法保证原子性。
- 增量校验不支持表级规则
- 增量校验不支持行级规则
- 增量校验目前只支持数据增删改校验，暂时不支持表结构（对象）校验（包括多表少表）
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