初探 TiCDC Scheduler 模块：深度解析两阶段调度机制

闲谈

2023-07-10 15:45:28

TiCDC Scheduler：掌控数据同步的幕后推手

在分布式系统中，数据同步至关重要，而 TiCDC 作为一款云原生数据库同步工具，其 Scheduler 模块便是数据同步过程中的关键角色。本文将深入探寻 TiCDC Scheduler 模块的工作原理，揭开数据同步背后的奥秘。

Scheduler 模块的工作机制

TiCDC Scheduler 模块负责分配和调度数据同步任务，其运作机制主要分为两阶段：

任务分配阶段： 根据 TiDB 集群的状态和负载情况，将数据同步任务分配给各个 TiCDC 节点。
任务执行阶段： TiCDC 节点根据分配的任务，从 TiDB 集群拉取数据并同步到目标数据库。

两阶段调度原理

TiCDC Scheduler 采用两阶段调度原理，将任务分配和任务执行分开。这种原理的优点包括：

提高任务分配效率： 避免任务分配过程中出现瓶颈。
提高数据同步效率： 通过并发执行任务，缩短数据同步时间。

Scheduler 模块的接口

TiCDC Scheduler 模块提供了丰富的接口，供用户管理和调度数据同步任务，包括：

创建任务
删除任务
查询任务
更新任务

Scheduler 模块的实现细节

TiCDC Scheduler 模块的实现细节主要包括：

任务调度算法： 采用贪婪算法，根据 TiDB 集群状态和负载，找到最短路径分配任务。
任务执行机制： 采用异步任务执行机制，允许 TiCDC 节点并发执行数据同步任务。

示例代码

以下是使用 TiCDC Scheduler 接口创建数据同步任务的示例代码：

import (
	"context"
	"time"

	"github.com/pingcap/ticdc/cdc"
)

func createTask(ctx context.Context, client cdc.EtcdClient, taskName, sourceDatabase, targetDatabase string) error {
	task := &cdc.Task{
		Name: taskName,
		Source: cdc.Source{
			Database: sourceDatabase,
		},
		Target: cdc.Target{
			Database: targetDatabase,
		},
		ScheduleInterval: time.Second,
	}
	return client.CreateTask(ctx, task)
}