sync-diff-inspector 用户文档

    sync-diff-inspector 是一个用于校验 MySQL/TiDB 中两份数据是否一致的工具。该工具提供了修复数据的功能(适用于修复少量不一致的数据)。

    主要功能:

    可通过以下方式下载 sync-diff-inspector:

    • 对于 MySQL 和 TiDB 之间的数据同步不支持在线校验,需要保证上下游校验的表中没有数据写入,或者保证某个范围内的数据不再变更,通过配置 来校验这个范围内的数据。

    • 不支持 JSON、BIT、BINARY、BLOB 等类型的数据,在校验时需要设置 ignore-columns 忽略检查这些类型的数据。

    • FLOAT、DOUBLE 等浮点数类型在 TiDB 和 MySQL 中的实现方式不同,在计算 checksum 时可能存在差异,如果发现因为这些类型的数据导致的数据校验不一致,需要设置 ignore-columns 忽略这些列的检查。

    • 支持对不包含主键或者唯一索引的表进行校验,但是如果数据不一致,生成的用于修复的 SQL 可能无法正确修复数据。

    sync-diff-inspector 需要获取表结构信息、查询数据、建 checkpoint 库保存断点信息,需要的数据库权限如下:

      • SELECT(查数据进行对比)

      • SHOW_DATABASES (查看库名)

      • RELOAD (查看表结构)

    • 下游数据库

      • SELECT (查数据进行对比)

      • CREATE (创建 checkpoint 库和表)

      • DELETE (删除 checkpoint 表中的信息)

      • INSERT (写入 checkpoint 表)

      • UPDATE(修改 checkpoint 表)

      • RELOAD (查看表结构)

    sync-diff-inspector 的配置总共分为三个部分:

    • Global config: 通用配置,包括日志级别、划分 chunk 的大小、校验的线程数量等。
    • Tables config: 配置校验哪些表,如果有的表在上下游有一定的映射关系或者有一些特殊要求,则需要对指定的表进行配置。
    • Databases config: 配置上下游数据库实例。

    下面是一个完整配置文件的说明:

    1. # Diff Configuration.
    2. ######################### Global config #########################
    3. # 日志级别,可以设置为 info、debug
    4. log-level = "info"
    5. # sync-diff-inspector 根据主键/唯一键/索引将数据划分为多个 chunk,
    6. # 对每一个 chunk 的数据进行对比。使用 chunk-size 设置 chunk 的大小
    7. chunk-size = 1000
    8. # 检查数据的线程数量
    9. check-thread-count = 4
    10. # 抽样检查的比例,如果设置为 100 则检查全部数据
    11. sample-percent = 100
    12. # 通过计算 chunk 的 checksum 来对比数据,如果不开启则逐行对比数据
    13. use-checksum = true
    14. # 如果设置为 true 则只会通过计算 checksum 来校验数据,如果上下游的 checksum 不一致也不会查出数据再进行校验
    15. only-use-checksum = false
    16. # 是否使用上次校验的 checkpoint,如果开启,则只校验上次未校验以及校验失败的 chunk
    17. use-checkpoint = true
    18. # 不对比数据
    19. ignore-data-check = false
    20. # 不对比表结构
    21. ignore-struct-check = false
    22. # 保存用于修复数据的 sql 的文件名称
    23. fix-sql-file = "fix.sql"
    24. ######################### Tables config #########################
    25. # 如果需要对比大量的不同库名或者表名的表的数据,或者用于校验上游多个分表与下游总表的数据,可以通过 table-rule 来设置映射关系
    26. # 可以只配置 schema 或者 table 的映射关系,也可以都配置
    27. #[[table-rules]]
    28. # schema-pattern 和 table-pattern 支持通配符 *?
    29. #schema-pattern = "test_*"
    30. #table-pattern = "t_*"
    31. #target-schema = "test"
    32. #target-table = "t"
    33. # 配置需要对比的*目标数据库*中的表
    34. [[check-tables]]
    35. schema = "test"
    36. # 需要检查的表
    37. tables = ["test1", "test2", "test3"]
    38. # 支持使用正则表达式配置检查的表,需要以‘~’开始,
    39. # 下面的配置会检查所有表名以‘test’为前缀的表
    40. # tables = ["~^test.*"]
    41. # 下面的配置会检查配置库中所有的表
    42. # tables = ["~^"]
    43. # 对部分表进行特殊的配置,配置的表必须包含在 check-tables 中
    44. [[table-config]]
    45. # 目标库中数据库的名称
    46. schema = "test"
    47. # 表名
    48. table = "test3"
    49. # 指定用于划分 chunk 的列,如果不配置该项,sync-diff-inspector 会选取一个合适的列(主键/唯一键/索引)
    50. index-field = "id"
    51. # 指定检查的数据的范围,需要符合 sql 中 where 条件的语法
    52. range = "age > 10 AND age < 20"
    53. # 如果是对比多个分表与总表的数据,则设置为 true
    54. is-sharding = false
    55. # 在某些情况下字符类型的数据的排序会不一致,通过指定 collation 来保证排序的一致,
    56. # 需要与数据库中 charset 的设置相对应
    57. # collation = "latin1_bin"
    58. # 忽略某些列的检查,例如 sync-diff-inspector 目前还不支持的一些类型(json,bit,blob 等),
    59. # 或者是浮点类型数据在 TiDB 和 MySQL 中的表现可能存在差异,可以使用 ignore-columns 忽略检查这些列
    60. # ignore-columns = ["name"]
    61. [[table-config]]
    62. # 目标库名
    63. schema = "test"
    64. # 目标表名
    65. table = "test2"
    66. # 非分库分表场景,设置为 false
    67. is-sharding = false
    68. # 源数据的配置
    69. [[table-config.source-tables]]
    70. # 源库的实例 id
    71. # 源数据库的名称
    72. schema = "test"
    73. # 源表的名称
    74. table = "test1"
    75. ######################### Databases config #########################
    76. # 源数据库实例的配置
    77. [[source-db]]
    78. host = "127.0.0.1"
    79. port = 3306
    80. user = "root"
    81. password = "123456"
    82. # 源数据库实例的 id,唯一标识一个数据库实例
    83. instance-id = "source-1"
    84. # 使用 TiDB 的 snapshot 功能,如果开启的话会使用历史数据进行对比
    85. # snapshot = "2016-10-08 16:45:26"
    86. # 设置数据库的 sql-mode,用于解析表结构
    87. # sql-mode = ""
    88. # 目标数据库实例的配置
    89. [target-db]
    90. host = "127.0.0.1"
    91. port = 4000
    92. user = "root"
    93. password = "123456"
    94. # 使用 TiDB 的 snapshot 功能,如果开启的话会使用历史数据进行对比
    95. # snapshot = "2016-10-08 16:45:26"
    96. # 设置数据库的 sql-mode,用于解析表结构
    97. # sql-mode = ""

    执行如下命令:

    该命令最终会在日志中输出一个检查报告,说明每个表的检查情况。如果数据存在不一致的情况,sync-diff-inspector 会生成 SQL 修复不一致的数据,并将这些 SQL 语句保存到 fix.sql 文件中。

    日志

    sync-diff-inspector 会在运行时定期(间隔 10s)输出校验进度到日志中,格式如下:

    1. [2020/11/12 17:47:00.170 +08:00] [INFO] [checkpoint.go:276] ["summary info"] [instance_id=target] [schema=test] [table=test_table] ["chunk num"=1000] ["success num"=80] ["failed num"=1] ["ignore num"=0]
    • chunk num:总共需要校验的 chunk 数量。
    • success num:已经校验数据一致的 chunk 数量。
    • failed num:校验失败的 chunk 数量。校验时遇到错误和数据不一致两种情况都属于校验失败。
    • ignore num:被忽略校验的 chunk 数量。当配置项 sample-percent 的值小于 100 时,sync-diff-inspector 会采用抽样的方式校验数据,这样就会有部分 chunk 被忽略校验。

    校验结果

    当校验结束时,sync-diff-inspector 会输出一份校验报告。

    • 数据校验一致的日志示例如下:

    • 数据校验不一致或者遇到错误时的日志示例如下:

      1. [2020/11/12 18:16:17.068 +08:00] [INFO] [checkpoint.go:276] ["summary info"] [instance_id=target] [schema=test] [table=test1] ["chunk num"=1] ["success num"=0] ["failed num"=1] ["ignore num"=0]
      2. [2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [report.go:80] ["check result summary"] ["check passed num"=0] ["check failed num"=1]
      3. [2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [report.go:87] ["table check result"] [schema=test] [table=test_table] ["struct equal"=true] ["data equal"=false]
      4. [2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [INFO] [main.go:75] ["check data finished"] [cost=319.849706ms]
      5. [2020/11/12 18:16:17.071 +08:00] [WARN] [main.go:66] ["check failed!!!"]
    • sync-diff-inspector 在校验数据时会消耗一定的服务器资源,需要避免在业务高峰期间校验。
    • TiDB 使用的 collation 为 utf8_bin。如果对 MySQL 和 TiDB 的数据进行对比,需要注意 MySQL 中表的 collation 设置。如果表的主键/唯一键为 varchar 类型,且 MySQL 中 collation 设置与 TiDB 不同,可能会因为排序问题导致最终校验结果不正确,需要在 sync-diff-inspector 的配置文件中增加 collation 设置。
    • sync-diff-inspector 会优先使用 TiDB 的统计信息来划分 chunk,需要尽量保证统计信息精确,可以在业务空闲期手动执行 analyze table {table_name}
    • 生成的 fix.sql 仅作为修复数据的参考,需要确认后再执行这些 SQL 修复数据。