CN102054035A - 一种基于数据范围的数据库数据同步方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于数据范围的数据库数据同步方法，该方法包括以下步骤：将数据库保存的数据进行分段；确定内容变化的数据段；更新数据段原有的内容。本发明提出的基于数据范围的数据库数据同步方法，将数据分段后再使用MerkleTree算法计算，比较和恢复数据，在大型分布式数据存储系统中，不同的数据存储节点之间进行内容同步，达到数据最终一致性。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据库系统，尤其涉及一种数据库数据同步方法。
背景技术
在一般的大型分布式数据库系统中，为了保证数据的可靠性，一个有效数据往往会有多个备份，这些备份会分布在不同的数据节点上，在一般情况下，这些分布在不同节点的数据能保证数据的一致性，但是在系统出现异常的情况下（如系统下电，网络故障等），就有可能出现系统中数据节点的数据不一致的状况。当系统恢复正常后，就必须要对数据进行恢复，以保证整个系统的数据一致性。Merkle Tree是常用的计算数据一致性的工具。Merkle Tree是一个完全二叉树，数据存储成树状结构，叶子节点的摘要信息（Digest）是其内容的摘要（使用MD5、SHA1等算法得到），每个非叶子节点的摘要是其所有子节点的摘要信息的摘要。这样一旦某个节点发生变化，其Digest的变化会迅速传播到根节点。需要同步的系统只需要不断查询根节点的Digest，一旦有变化，顺着树状结构就能够在O(logN)级别的时间找到发生变化的内容，从而实现快速定位发生变化的数据位置，在同步数据的时候也只需要同步发生变化的小部分数据。但是当数据量异常庞大的时候，Merkle Tree的建立过程就是一个漫长的过程，当出现插入或者删除数据的时候，要维护系统Merkle Tree的开销就会很大，所以这种以单个有效数据作为Merkle Tree叶子节点的数据同步方式并不适合大型数据存储系统。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于数据范围的数据库数据同步方法，可以节省大量带宽和计算资源，提高大型数据存储系统数据更新的速度和效率。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于数据范围的数据库数据同步方法，该方法包括以下步骤：
将数据库保存的数据进行分段；
确定内容变化的数据段；
更新数据段原有的内容。
其中，所述将数据库保存的数据进行分段的步骤是将数据按照Key划分成相等的N段，其中N=2m，m为自然数。
其中，所述确定内容变化的数据段，进一步包括以下步骤：
节点之间进行同步开始认证；
每个节点各自构建Merkle Tree，并获取数据段的摘要信息；
将对应的数据段的摘要信息进行比较，确认内容变化的数据段。
其中，所述节点之间进行同步开始认证进一步包括以下步骤：
数据同步发起节点构建同步开始消息SYNC_START，并发送该消息给数据同步响应节点；
数据同步响应节点向数据同步发起节点发送同步开始认可消息SYNC_START_ACK1；
数据同步发起节点向数据同步响应节点发送同步开始认可消息SYNC_START_ACK2。
其中，所述每个节点各自构建Merkle Tree，并获取数据段的摘要信息是按照数据同步发起节点划分的数据段分别计算每个数据段的摘要信息。
其中，所述将对应的数据段的摘要信息进行比较，确认内容变化的数据段的步骤是根据Merkle Tree的比较规则，自顶向下比较两边的数据，最终得到摘要信息不同的数据段。
其中，所述计算每个数据段的摘要信息进一步包括：叶子节点采用MD5或SHA1算法；非叶子节点采用MD5、SHA1或者异或算法。
其中，所述更新数据段原有的内容的步骤，进一步包括以下步骤：
根据各节点相应数据段摘要信息的差异，确定需要传输的数据段；各节点之间进行相应数据段的数据传输，进行数据的更新。
其中，所述各节点之间进行相应数据段的数据传输，进行数据的更新包括：需要更新到数据同步响应节点的数据段，数据同步发起节点首先向数据同步响应节点发送同步更新通知消息SYNC_UPDATE_NOTICE；所述数据同步发起节点和数据同步响应节点向对方发送同步更新范围消息SYNC_UPDATE_RANGE；所述数据同步发起节点和数据同步响应节点相互传送数据，传送的数据包括数据内容以及在本节点最后更新的时间戳；完成数据传输后，根据传输数据中每个数据的时间戳，来比较对方节点的数据和本地节点的数据，以确定最新的数据，并用最新的数据更新本地数据。
本发明的一种基于数据范围的数据库数据同步方法，将数据分段后再使用Merkle Tree算法计算，比较和恢复数据，解决了在一般的大型分布式数据库系统中，数据异常庞大时，如果仍以单个有效数据作为Merkle Tree的叶子节点，计算和维护Merkle Tree的工作就会消耗巨大的计算资源和网络带宽，以及对不同的数据存储节点之间进行内容同步，达到最终一致性的问题。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为根据本发明数据同步双节点架构示意图；
图2为根据本发明的基于数据范围的分布式数据库数据同步方法流程图；
图3为根据本发明的数据分段示意图；
图4为根据本发明的 Merkle Tree的构建示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明是通过构建基于数据范围的Merkle Tree来比较大型分布式数据存储系统的不同数据节点上的数据，最终实现数据同步的方法。
图1为根据本发明数据同步双节点架构示意图，如图1所示，在具有备份策略的数据存储系统中，负责存储相同数据的若干个节点一般都会同时保存数据，在这类系统中，这些数据节点中保存的数据是一致的。为了简化叙述，我们定义节点A和节点B，这两个节点负责保存相同内容的数据，数据内容包括但不限于关系型数据表，以key/value形式保存的数据集等等。我们定义节点A和节点B保存的数据以key/value形式存在，并且在保存数据的过程中已经按照key以某种方式进行了排序，key的范围丛Key MIN到Key MAX。对于若干个节点的数据同步更新的方法与本发明双节点之间的数据同步更新实施例相同。
图2为根据本发明的基于数据范围的分布式数据库数据同步方法流程图，下面将参考图2，对本发明的基于数据范围的分布式数据库数据同步方法进行详细描述。
首先，在步骤201，节点A（数据同步发起节点）发起数据同步操作，将负责保存的数据按照key进行分段（Range）。
图3为根据本发明的数据分段示意图，如图2所示，将数据划分成基本相等的N个数据段，数据段之间的分隔点以Key1，Key2，Key3…KeyN-1进行标识，按照Merkle Tree的要求，N=2m，m是自然数。
在步骤202，节点A构建同步开始消息SYNC_START，并发送该消息给节点B（数据同步响应节点），在消息中标明需要同步哪个时间点的数据，或者是哪个时间点的快照（snapshoot）数据，以及用于划分Range的Key列表。划分Range的Key列表，也可以不通过消息传递，而是在A和B上定义相同的划分规则，保证分隔点是一致的。
节点B接收到该消息后，就向节点A发送同步开始认可消息1（SYNC_START_ACK1）。
节点A在收到节点B的SYNC_START_ACK1消息后，开始构建本节点的Merkle Tree，并计算每个数据段（Range）的摘要信息（Digest），并向节点B发送同步开始认可消息2（SYNC_START_ACK2）。
在步骤203，节点B在收到SYNC_START_ACK2消息后，开始按照节点A划分的Range（或者按指定规则划分的Range）采用MD5、SHA1等算法，分别计算每个Range的摘要信息（Digest）。
图4为根据本发明的 Merkle Tree的构建示意图，如图4所示，Range0的摘要为Digest0，Range1的摘要为Digest1，依次类推。
接着，按照Merkle Tree的构建方式，自底向上构建整个Merkle Tree，如：
Digest0,1=Digest(Digest0,Digest1);
Digest2,3=Digest(Digest2,Digest3);
Digest0,3=Digest(Digest0,1,Digest2,3);
……
直到计算出整个Merkle Tree的根节点Digest0,N-1。
在构建Merkle Tree过程中，计算叶子节点的Digest的算法可以是MD5、SHA1等摘要算法，而计算非叶子节点的Digest的算法可以是MD5、SHA1等摘要算法，也可以是异或等简单算法。
在步骤204，数据节点B计算完成自己的Merkle Tree后，就向节点A发送同步消息（SYNC_TREE），消息包含刚构建的Merkle Tree的全部内容。节点A在接收到节点B传递过来的Merkle Tree的内容后，保存整个Merkle Tree的内容，以便与节点A的Merkle Tree内容进行比较。如果在接收到节点B的Merkle Tree内容时还没有完成本节点Merkle Tree的生成，则等待本节点Merkle Tree的生成完成后再进行比较。
节点A在收到节点B的数据并且自身已经完成Merkle Tree的计算后，开始按照Merkle Tree的比较规则，自顶向下比较两边的数据，最终得到Digest不同的若干个Range。
在步骤205，在查找出内容不同的Range之后，节点A和节点B都需要将对方节点的相应Range的数据同步到本地。节点A在步骤204中就已经通过计算得到了这些Range的信息，对于节点B，节点A会通过同步更新通知消息（SYNC_UPDATE_NOTICE）发送到节点B。节点A和节点B都已经清楚需要从对方更新哪些Range之后，向对方发送同步更新范围消息SYNC_UPDATE_RANGE，并准备开始接收数据，对方节点就会将消息中标识的Range数据发送过来，数据的内容包括Range中每个Key在该节点上最后修改的时间戳，直到整个Range的数据传输完成；如果有多个Range需要传输，则进行多次上述过程，最终以同步更新完成消息 （SYNC_UPDATE_FINISH）结束Range更新过程。
当节点A和节点B完成数据传输后，根据传输数据中每个Key的时间戳，来比较对方节点的数据和本地节点的数据，以确定最新的数据，并用最新的数据更新本地数据。
本发明的基于数据范围的分布式数据库数据同步方法，凡是采用备份策略的大规模数据存储，均可以使用，本发明的应用场景包含但不限于以下情况。
1．采用主从备份的数据库系统：采用主从备份的数据库系统在数据量庞大时可以采用本发明中提到的方法来同步数据，保证数据的一致性。
2．采用多备份的数据存储系统：数据存储系统有时会采用多机备份，即一份数据可能会在几台数据节点上都有备份。在这种情况下，数据节点之间的一致性保证就非常重要。
在上述系统中，只需在多个节点间多次执行本发明描述的同步过程，就可以实现多节点的数据同步。由于这些数据节点在系统运行时同时保存数据，所以他们的数据差别并不会很大，采用本发明可以节省大量带宽和计算资源，只需在一定时间周期内执行一次数据同步任务，就可以满足数据一致性的同步。并且采用本发明与数据存储系统的体系结构无关，可以适用于P2P系统等去中心（De-centralized）的或者是采用中心节点的集群系统。
本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于数据范围的数据库数据同步方法，该方法包括以下步骤：
将数据库保存的数据进行分段；
确定内容变化的数据段；
更新数据段原有的内容。
2.根据权利要求1所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述将数据库保存的数据进行分段的步骤是将数据按照Key划分成相等的N段，其中N=2m，m为自然数。
3.根据权利要求1所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述确定内容变化的数据段，进一步包括以下步骤：
节点之间进行同步开始认证；
每个节点各自构建Merkle Tree，并获取数据段的摘要信息；
将对应的数据段的摘要信息进行比较，确认内容变化的数据段。
4.根据权利要求3所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述节点之间进行同步开始认证进一步包括以下步骤：
数据同步发起节点构建同步开始消息SYNC_START，并发送该消息给数据同步响应节点；
数据同步响应节点向数据同步发起节点发送同步开始认可消息SYNC_START_ACK1；
数据同步发起节点向数据同步响应节点发送同步开始认可消息SYNC_START_ACK2。
5.根据权利要求3所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述每个节点各自构建Merkle Tree，并获取数据段的摘要信息是按照数据同步发起节点划分的数据段分别计算每个数据段的摘要信息。
6.根据权利要求3所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述将对应的数据段的摘要信息进行比较，确认内容变化的数据段的步骤是根据Merkle Tree的比较规则，自顶向下比较两边的数据，最终得到摘要信息不同的数据段。
7.根据权利要求5所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述计算每个数据段的摘要信息进一步包括：叶子节点采用MD5或SHA1算法；非叶子节点采用MD5、SHA1或者异或算法。
8.根据权利要求1所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述更新数据段原有的内容的步骤，进一步包括以下步骤：
根据各节点相应数据段摘要信息的差异，确定需要传输的数据段；各节点之间进行相应数据段的数据传输，进行数据的更新。
9.根据权利要求8所述的基于数据范围的数据库数据同步方法，其特征在于，所述各节点之间进行相应数据段的数据传输，进行数据的更新包括：需要更新到数据同步响应节点的数据段，数据同步发起节点首先向数据同步响应节点发送同步更新通知消息SYNC_UPDATE_NOTICE；所述数据同步发起节点和数据同步响应节点向对方发送同步更新范围消息SYNC_UPDATE_RANGE；所述数据同步发起节点和数据同步响应节点相互传送数据，传送的数据包括数据内容以及在本节点最后更新的时间戳；完成数据传输后，根据传输数据中每个数据的时间戳，来比较对方节点的数据和本地节点的数据，以确定最新的数据，并用最新的数据更新本地数据。
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