版权声明:
本文为博主原创文章,未经博主容许不得转载。关注公众号 技术汇(ID: jishuhui_2015) 可联系到做者。
上篇介绍了基于kettle的数据同步工程的搭建,entrypoint.kjb就是整个工程执行的入口。java
为了进一步下降操做成本,让整个数据同步过程更稳定、安全,须要进行更高层面的抽象,作成一个简单易用的系统。git
如下是应用截图:github
除了选择数据源和数据库以外,还加入了受权码,意味着受权范围内的用户才能使用该系统。spring
由于是内部使用,受权用户还没实现后台管理,直接往应用数据库里添加,所选择的数据源和数据库都是经过配置文件生成的。sql
文末会附上GitHub上的源码地址,有须要的读者,能够进行二次开发改造。数据库
数据库名称:kettle,目前有两张表:安全
一、受权用户表。表内记录的用户便可使用数据同步系统springboot
CREATE TABLE `authorized_user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID,自增', `user` varchar(128) NOT NULL COMMENT '用户名,全局惟一', `token` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户的受权码,全局惟一', `status` char(1) NOT NULL DEFAULT 'A' COMMENT '受权用户状态:A-已受权,R-未受权', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '建立时间', `gmt_modify` datetime NOT NULL COMMENT '最后修改时间', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `unique_index_token` (`token`) USING BTREE, UNIQUE KEY `unique_index_user` (`user`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='受权用户表'
二、同步记录表。记录用户的数据同步操做app
CREATE TABLE `sync_record` ( `sync` varchar(20) NOT NULL COMMENT '同步记录主键', `ipv4` varchar(15) NOT NULL COMMENT 'ip地址', `from_db` varchar(100) NOT NULL COMMENT '源数据', `to_db` varchar(100) NOT NULL COMMENT '目标数据', `user` varchar(128) NOT NULL COMMENT '用户名', `token` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户的受权码', `status` char(1) NOT NULL DEFAULT 'P' COMMENT '同步状态:P-正在执行,S-成功,F-失败', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '同步建立时间', `gmt_modify` datetime NOT NULL COMMENT '最后修改时间', PRIMARY KEY (`sync`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='同步记录表';
由于系统作得比较简单实用,没有什么特别设计之处。笔者重点说三点:异步
一、数据源及其参数配置
在application.yml配置文件中,有这么一段配置:
env: entry-point: kettle/entrypoint.kjb databases: - taxi-user - taxi-account - taxi-trade - taxi-coupon - taxi-bi - taxi-system - taxi-credits - taxi-finance - taxi-notification - taxi-gateway from-dbs: - PROD - TEST - LOCAL to-dbs: - LOCAL - TEST db-settings: - name: LOCAL host: ***** port: 3306 user: ***** password: ***** - name: TEST host: ***** port: 3306 user: ***** password: ***** - name: PROD host: ***** port: 3306 user: ***** password: *****
利用了springboot的@ConfigurationProperties的注解。
@Setter @Getter @ConfigurationProperties(prefix = "env") public class EnvConfig { private List<String> databases; private List<String> fromDbs; private List<String> toDbs; private List<DBSetting> dbSettings; public DBSetting getDBConfig(String name) { if (StringUtils.isBlank(name)) return null; return dbSettings.stream().filter(dbSetting -> dbSetting.getName().equalsIgnoreCase(name)).findFirst().orElse(null); } }
当中的DBSetting的定义以下所示:
@Setter @Getter @NoArgsConstructor public class DBSetting { private String name; private String host; private String port = "3306"; private String user = "root"; private String password; public DBSetting(String host, String user, String password) { this.host = host; this.user = user; this.password = password; } }
经过客户端传来的参数,便可定位到对应的参数设置。
二、集成kettle的API
由于kettle相关的jar包放在了本身搭建的nexus私服上,因此若是使用的是maven管理jar包的话,须要在settings.xml配置文件中作一点修改:
<mirror> <id>nexus</id> <url>公司内部的nexus的URL</url> <mirrorOf>*,!pentaho-releases</mirrorOf> </mirror>
其中的mirrorOf节点加上了!pentaho-releases,表示排除pentaho-releases。
而后,在springboot工程中的pom.xml中指定pentaho-releases的url。
<repositories> <repository> <id>pentaho-releases</id> <url>https://nexus.pentaho.org/content/groups/omni/</url> </repository> </repositories>
接下来是核心的对接代码,具体能够参照工程源码。
JobMeta jobMeta = getJobMeta(new ClassPathResource(envConfig.getEntryPoint())); Job job = new Job(null, jobMeta); //设置Variable job.setVariable("sync", sync); job.setVariable("TO_HOST", toDbSetting.getHost()); job.setVariable("TO_DB", form.getDb()); job.setVariable("TO_USER", toDbSetting.getUser()); job.setVariable("TO_PASSWORD", toDbSetting.getPassword()); job.setVariable("TO_PORT", toDbSetting.getPort()); job.setVariable("FROM_HOST", fromDbSetting.getHost()); job.setVariable("FROM_DB", form.getDb()); job.setVariable("FROM_USER", fromDbSetting.getUser()); job.setVariable("FROM_PASSWORD", fromDbSetting.getPassword()); job.setVariable("FROM_PORT", fromDbSetting.getPort()); job.start(); //开始执行Job job.waitUntilFinished(); //等待Job完成
三、异步执行做业
由于一个Job的执行时间可能会很长,这个主要是看数据量的多少,因此一个request的来回可能会致使TIMEOUT,因此须要改成异步的模式。
其核心的思想是:启动新的线程,客户端定时轮询执行结果。
笔者分两篇文章介绍了如何利用kettle进行数据同步,并实现一个简易的系统,下降操做成本和出错率。
就介绍到这了,若有疑问,能够留言。
欢迎fork个人工程代码(https://github.com/liu-weihao/kettle)。