如何使用 TDengine Sink Connector？

小 T 导读：TDengine Kafka Connector 在 TDengine 的官方文档上放出来已经有一段时间了，我们也收到了一些开发者的反馈。文档中的教程使用 Confluent 平台（集成了 Kafka）演示了如何使用 Source Connector 和 Sink Connector，但是很多开发者在生产环境中并没有使用 Confluent，所以为方便大家，本文将使用独立部署的 Kafka 来演示。

 

本文包含以下内容：

1. 如何使用 TDengine Sink Connector， 把数据从 Kafka 同步到 TDengine。
2. TDengine Sink Connector 的实现原理。
3. 一个简单的测试脚本，帮助你在自己的环境中快速测试。通过更改生成测试数据的程序和配置参数，你可以模拟自己的使用场景。
4. 测试同步同一个 topic，使用不同分区数和不同 Sink 任务数对性能的影响。

 

背景知识

如果你对文章开头出现的术语并不陌生，那么可以跳过这一部分。

· 什么是 Kafka？

Kafka 的核心是一个通用的、分布式的、可重复消费的消息队列。

与之相比，作为一款时序数据库（Time-Series Database），TDengine 也可看作针对结构化的时序数据的消息队列。

· 什么是 Kafka Connect? 为什么使用 Kafka Connect？

Kafka Connect 是 Kafka 的一个组件，简化了 Kafka 与其它数据源的集成。用户通过 Kafka Connect 读写 Kafka；通过 Kafka Connect 插件（也称 Kafka Connector）来读写各种数据源。

为方便集成，Kafka 已经提供了生产者和消费者 API 以及客户端库，那为什么还需要 Kafka Connect 呢？因为一个好的 Kafka 客户端程序，不是单单生产或消费数据，还需要考虑容错、重启、日志、弹性伸缩、序列化以及反序列化等。当开发者自己完成了这一切，就相当于开发了一个和 Kafka Connect 类似的东西。

与 Kafka 集成是 Kafka Connect 已经解决的问题，用户不需要重复造轮子，只有少数边缘场景才需要定制化的集成方案。

 

TDengine Sink Connector 的实现原理

TDengine Sink Connector 用于将 Kafka 中指定 topic 的数据（批量或实时）同步到 TDengine 的 database 中。

启动 Sink Connector 需要一个 properties 配置文件。详细配置见官方文档的配置参考。

Sink Connector 内部的实现非常简单，整体工作流程分为以下几个步骤：

1. Connect 框架根据配置启动 N 个消费者线程。
2. N 个消费者同时订阅数据，并用配置文件中指定的 key.converter 和 value.converter 做反序列化。
3. Connect 框架把反序列化后的数据传递给 N 个 SinkTask 的实例。
4. SinkTask 使用 TDengine 提供的 schemaless 写入接口来写入数据。

上述 4 个步骤，只有最后一步写数据是 Sink Connector 需要关心的，其它都是 Connect 框架自动实现的。

下面重点讨论几个问题。

· 支持的数据格式

因为使用了 schemaless 写入接口，因此 TDengine Sink Connector 只支持三种格式的数据：InfluxDB 行协议格式、 OpenTSDB Telnet 协议格式 和 OpenTSDB JSON 协议格式。使用配置项 db.schemaless 来指定写入时使用的数据格式。例如：

db.schemaless=line

如果 Kafka 中的数据已经是这三种格式之一，那么配置文件中的 value.converer，只需指定为 Connnect 内置的 org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter。

value.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter

如果 Kafka 中已有的数据不是上述三种之一，则需要实现自己的 Converter 类， 将其转换为三种格式之一，这个链接也许能帮到你。

· 如何指定 Consumer 的参数？

既然 Connect 框架已经帮我们做了 Consumer 要做的事，那么我们怎么来控制 Consumer 的行为呢？比如如何控制 Consumer 订阅的主题？如何控制 Consumer 每次 poll 的消息数和时间间隔？

对于订阅哪些主题，可以用配置项 topics 来指定。

如果想覆盖 Consumer 的其它默认配置，可以直接在 Sink Connector 的配置文件中编写，但是要加前缀 “consumer.override.”，比如想把每次 poll 的最大消息数改为 3000， 可以这样配置：

consumer.override.max.poll.records=3000

 

· 如何控制写入线程数？

对于 Kafka Connect Sink，task 本质上就是消费者线程，接收从 topic 的分区读出来的数据。用配置参数 tasks.max 来控制最大任务数，一个任务一个线程。实际启动的任务数还与 topic 的分区数有关。如果你有 10 个分区，并且 tasks.max 设置为 5， 那么每个 task 会收到 2 个分区的数据，并跟踪 2 个分区的 offsets。如果你配置的 tasks.max 比 partition 数大， Connect 会启动的 task 数与 topic 的 partition 数相同。如果你订阅了 5 个 topic，每个 topic 都是 1 个分区， 并且设置 tasks.max = 5, 那么实际会启动多少个任务呢？答案是 1 个， 任务数与 topic 数量没有关系。

 

TDengine Sink Connector 使用示例

这一部分我们在一台 Linux 服务器上搭建测试环境，并运行简单的示例程序。示例中将 Kafka 部署到了个人的 home 目录。操作时请注意把路径中的用户名（bding）替换为自己的用户名。

· 环境准备

1. Java 1.8
2. Maven
3. 安装并启动了 TDengine 相关服务进程：taosd 和 taosAdapter。

第一步：安装 Kafka

wget https://dlcdn.apache.org/kafka/3.2.0/kafka_2.13-3.2.0.tgz
tar -xzf kafka_2.13-3.2.0.tgz

编辑 .bash_profile， 加入：

export KAFKA_HOME=/home/bding/kafka_2.13-3.2.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

source .bash_profile

 

第二步：配置 Kafka

配置 Kafka Connect 加载插件的路径。

cd kafka_2.13-3.2.0/config/
vi connect-standalone.properties

追加

plugin.path=/home/bding/connectors

修改 Connector 插件的日志级别。这一步非常重要，我们将通过插件的日志统计同步数据花费的时间。

vi connect-log4j.properties

追加

log4j.logger.com.taosdata.kafka.connect.sink=DEBUG

 

第三步：编译并安装插件

git clone git@github.com:taosdata/kafka-connect-tdengine.git
cd kafka-connect-tdengine
mvn clean package
unzip -d ~/connectors target/components/packages/taosdata-kafka-connect-tdengine-*.zip

 

第四步：启动 ZooKeeper Server 和 Kafka Server

zookeeper-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/zookeeper.properties
kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties

　　

第五步：创建 topic

kafka-topics.sh --create --topic meters --partitions 1 --bootstrap-server localhost:9092

 

第六步：生成测试数据

将下列脚本保存为 gen-data.py：　　

#!/usr/bin/python3
import random
import sys
topic = sys.argv[1]
count = int(sys.argv[2])
start_ts = 1648432611249000000
location = ["SanFrancisco", "LosAngeles", "SanDiego"]
for i in range(count):
    ts = start_ts + i
    row = f"{topic},location={location[i % 3]},groupid=2 current={random.random() * 10},voltage={random.randint(100, 300)},phase={random.random()} {ts}"
    print(row)

然后执行：

python3 gen-data.py meters 10000  | kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic meters 

生成 10000 条 InfluxDB 行协议格式的数据到 topic meters。每条数据又包含 2 个标签字段和 3 个数据字段。

第七步：启动 Kafka Connect

将下列配置保存为 sink-test.properties。　　

name=TDengineSinkConnector
connector.class=com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkConnector
tasks.max=1
topics=meters
connection.url=jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030
connection.user=root
connection.password=taosdata
connection.database=power
db.schemaless=line
key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter

然后执行：

connect-standalone.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/connect-standalone.properties sink-test.properties

 

第八步：检查 TDengine 中的数据

使用 TDengine CLI 查询 power 数据库 meters 表，检查是否正好包含 10000 条数据。

[bding@vm95 test]$ taos
 
Welcome to the TDengine shell from Linux, Client Version:2.6.0.4
Copyright (c) 2022 by TAOS Data, Inc. All rights reserved.
taos> select count(*) from power.meters;
       count(*)        |
========================
                 10000 |

　　

 

TDengine Sink Connector 性能测试

· 测试流程

这一部分，我们将上面示例步骤中的第四步到第七步封装成可重复运行的 shell 脚本，并做以下修改：

1. 将 topic 的分区数作为脚本的第 1 个参数， 同时配置 tasks.max，使其等于分区数。这样我们可以控制每次测试使用的写入线程数。
2. 将生成测试数据的条数作为脚本的第 2 个参数，用来控制每次测试同步的数据量。
3. 启动测试前清空所有数据，测试结束后停止 Connect、Kafka 和 ZooKeeper。

每次测试都先写数据到 Kafka，然后再启动 Connect 同步数据到 TDengine，这样做可以把同步数据的压力全部集中到 Sink 插件这边。我们统计 Sink Connector 从接收到第一批数据到接收到最后一批数据之间的时间，作为同步数据的总耗时。

完整脚本如下：

#!/bin/bash
if [ $# -lt 2 ];then
        echo  "Usage: ./run-test.sh <num_of_partitions>  <total_records>"
        exit 0
fi
echo "---------------------------TEST STARTED---------------------------------------"
echo clean data and logs
taos -s "DROP DATABASE IF EXISTS power"
rm -rf /tmp/kafka-logs /tmp/zookeeper
rm -f $KAFKA_HOME/logs/connect.log
np=$1     # number of partitions
total=$2  # number of records
echo number of partitions is $np, number of recordes is $total.
echo start zookeeper
zookeeper-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/zookeeper.properties
echo start kafka
sleep 3
kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
sleep 5
echo create topic
kafka-topics.sh --create --topic meters --partitions $np --bootstrap-server localhost:9092
kafka-topics.sh --describe --topic meters --bootstrap-server localhost:9092
echo generate test data
python3 gen-data.py meters $total  | kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic meters
 
echo alter connector configuration setting tasks.max=$np
sed -i  "s/tasks.max=.*/tasks.max=${np}/"  sink-test.properties
echo start kafka connect
connect-standalone.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/connect-standalone.properties sink-test.properties
 
echo -e "\e[1;31m open another console to monitor connect.log. press enter when no more data received.\e[0m"
read
 
echo stop connect
jps | grep ConnectStandalone | awk '{print $1}' | xargs kill
echo stop kafka server
kafka-server-stop.sh
echo stop zookeeper
zookeeper-server-stop.sh
# extract timestamps of receiving the first batch of data and the last batch of data
grep "records" $KAFKA_HOME/logs/connect.log  | grep meters- > tmp.log
start_time=`cat tmp.log | grep -Eo "[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2},[0-9]{3}" | head -1`
stop_time=`cat tmp.log | grep -Eo "[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2} [0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2},[0-9]{3}" | tail -1`
 
echo "--------------------------TEST FINISHED------------------------------------"
echo "| records | partitions | start time | stop time |"
echo "|---------|------------|------------|-----------|"
echo "| $total | $np | $start_time | $stop_time |"

如果要测试使用 1 个分区，共 100 万条数据的性能，可以这样执行：

./run-test.sh 1 1000000

执行过程的截图如下：

注意中间有一个交互过程。因为脚本无法确定数据是否同步完，需要用户监控 connect.log 来确定是否已经消费完了所有数据，例如：

[bding@vm95 ~]$ cd kafka_2.13-3.2.0/logs/
[bding@vm95 logs]$ tail -f connect.log
[2022-06-21 17:39:00,176] DEBUG [TDengineSinkConnector|task-0] Received 500 records. First record kafka coordinates:(meters-0-314496). Writing them to the database... (com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkTask:101)
[2022-06-21 17:39:00,180] DEBUG [TDengineSinkConnector|task-0] Received 500 records. First record kafka coordinates:(meters-0-314996). Writing them to the database... (com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkTask:101)

当日志不再滚动，就说明已经消费完了

· 测试结果

写入速度与数据量和线程数的关系表

上表第 1 列为总数据量，第 1 行为消费者线程数，也是写入线程数。中间为平均每秒写入记录数。

写入速度与数据量和线程数的关系图

结果分析

从上图可以看出，相同数据量，线程越多写入速度越快。当使用单线程写入时，每秒能写入大概 10 万以上。当使用 5 个线程写入时，每秒写入大概 35 万左右。当使用10 个线程时，每秒能写入55 万左右。

写入速度比较平稳，与总数据量关系不大。

同时也发现线程增加越多，线程增加带来的速度提升越少。线程数从 1 变到 10，速度只从 10 万变到 50 万。可能的原因是数据在各个分区分布不均匀。有的 task 执行时间长，有的 task 执行时间短，数据量越大，数据倾斜越大。比如 1000 万数据，10个分区的时候，各分区的数据量：

[bding@vm95 kafka-logs]$ du -h ./ -d 1
125M    ./meters-8
149M    ./meters-7
119M    ./meters-9
138M    ./meters-4
110M    ./meters-3
158M    ./meters-6
131M    ./meters-5
105M    ./meters-0
113M    ./meters-2
99M     ./meters-1

另一个影响多线程写入速度的是数据的乱序程度。本测试场景中，多条时间线的数据随机分配到了不同分区，当单线程写入时（即 1 个分区时），数据是严格有序的，写入速度最快。线程越多乱序程度越大。

所以在实际应用场景中，建议将同一个子表的数据，放在 Kafka 同一个分区中。

附录

· 测试程序

本文中用到的所有代码和原始测试结果数据都已上传到 GitHub 仓库。

· 测试环境

 

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想了解更多 TDengine Database的具体细节，欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。