Introduction

otter能解决什么？

1. 异构库同步

    a. mysql -> mysql/oracle. (目前开源版本只支持mysql增量，目标库可以是mysql或者oracle，取决于canal的功能)

2. 单机房同步 (数据库之间RTT < 1ms)

    a. 数据库版本升级

    b. 数据表迁移

    c. 异步二级索引

3. 异地机房同步 (比如阿里巴巴国际站就是杭州和美国机房的数据库同不，RTT > 200ms，亮点)

    a. 机房容灾

4. 双向同步

    a. 避免回环算法 (通用的解决方案，支持大部分关系型数据库)

    b. 数据一致性算法 (保证双A机房模式下，数据保证最终一致性，亮点)

5. 文件同步

    a. 站点镜像 (进行数据复制的同时，复制关联的图片，比如复制产品数据，同时复制产品图片).

单机房复制示意图：

说明：

   a. 数据on-Fly，尽可能不落地，更快的进行数据同步. (开启node loadBalancer算法，如果Node节点S+ETL落在不同的Node上，数据会有个网络传输过程)

   b. node节点可以有failover / loadBalancer.

异地机房复制示意图：

说明：

   a. 数据涉及网络传输，S/E/T/L几个阶段会分散在2个或者更多Node节点上，多个Node之间通过zookeeper进行协同工作 (一般是Select和Extract在一个机房的Node，Transform/Load落在另一个机房的Node)

   b. node节点可以有failover / loadBalancer. (每个机房的Node节点，都可以是集群，一台或者多台机器)

初步性能指标：

1. 单机房同步

   a. 100tps ， 延迟100ms

   b. 5000tps, 延迟1s

2. 中美异地机房同步

   a. 100tps ， 延迟2s

   b. 5000tps ，延迟10s

ps. 性能指标取决于目标数据库性能，数据大小等多个因素，单机房100b大小，极限tps可以1w+

相关实现介绍

*    Otter调度模型 *    Otter数据入库算法 *    Otter双向回环控制 *    Otter数据一致性 *    Otter高可用性 *    Otter扩展性