多源数据抽取与推送模块架构设计

摘要

该模块旨在连接多类型数据源（数据库、文件、API 等），通过灵活的抽取策略（全量 / 增量）获取数据，经处理后以主动推送或被动拉取方式供给上层应用。核心采用分层架构（数据源接入层、抽取策略层、数据处理层、输出推送层、任务调度与管理层），辅以配置中心、监控告警、容错机制保障可靠性，并支持插件化扩展与分布式部署，实现 "多源适配、灵活抽取、多样推送、可控可靠" 的目标。

设计一个连接多数据源、支持灵活数据推送的数据抽取模块，核心要解决多源适配、抽取策略灵活、推送方式多样、可靠可控四大问题。以下从架构分层、核心组件、关键机制、扩展设计四个维度展开，提供可落地的方案：

一、架构分层设计（自下而上）

采用分层解耦思想，每层专注单一职责，通过接口定义边界，便于扩展和维护。

1. 数据源接入层（最底层）

目标：屏蔽不同数据源的协议差异，提供统一的 "数据读取接口"。核心能力：适配关系型数据库、非关系型数据库、文件、API、消息队列等各类数据源。

组件：
- 数据源适配器（Adapter）：为每种数据源实现专属适配器，如 MySQLAdapter（JDBC + binlog 解析）、MongoAdapter（MongoDB 驱动）、FileAdapter（CSV/JSON 解析）、ApiAdapter（HTTP/HTTPS 客户端）、KafkaAdapter（消费者）等。
- 连接管理器：统一管理数据源连接（创建、复用、销毁），处理认证（账号密码加密存储）、超时重试，避免连接泄露。

接口定义 ：所有适配器实现 DataSource 接口，包含核心方法：

java

运行

复制代码

public interface DataSource {
    boolean connect(DataSourceConfig config); // 连接数据源
    void disconnect(); // 断开连接
    Stream<Map<String, Object>> read(ExtractRule rule); // 按规则读取数据（返回流式结果，避免内存溢出）
}

2. 抽取策略层（核心层）

目标：根据业务需求选择全量 / 增量抽取方式，确保数据完整性和效率。核心能力：支持多样化的抽取规则，解决 "抽什么、怎么抽" 的问题。

抽取类型：
- 全量抽取：一次性读取数据源所有符合条件的数据（适合初始化、小量数据）。
- 增量抽取：仅读取新增 / 变更数据（适合常态同步），依赖三种增量标识：
  - 时间戳（如 update_time > last_extract_time）；
  - 自增 ID（如 id > last_max_id）；
  - 日志解析（如 MySQL binlog、Mongo Oplog，适合实时性要求高的场景）。
核心组件：
- 抽取规则管理器：存储抽取规则（如过滤条件 where status = 1、字段映射 {源字段: 目标字段}），支持通过配置中心动态更新。
- 增量状态存储器：记录每个任务的上次抽取位置（如 task_id -> last_time/last_id/binlog_pos），用 Redis 或数据库实现，确保断点续传。

3. 数据处理层（可选但推荐）

目标：将抽取的原始数据转换为上层应用可直接使用的 "干净数据"。核心能力：标准化格式、清洗脏数据，减少上层应用的处理成本。

处理动作：
- 格式转换：统一为 JSON/Protobuf 等格式（如将 MySQL 的datetime转为时间戳，Mongo 的ObjectId转为字符串）。
- 清洗：去重（基于唯一键id）、过滤（剔除null值或无效数据）、补全（缺失字段用默认值填充）。
- enrichment（可选）：关联外部数据补充字段（如通过 IP 查询地域）。
组件：处理规则引擎（如用 Groovy 脚本配置处理逻辑，支持动态生效）。

4. 输出推送层（最上层）

目标：支持多种推送方式，满足上层应用 "按需获取" 或 "实时接收" 的需求。核心能力：适配不同的输出目标，灵活控制推送时机和方式。

推送方式：
- 主动推送：模块主动将数据发送给目标，如：
  - 消息队列（Kafka/RabbitMQ）：适合高吞吐场景，应用订阅消费；
  - HTTP 回调：推送到应用的 API 接口（支持重试机制）；
  - WebSocket：适合实时展示场景（如监控面板）。
- 被动拉取：应用主动查询数据，如：
  - 数据服务 API：提供 REST 接口（支持分页、过滤参数）；
  - 临时存储：将数据暂存到 Redis/MinIO，应用按需读取。
组件：输出适配器（如 KafkaOutputAdapter、HttpOutputAdapter），实现 DataOutput 接口，包含 push(Stream<Map<String, Object>> data) 方法。

5. 任务调度与管理层（跨层协调）

目标：统筹抽取任务的全生命周期，确保按预期执行。核心能力：任务配置、调度、监控、容错。

核心组件 ：
- 任务管理器：维护任务元信息（数据源、抽取规则、输出目标、调度策略），支持任务的创建 / 启动 / 暂停 / 删除。
- 调度器：基于 CRON 表达式（定时，如每小时一次）或事件触发（如文件新增、API 回调）启动任务，分布式场景可用 XXL-Job/Elastic-Job。
- 执行引擎：用线程池管理任务执行，控制并发（避免压垮数据源），记录执行状态（成功 / 失败 / 运行中）。

二、关键支撑机制

1. 配置中心

集中管理所有动态配置，避免硬编码，支持通过 UI 界面或 API 修改：

数据源配置：连接串、账号密码（AES 加密存储）、超时时间；
任务配置：抽取规则（字段、过滤条件）、增量标识、调度频率、输出目标；
系统配置：线程池大小、重试次数、缓冲区容量。

2. 监控与告警

指标收集：任务成功率、单任务耗时、抽取数据量、输出延迟等（用 Prometheus 采集）；
日志记录：详细记录抽取过程（错误栈、数据量）、用户操作（谁修改了任务）；
告警触发：任务失败、超时、数据量突增 / 突减时，通过邮件 / 钉钉 / 短信通知管理员。

3. 容错与可靠性

重试机制：抽取 / 推送失败时，按配置的重试次数（如 3 次）和间隔（如 10s）重试；
死信队列：多次重试失败的数据存入死信队列，支持人工干预后重发；
幂等性保障：输出层通过唯一标识（如 task_id + data_id）去重，避免重复推送。

三、扩展设计（应对未来需求）

插件化适配器：通过 SPI 机制加载自定义适配器（如新增 Oracle 数据源、MQTT 输出），无需修改核心代码；
分布式部署：任务分片执行（如按 ID 范围拆分大表抽取），用 ZooKeeper 协调节点，避免单点故障；
数据压缩与序列化：大量数据传输时，用 gzip 压缩 + Protobuf 序列化（比 JSON 节省 50%+ 带宽）；
元数据管理：记录数据源表结构、数据血缘（来源 -> 目标），支持数据资产盘点。

四、示例流程

配置任务 ：用户在配置中心添加任务："从 MySQL 的order表，每 10 分钟增量抽取update_time > 上次时间的数据，过滤status=1的订单，推送到 Kafka 的order_sync主题"；
任务执行 ：调度器触发任务，执行引擎分配线程，MySQLAdapter连接数据库，按增量规则读取数据；
数据处理 ：转换层将create_time转为时间戳，过滤无效订单；
推送数据 ：KafkaOutputAdapter将处理后的数据发送到 Kafka，同时更新增量状态（记录本次最大update_time）；
监控反馈：监控面板更新任务成功率和数据量，若推送失败则触发重试 + 告警。

通过以上设计，模块可实现 "多源接入无感知、抽取策略可配置、推送方式灵活选、运行状态可监控"，满足上层应用对数据的多样化需求。