5.2. Debezium MongoDB コネクターの仕組み

MongoDB コネクターは以下の MongoDB トポロジーをサポートします。

コネクター設定プロパティー topic.prefix は、MongoDB レプリカセットまたはシャードされたクラスターの 論理名 として提供されます。コネクターは論理名をさまざまな方法で使用します。すべてのトピック名の接頭辞として、各レプリカセットの変更ストリームの位置を記録する際に一意の識別子として使用されます。

各 MongoDB コネクターに、ソース MongoDB システムを意味する一意の論理名を命名する必要があります。論理名は、アルファベットまたはアンダースコアで始まり、残りの文字を英数字またはアンダースコアとすることが推奨されます。

Debezium タスクがレプリカセットを使用して起動すると、コネクターの論理名とレプリカセット名を使用して、コネクターが変更の読み取りを停止した位置を示す オフセット を検出します。オフセットが検出され、oplog に存在する場合、タスクは記録されたオフセットの位置から即座に ストリームの変更 を続行します。

ただし、オフセットが見つからない場合、または oplog にその位置が含まれていない場合、タスクはまず スナップショット を実行してレプリカセットの内容の現在の状態を取得する必要があります。このプロセスは、oplog の現在の位置を記録して開始され、オフセット (スナップショットが開始されたことを示すフラグとともに) として記録します。次に、タスクは各コレクションのコピーに進み、できるだけ多くのスレッド (snapshot.max.threads 設定プロパティーの値まで) を生成して、この作業を並行して実行します。コネクターは、参照したドキュメントごとに個別の 読み取りイベント を記録します。各読み取りイベントには、オブジェクトの識別子、オブジェクトの完全な状態、およびオブジェクトが見つかった MongoDB レプリカセットに関する ソース 情報が含まれます。ソース情報には、イベントがスナップショットの作成中に生成されたことを示すフラグも含まれます。

このスナップショットは、コネクターのフィルターと一致するすべてのコレクションがコピーされるまで継続されます。タスクのスナップショットが完了する前にコネクターが停止した場合は、コネクターを再起動すると、再びスナップショットを開始します。

スナップショットの詳細は、以下のセクションを参照してください。

デフォルトでは、コネクターは初回スナップショット操作の開始後にのみ実行されます。通常の状況では、この最初のスナップショットが作成されると、コネクターではスナップショットプロセスは繰り返し処理されません。コネクターがキャプチャーする今後の変更イベントデータはストリーミングプロセス経由でのみ行われます。

ただし、場合によっては、最初のスナップショット中にコネクターを取得したデータが古くなったり、失われたり、または不完全となったり可能性があります。収集データを再キャプチャーするメカニズムを提供するために、Debezium はアドホックスナップショットを実行するオプションを備えています。データベースで以下が変更されたことで、アドホックスナップショットが実行される場合があります。

いわゆる アドホックスナップショット を開始することで、以前にスナップショットをキャプチャしたコレクションに対してスナップショットを再実行することができます。アドホックスナップショットでは、シグナリングコレクション を使用する必要があります。シグナルリクエストを Debezium シグナルコレクションに送信して、アドホックスナップショットを開始します。

既存のコレクションのアドホックスナップショットを開始すると、コネクターはコレクションにすでに存在するトピックにコンテンツを追加します。既存のトピックが削除された場合には、トピックの自動作成 が有効になっているのであれば、Debezium は自動的にトピックを作成できます。

アドホックのスナップショットシグナルは、スナップショットに追加するコレクションを指定します。スナップショットは、データベースの内容全体をキャプチャーしたり、データベース内のコレクションのサブセットのみをキャプチャーしたりできます。また、スナップショットは、データベース内のコレクションの内容のサブセットをキャプチャーできます。

キャプチャーするコレクションは、シグナリングコレクションに execute-snapshot メッセージを送信することで指定します。execute-snapshot シグナルのタイプを incremental に設定し、スナップショットに含めるコレクション名を次の表に示すように指定します。

現在、execute-snapshot アクションタイプは 増分スナップショット のみをトリガーします。詳細は、スナップショットの増分を参照してください。

スナップショットを柔軟に管理するため、Debezium には 増分スナップショット と呼ばれる補助スナップショットメカニズムが含まれています。増分スナップショットは、Debezium コネクターにシグナルを送信する ための Debezium メカニズムに依存します。

増分スナップショットでは、最初のスナップショットのように、データベースの完全な状態を一度にすべてキャプチャーする代わりに、一連の設定可能なチャンクで各コレクションを段階的にキャプチャーします。スナップショットがキャプチャーするコレクションと、各チャンクのサイズ を指定できます。チャンクのサイズにより、データベース上の各フェッチ操作中にスナップショットで収集される行数が決まります。増分スナップショットのデフォルトのチャンクサイズは 1024 行です。

Debezium は、増分スナップショットの進行に伴い、その進捗を追跡するために透かしを使用し、キャプチャした各コレクション行の記録を保持します。この段階的なアプローチでは、標準の初期スナップショットプロセスと比較して、以下の利点があります。

スナップショットが進むと、他のプロセスがデータベースにアクセスし続け、コレクションのレコードが変更される可能性があります。このような変更を反映させるように、通常通りに INSERT、UPDATE、DELETE 操作がトランザクションログにコミットされます。同様に、継続中の Debezium ストリーミングプロセスは、これらの変更イベントを検出し、対応する変更イベントレコードを Kafka に出力します。

データコレクションごとに、Debezium は 2 種類のイベントを出力し、それらの両方のレコードを単一の宛先 Kafka トピックに保存します。テーブルから直接キャプチャーするスナップショットレコードは、READ 操作として出力されます。その間、ユーザーはデータコレクションのレコードの更新を続け、各コミットを反映するようにトランザクションログが更新されるので、Debezium は変更ごとに UPDATE または DELETE 操作を出力します。

スナップショットウィンドウが開放され、Debezium がスナップショットチャンクの処理を開始すると、スナップショットレコードをメモリーバッファーに提供します。スナップショットウィンドウ中に、バッファー内の READ イベントのプライマリーキーは、受信ストリームイベントのプライマリーキーと比較されます。一致するものが見つからない場合、ストリーミングされたイベントレコードが Kafka に直接送信されます。Debezium が一致を検出すると、バッファーされた READ イベントを破棄し、ストリーミングされたレコードを宛先トピックに書き込みます。これは、ストリーミングされたイベントが静的スナップショットイベントよりも論理的に優先されるためです。チャンクのスナップショットウィンドウが終了すると、バッファーに含まれるのは、関連するトランザクションログイベントが存在しない READ イベントのみです。Debezium は、これらの残りの READ イベントをコレクションの Kafka トピックに発行します。

コネクターは各スナップショットチャンクにプロセスを繰り返します。

シャードされた MongoDB クラスターで増分スナップショットを使用するには、次のプロパティーに特定の値を設定する必要があります。

{
    "before":null,
    "after": {
        "pk":"1",
        "value":"New data"
    },
    "source": {
        ...
        "snapshot":"incremental" 1
    },
    "op":"r", 2
    "ts_ms":"1620393591654",
    "transaction":null
}

Key = `test_connector`

Value = `{"type":"execute-snapshot","data": {"data-collections": ["schema1.table1", "schema1.table2"], "type": "INCREMENTAL"}}`

Key = `test_connector`

Value = `{"type":"execute-snapshot","data": {"data-collections": ["schema1.products"], "type": "INCREMENTAL", "additional-condition":"color='blue'"}}`

Key = `test_connector`

Value = `{"type":"execute-snapshot","data": {"data-collections": ["schema1.products"], "type": "INCREMENTAL", "additional-condition":"color='blue' AND brand='MyBrand'"}}`

Key = `test_connector`

Value = `{"type":"stop-snapshot","data": {"data-collections": ["schema1.table1", "schema1.table2"], "type": "INCREMENTAL"}}`

レプリカセットレコードのコネクタータスクがオフセットを取得すると、オフセットを使用して変更のストリーミングを開始する oplog の位置を判断します。その後、タスクは (設定によって) レプリカセットのプライマリーノードに接続するか、レプリカセット全体の変更ストリームに接続し、その位置から変更のストリーミングを開始します。すべての作成、挿入、および削除操作を処理して Debezium の 変更イベント に変換します。各変更イベントには操作が検出された oplog の位置が含まれ、コネクターはこれを最新のオフセットとして定期的に記録します。オフセットが記録される間隔は、Kafka Connect ワーカー設定プロパティーである offset.flush.interval.ms によって制御されます。

コネクターが正常に停止されると、処理された最後のオフセットが記録され、再起動時にコネクターは停止した場所から続行されます。しかし、コネクターのタスクが予期せず終了した場合、最後にオフセットが記録された後、最後のオフセットが記録される前に、タスクによってイベントが処理および生成されることがあります。再起動時に、コネクターは最後に 記録された オフセットから開始し、クラッシュの前に生成された同じイベントを生成する可能性があります。

前述のように、コネクタータスクは常にレプリカセットのプライマリーノードを使用して oplog からの変更をストリーミングし、コネクターが可能な限り最新の操作を確認できるようにし、代わりにセカンダリーが使用された場合よりも短いレイテンシーで変更をキャプチャーできるようにします。レプリカセットが新しいプライマリーを選出すると、コネクターは即座に変更のストリーミングを停止し、新しいプライマリーに接続して、同じ場所にある新しいプライマリーノードから変更のストリーミングを開始します。同様に、コネクターとレプリカセットメンバーとの通信で問題が発生した場合は、レプリカセットが過剰にならないように指数バックオフを使用して再接続を試みます。接続の確立後、停止した場所から変更のストリーミングを続行します。これにより、コネクターはレプリカセットメンバーシップの変更を動的に調整でき、通信障害を自動的に処理できます。

要約すると、MongoDB コネクターはほとんどの状況で実行を継続します。通信の問題により、問題が解決されるまでコネクターが待機する可能性があります。

MongoDB 6.0 以降では、変更ストリームを設定して、ドキュメントのイメージ前の状態を出力し、MongoDB 変更イベントの before フィールドにデータを投入できます。MongoDB で事前のイメージを使用できるようにするには、db.createCollection()、create、または collMod を使用して、コレクションの changeStreamPreAndPostImages を設定する必要があります。Debezium MongoDB が変更イベントに事前イメージを追加できるようにするには、コネクターの capture.mode を *_with_pre_image オプションのいずれかに設定します。

MongoDB コネクターは、各コレクションのドキュメントに対するすべての挿入、更新、および削除操作のイベントを 1 つの Kafka トピックに書き込みます。Kafka トピックの名前は常に logicalName.databaseName.collectionName の形式を取ります。logicalName は、topic.prefix 設定プロパティーで指定されるコネクターの 論理名、databaseName は操作が発生したデータベースの名前、collectionName は影響を受けるドキュメントが存在する MongoDB コレクションの名前です。

たとえば、products, products_on_hand, customers, and orders の 4 つのコレクションで設定される inventory データベースを含む MongoDB レプリカセットについて考えてみましょう。コネクターが監視するこのデータベースの論理名が fulfillment である場合、コネクターは以下の 4 つの Kafka トピックでイベントを生成します。

トピック名には、レプリカセット名やシャード名が含まれないことに注意してください。その結果、シャード化コレクションへの変更 (各シャードにコレクションのドキュメントのサブセットが含まれる) はすべて同じ Kafka トピックに移動します。

Kafka を設定して、必要に応じてトピックを 自動作成 できます。そうでない場合は、Kafka 管理ツールを使用してコネクターを起動する前にトピックを作成する必要があります。

MongoDB コネクターは、イベントのトピックパーティションを明示的に決定しません。代わりに、Kafka はイベントキーに基づいてトピックのパーティションを作成する方法を決定できます。Kafka Connect ワーカー設定に Partitioner 実装の名前を定義することで、Kafka のパーティショニングロジックを変更できます。

Kafka は、1 つのトピックパーティションに書き込まれたイベントのみ、合計順序を維持します。キーでイベントのパーティションを行うと、同じキーを持つすべてのイベントは常に同じパーティションに移動します。これにより、特定のドキュメントのすべてのイベントが常に完全に順序付けされます。

Debezium は、トランザクションメタデータ境界を表すイベントを生成でき、データイベントメッセージを補完できます。

Debezium はすべてのトランザクションの BEGIN および END に対して、以下のフィールドが含まれるイベントを生成します。

以下の例では、一般的なメッセージを示します。

{
  "status": "BEGIN",
  "id": "1462833718356672513",
  "event_count": null,
  "data_collections": null
}

{
  "status": "END",
  "id": "1462833718356672513",
  "event_count": 2,
  "data_collections": [
    {
      "data_collection": "rs0.testDB.collectiona",
      "event_count": 1
    },
    {
      "data_collection": "rs0.testDB.collectionb",
      "event_count": 1
    }
  ]
}

topic.transaction オプションで上書きされない限り、トランザクションイベントは <topic.prefix>.transaction という名前のトピックに書き込まれます。

以下は、メッセージの内容の例です。

{
  "after": "{\"_id\" : {\"$numberLong\" : \"1004\"},\"first_name\" : \"Anne\",\"last_name\" : \"Kretchmar\",\"email\" : \"annek@noanswer.org\"}",
  "source": {
...
  },
  "op": "c",
  "ts_ms": "1580390884335",
  "transaction": {
    "id": "1462833718356672513",
    "total_order": "1",
    "data_collection_order": "1"
  }
}