一、简介
canal
[kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于
MySQL 数据库增量日志解析
,提供
增量数据订阅和消费
。
早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。
Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析,提供
增量数据订阅&消费的中间件
。
目前,Canal 主要支持了 MySQL 的
Binlog
解析,解析完成后才利用 Canal Client 来处理获得
的相关数据。(数据库同步需要阿里的
Otter
中间件,基于 Canal)。
当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括
5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x
。
canal github地址
二、MySQL 的 Binlog
1. Binlog介绍
MySQL 的二进制日志可以说 MySQL 最重要的日志了,它记录了所有的 DDL 和 DML(除
了数据查询语句)语句,以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间,MySQL 的
二进 制日志
是事务安全型的。
一般来说开启二进制日志大概会有 1%的性能损耗。二进制有两个最重要的使用场景:
- MySQL Replication 在 Master 端开启 Binlog,Master 把它的二进制日志传递给 Slaves 来达到 Master-Slave 数据一致的目的,这就是我们常用的主从复制。
- 就是数据恢复了,通过使用 MySQL Binlog 工具来使恢复数据,生产上要开启,不然真的要删库跑路了 。
2. Binlog 的分类
MySQL Binlog 的格式有三种,分别是 STATEMENT,MIXED,ROW。在配置文件中可以选择配
置 binlog_format= statement|mixed|row。
- statement:语句级,binlog 会记录每次一执行写操作的语句。比如
update user set create_date=now()
优点:节省空间。 缺点:有可能造成数据不一致。 - row:行级, binlog 会记录每次操作后每行记录的变化。 优点:保持数据的绝对一致性 缺点:占用较大空间
- mixed:statement 的升级版,一定程度上解决了,因为一些情况而造成的 statement 模式不一致问题,默认还是 statement,一些会产生不一致的情况还是会选择row。
综合对比
Canal 想做监控分析,选择 row 格式比较合适。
三、工作原理
1. MySQL主备复制原理
- MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events,可以通过 show binlog events 进行查看)
- MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
- MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数据
2. canal 工作原理
- canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送dump 协议
- MySQL master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
- canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
总结:
我们可以把canal理解为从机,拿到数据然后进行后续操作,可以同步到redis上,再也不需要进行延迟双删来保证mysql和redis的数据一致性了,而且还不会出现各种各样的问题!
四、canal使用场景
场景一: 阿里 Otter 中间件的一部分
Otter 是阿里用于进行异地数据库之间的同步框架,Canal 是其中一部分。
otter github地址
场景二:保证缓存和数据库一致性(我们今天要测试的)
场景三:实时数据分析
抓取业务表的新增变化数据,用于制作实时统计
五、安装mysql、redis
1. 安装mysql
sudodocker run -p 3306:3306 --name mysql \
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7
2. Docker配置MySQL
vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑
添加如下配置:
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve
# 开启binlog日志:目录为docker里的目录
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
# server_id 需保证唯一,不能和 canal 的 slaveId 重复
server-id=123456binlog_format=row
# test数据库开启,不设置则所有库开启
binlog-do-db=test
3. 重新启动mysql
docker restart mysql
4. 创建用户并赋权限
查看mysql的 id:
dockerps
进入docker容器:
dockerexec -it 7d /bin/bash
连接到mysql:
mysql -u root -p
创建用户并赋予权限:
GRANTSELECT,REPLICATION SLAVE,REPLICATION CLIENT ON*.*TO'canal'@'%' IDENTIFIED BY'canal';
刷新:
flush privileges;
5. Win10连接mysql创建user表
CREATETABLE`user`(`id`int(10)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(25)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,`sex`varchar(1)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=8CHARACTERSET= utf8 COLLATE= utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;SET FOREIGN_KEY_CHECKS =1;
6. 创建redis
docker run -p 6379:6379 --name redis \
-v /mydata/redis/data:/data \
-v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf
六、安装canal
1. 启动容器
docker run -it --name canal -p 11111:11111 -d canal/canal-server:v1.1.5
查看三个容器:
dockerps
2. 配置canal
进入容器:
dockerexec -it 56 /bin/bash
切换目录:
cd canal-server/conf/example
修改两个地方:
第一个是mysql的地址,第二个是我们创建数据库名字(可以使用默认带的,就是全部的库都进行收集binlog日志)
canal.instance.master.address=192.168.84.138:3306
canal.instance.filter.regex=test\..*
3. 查看日志
我们查看一下canal的日志,看是否启动成功!
首先进入容器:
dockerexec -it 56 /bin/bash
切换目录:
cd canal-server/logs/example/
查看日志:
cat example.log
无报错,刚刚新建的表这里也可以检测到!
4. 查看canal.properties
cd /canal-server/conf
cat canal.properties
我们可以看到有很多个模式,可以把canal收集到的binlog发送到三大MQ中,或者tcp。
本次以tcp为准测试,如果大家有需求可以进行发送到MQ,往下滑都有对应的配置!
七、简单测试
1. 新建springboot项目,导入依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.otter</groupId><artifactId>canal.client</artifactId><version>1.1.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-core</artifactId><version>2.8.6</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId><artifactId>jackson-module-jaxb-annotations</artifactId><version>2.8.6</version></dependency>
2. 编写测试文件
来自官方例子:
我把statis关键字删除了,方便和redis进行整合
例子地址
importcom.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.Message;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;importcom.alibaba.otter.canal.client.*;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/29 9:31
*/@ConfigurationpublicclassSimpleCanalClientExample{// private static String REDIS_DATABASE = "mall";// private static String REDIS_KEY_ADMIN = "ums:admin";@BeanpublicvoidcanalSync(){// 创建链接,第一个参数是canal的ip,第二个参数是canal的端口号,// 第三个参数是canal虚拟的模块名称,canal是创建的数据库账号密码CanalConnector connector =CanalConnectors.newSingleConnector(newInetSocketAddress("192.168.84.138",11111),"example","canal","canal");int batchSize =1000;int emptyCount =0;try{
connector.connect();// 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件
connector.subscribe("test\\..*");
connector.rollback();int totalEmptyCount =120;while(emptyCount < totalEmptyCount){Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);// 获取指定数量的数据long batchId = message.getId();int size = message.getEntries().size();if(batchId ==-1|| size ==0){
emptyCount++;System.out.println("empty count : "+ emptyCount);try{Thread.sleep(1000);}catch(InterruptedException e){}}else{
emptyCount =0;// System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);printEntry(message.getEntries());}
connector.ack(batchId);// 提交确认// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据}System.out.println("empty too many times, exit");}finally{
connector.disconnect();}}privatevoidprintEntry(List<Entry> entrys){for(Entry entry : entrys){if(entry.getEntryType()==EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType()==EntryType.TRANSACTIONEND){continue;}RowChange rowChage =null;try{
rowChage =RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());}catch(Exception e){thrownewRuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:"+ entry.toString(),
e);}EventType eventType = rowChage.getEventType();System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
eventType));for(RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()){if(eventType ==EventType.DELETE){printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());}elseif(eventType ==EventType.INSERT){printColumn(rowData.getAfterColumnsList());}else{System.out.println("-------> before");printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());System.out.println("-------> after");printColumn(rowData.getAfterColumnsList());}}}}privatevoidprintColumn(List<Column> columns){for(Column column : columns){System.out.println(column.getName()+" : "+ column.getValue()+" update="+ column.getUpdated());}}}
3. 启动项目
4. 插入一条数据
INSERTINTOuserVALUES(1,'小红','女');
总结:
我们测试是可以获取到binlog日志的,下面我们进入实战:实现redis缓存同步
八、实战redis同步缓存
1. 编写redis序列化配置类
importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;importorg.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;importorg.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/30 9:24
*/@ConfigurationpublicclassRedisConfig{@BeanpublicRedisTemplate<String,Object>redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory){RedisTemplate<String,Object> redisTemplate =newRedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);StringRedisSerializer stringRedisSerializer =newStringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);Jackson2JsonRedisSerializer<?> jackson2JsonRedisSerializer =newJackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}}
2. 添加redis增删改方法
主要添加了同步到redis的两个方法,这里是2分钟就会停止监听,大家可以按自己的来调整:
int totalEmptyCount =120;
importjava.net.InetSocketAddress;importjava.util.List;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.Message;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;importcom.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;importcom.alibaba.otter.canal.client.*;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/29 9:31
*/@ConfigurationpublicclassSimpleCanalClientExample{@AutowiredprivateRedisTemplate redisTemplate;privatestaticfinalString KEY ="user:info";@BeanpublicvoidcanalSync(){// 创建链接,第一个参数是canal的ip,第二个参数是canal的端口号,// 第三个参数是canal虚拟的模块名称,canal是创建的数据库账号密码CanalConnector connector =CanalConnectors.newSingleConnector(newInetSocketAddress("192.168.84.138",11111),"example","canal","canal");int batchSize =1000;int emptyCount =0;try{
connector.connect();// 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件
connector.subscribe("test\\..*");
connector.rollback();int totalEmptyCount =120;while(emptyCount < totalEmptyCount){Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);// 获取指定数量的数据long batchId = message.getId();int size = message.getEntries().size();if(batchId ==-1|| size ==0){
emptyCount++;System.out.println("empty count : "+ emptyCount);try{Thread.sleep(1000);}catch(InterruptedException e){}}else{
emptyCount =0;// System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);printEntry(message.getEntries());}
connector.ack(batchId);// 提交确认// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据}System.out.println("empty too many times, exit");}finally{
connector.disconnect();}}privatevoidprintEntry(List<Entry> entrys){for(Entry entry : entrys){if(entry.getEntryType()==EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType()==EntryType.TRANSACTIONEND){continue;}RowChange rowChage =null;try{
rowChage =RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());}catch(Exception e){thrownewRuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:"+ entry.toString(),
e);}EventType eventType = rowChage.getEventType();System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
eventType));for(RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()){if(eventType ==EventType.DELETE){printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());// 同步到redisdelete(rowData.getBeforeColumnsList());}elseif(eventType ==EventType.INSERT){printColumn(rowData.getAfterColumnsList());// 同步到redisinsertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());}else{System.out.println("-------> before");printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());System.out.println("-------> after");printColumn(rowData.getAfterColumnsList());// 同步到redisinsertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());}}}}privatevoidprintColumn(List<Column> columns){for(Column column : columns){System.out.println(column.getName()+" : "+ column.getValue()+" update="+ column.getUpdated());}}/**
* 更新或者添加触发同步到redis
* @param columns
*/privatevoid insertOrUpdate (List<Column> columns){if(columns.size()>0){JSONObject json =newJSONObject();for(Column column : columns){
json.put(column.getName(), column.getValue());}
redisTemplate.opsForHash().put(KEY,columns.get(0).getValue(),json.toJSONString());}}/**
* 删除触发同步到redis
* @param columns
*/privatevoid delete (List<Column> columns){if(columns.size()>0){
redisTemplate.opsForHash().delete(KEY, columns.get(0).getValue());}}}
3. 测试添加
数据库插入一条:
insertintouservalues(1,'我是测试添加','男');
控制台捕捉到信息:
我们看到redis已经有数据了,同步成功!
4. 测试更新
更细我们刚刚添加的那条数据:
updateuserset name ='修改了'where id =1;
控制台捕捉到了更新信息:
redis也同步修改了!
5. 测试删除
我们先多添加几条哈:
删除id为1的那条数据:
deletefromuserwhere id =1;
控制台捕捉到了删除信息:
redis也同步删除了!
九、总结
这样就实现了一个canal的应用场景,当然也可以把binlog的数据发送到MQ来!
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