1.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。应该是阿里云DTS(Data Transfer Service)的开源版本。

2.提供的能力
Canal与DTS提供的功能基本相似:

1)基于Mysql的Slave协议实时dump binlog流,解析为事件发送给订阅方。

事件格式为(伪代码):

Eevnt {

    Header {
        logfileName     [binlog文件名]

        logfileOffset   [binlog position]

        executeTime     [binlog里记录变更发生的时间戳]

        schemaName      [数据库实例]

        tableName       [表名]

        eventType       [insert/update/delete类型]

    }

    entryType           [事务头BEGIN/事务尾END/数据ROWDATA]

    storeValue          [byte数据,可展开,对应的类型为RowChange]

    isDdl               [是否是ddl变更操作,比如create table/drop table]

    sql                 [具体的ddl sql]

    rowDatas            [具体insert/update/delete的变更数据,可为多条,1个binlog event事件可对应多条变更,比如批处理]

    beforeColumns       [Column类型的数组]

    afterColumns        [Column类型的数组]

}

Column {

    index       [column序号]

    sqlType     [jdbc type]

    name        [column name]

    isKey       [是否为主键]

    updated     [是否发生过变更]

    isNull      [值是否为null]

    value       [具体的值]

}

2)单Canal instance,单DTS数据订阅通道均只支持订阅一个RDS,提供给一个消费者。

3)可以使用canal-client客户端进行消息消费。

4)也可以通过简单配置,也可以不需要自行使用canal-client消费,可以选择直接投递到kafka或者RocketMQ集群,用户只需要使用消息队列的consumer消费即可。

5)成功消费消息后需要进行Ack,以确保一致性,服务端则会维护客户端目前的消费位点。

3.工作原理
MySQL的主从复制分成三步:

master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些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);
slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。
从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第1张图片

canal 就是模拟了这个过程。

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);
从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第2张图片

  1. canal 架构
    4.1 admin版本整体架构
    canal 1.1.4开始支持admin管理,通过canal-admin为canal提供整体配置管理、节点运维等面向运维的功能,提供相对友好的WebUI操作界面,方便更多用户快速和安全的操作,替代了过去繁琐的配置文件管理。

整体部署架构如下。
从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第3张图片

多个canal-server可以组成集群模式,每个instance任务通过zookeeper在集群中实现高可用
通过多个集群,可以实现同步资源的物理隔离
可以直接抓取消费投递MQ,可以实现生产/消费解耦、消息堆积、消息回溯
可以抓取消费投递给canal-client,在用户的服务中进行消息处理,减少中间过程
4.2 canal-server架构
从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第4张图片

说明:

每个集群可以由多个server组成;
每个server代表一个canal-server运行实例jvm;
每个server上可以运行一个或多个Instance;
每个Instance对应于一个数据队列,是真正的变更抓取的实体
1)instance模块

EventParser :数据源接入,模拟MySQL slave协议从master上dump binlog,并进行解析
EventSink :对dump的数据进行过滤、加工、分发,连接Parser和Store
EventStore :对sink模块处理后的数据进行临时存储
MetaManager:元数据管理器
2)EventParser子模块
主要有两个核心组件组成:

CanalLogPositionManager:用来记录最新解析成功的binlog position信息,在canal重启后,作为起始位点
CanalHAController:支持Mysql主备,基于Heartbeat判断当前数据库连接的有效性,一旦主库失去心跳,就切换连接备库
EventParser从CanalHAController确定连接mysql的位置,然后通过LogPositionManager确定binlog解析位点的起点,最后便通过dump协议拉取binlog进行解析,把解析后的消息存入EventSink

3)EventSink子模块
目前只有一个实现类GroupEventSink,用来把多个instance上的数据进行归并,主要用于分库后的多数据归并。

4)EventStore子模块
目前只实现了基于内存存储的MemoryEventStoreWIthBuffer,据说很多年前就声称要支持基于文件存储的实现,不过到现在还没有具体的实现类。

MemoryEventStoreWIthBuffer内部采用的是一个RingBuffer,我们可以理解为基于内存的高性能消息队列。如果使用canal-client直接消费canal-server的数据,那么只能通过这个消息队列做一定程度的消息堆积。

RingBuffer如下图所示:
从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第5张图片

Put : Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置
Get : 数据订阅获取的最后一次提取位置
Ack : 数据消费成功的最后一次消费位置
这些位点信息通过MetaManager进行管理。这也解释了为什么一个canal instance只能支撑一个消费者:EventStore的RingBuffer只为一个消费者维护信息。

4.3 客户端使用
数据格式已经在前文给出,Canal和DTS客户端均采取:

拉取事件 -> 消费 -> 消费成功后ACK

这样的消费模式,并支持消费不成功时进行rollback,重新消费该数据。

下面是一段简单的客户端调用实例(略去异常处理):

// 创建CanalConnector, 连接到localhost:11111

CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),11111), destination, "", "");

connector.connect();    // 连接

connector.subscribe();  // 开始订阅binlog

// 开始循环拉取

while (running) {

    Message message = connector.getWithoutAck(1024); // 获取指定数量的数据

    long batchId = message.getId();

    for (Entry entry : message.getEntries()){

        // 对每条消息进行处理

    }

    connector.ack(batchId); // ack

}

5.总结分析
5.1 优点

1)性能优异、功能全面

canal 1.1.x 版本(release_note),性能与功能层面有较大的突破,重要提升包括:
整体性能测试&优化,提升了150%。
原生支持prometheus监控。
原生支持kafka消息投递。
原生支持aliyun rds的binlog订阅 (解决自动主备切换/oss binlog离线解析) (无法拒绝它的理由!)
原生支持docker镜像。
2)运维方便

canal 1.1.4版本,迎来最重要的WebUI能力,引入canal-admin工程,支持面向WebUI的canal动态管理能力,支持配置、任务、日志等在线白屏运维能力
Standalone的一体化解决方案,无外部服务依赖,运维更简单,在某种程度上也意味着更稳定。
开箱即用,节约开发与定制成本。
有良好的管理控制平台与监控系统(如果你已经有promethus监控,可以秒接canal监控)
3)多语言支持

canal 特别设计了 client-server 模式,交互协议使用 protobuf 3.0 , client 端可采用不同语言实现不同的消费逻辑
canal 作为 MySQL binlog 增量获取和解析工具,可将变更记录投递到 MQ 系统中,比如 Kafka/RocketMQ,可以借助于 MQ 的多语言能力
5.2 缺点

单instance/订阅通道只支持订阅单个数据库,并只能支持单客户端消费。每当我们需要新增一个消费端->MySQL的订阅:对于Canal而言,就要给MySQL接一个“Slave”,可能会对主库有一定影响。
消息的Schema很弱,所有消息的Schema均相同,客户端需要提前知道各个表消息的Schema与各字段的上下文才能正确消费。

好了,花了10分钟应该对canal有大致了解了,下一期,阿丸计划手把手教你搭建canal集群和admin管理平台。

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从零单排canal 01」 canal 10分钟入门(基于1.1.4版本)_第6张图片