Docker安装canal、mysql进行简单测试与实现redis和mysql缓存一致性
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
sudo docker 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=123456
binlog_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：
docker ps
进入docker容器：
docker exec -it 7d /bin/bash
连接到mysql：
mysql -u root -p
创建用户并赋予权限：
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
刷新：
flush privileges;
5. Win10连接mysql创建user表
CREATE TABLE `user` (
`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(25) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`sex` varchar(1) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = 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：
docker ps
2. 配置canal
进入容器：
docker exec -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：
docker exec -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.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starterartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
<scope>testscope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.junit.vintagegroupId>
<artifactId>junit-vintage-engineartifactId>
exclusion>
exclusions>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.ottergroupId>
<artifactId>canal.clientartifactId>
<version>1.1.0version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.coregroupId>
<artifactId>jackson-coreartifactId>
<version>2.8.6version>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.modulegroupId>
<artifactId>jackson-module-jaxb-annotationsartifactId>
<version>2.8.6version>
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
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.client.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/29 9:31
*/
@Configuration
public class SimpleCanalClientExample {
// private static String REDIS_DATABASE = "mall";
// private static String REDIS_KEY_ADMIN = "ums:admin";
@Bean
public void canalSync() {
// 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(new InetSocketAddress("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();
}
}
private void printEntry(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) {
throw new RuntimeException("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());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
} else {
System.out.println("-------> before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
System.out.println("-------> after");
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
private void printColumn(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
INSERT INTO user VALUES (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
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/30 9:24
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
Jackson2JsonRedisSerializer<?> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(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;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.client.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
/**
* @author wangzhenjun
* @date 2022/6/29 9:31
*/
@Configuration
public class SimpleCanalClientExample {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
private static final String KEY = "user:info";
@Bean
public void canalSync() {
// 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(new InetSocketAddress("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();
}
}
private void printEntry(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) {
throw new RuntimeException("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redis
delete(rowData.getBeforeColumnsList());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
// 同步到redis
insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
} else {
System.out.println("-------> before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
System.out.println("-------> after");
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
// 同步到redis
insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
private void printColumn(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
*/
private void insertOrUpdate (List<Column> columns) {
if (columns.size() > 0) {
JSONObject json = new JSONObject();
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
*/
private void 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：
insert into user values (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：
update user set 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：
delete from user where 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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