使用canal实现数据实时同步
canal
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。
基于日志增量订阅和消费的业务包括
数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 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
工作原理
-
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 -
MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据
canal工作原理 -
MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据
canal工作原理 -
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)
我自己的应用场景是在统计分析功能中，采用了微服务调用的方式获取统计数据，但是这样耦合度很高，效率相对较低，我现在采用Canal数据库同步工具，通过实时同步数据库的方式实现，例如我们要统计每天注册与登录人数，我们只需要把会员表同步到统计库中，实现本地统计就可以了，这样效率更高，耦合度更低。
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。
Canal环境搭建
canal的原理是基于mysql binlog技术，所以这里要开启mysql的binlog写入功能
在linux系统中，开启mysql服务：systemctl start mysqld或者service mysql start
检查binlog功能是否开启
开启binlog功能
如果显示状态为OFF表示该功能尚未开启，开启binlog功能
修改mysql的配置文件my.cnf
vim /etc/my.cnf
追加内容
log-bin=mysql-bin #binlog文件名
binlog_format=ROW #选择row模式
server_id=1 #mysql实例id,不能和canal的slaveId重复
重启mysql
systemctl restart mysqld
再次登录mysql客户端，查看log_bin变量
显示为ON表示该功能已开启。
在mysql里面添加以下的相关用户和权限
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SHOW VIEW, SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
这其实是添加了能远程访问mysql数据库的用户，账号和密码都是canal,由于我的虚拟机本来就添加过root用户，这里我就不再添加这个canal了，你根据自己情况。
下载安装Canal服务
下载canal地址
下载之后，放到目录中，解压文件
解压
tar zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz -C /usr/local/canal/
修改配置文件
vim conf/example/instance.properties
这里是引用注： mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式. 多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠()
1.常见例子：所有表：.* or .\…
2.canal schema下所有表： canal\…*
3.canal下的以canal打头的表：canal\.canal.*
4…canal schema下的一张表：canal.test1
5.多个规则组合使用：canal\…*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔) 注意：此过滤条件只针对row模式的数据有效(ps.
6.mixed/statement因为不解析sql，所以无法准确提取tableName进行过滤)
进入bin目录下启动
./startup.sh
代码整合 创建canal_client模块
引入相关依赖
创建application.properties配置文件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbutils</groupId>
<artifactId>commons-dbutils</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
# 服务端口
server.port=10000
# 服务名
spring.application.name=canal-client
# 环境设置：dev、test、prod
spring.profiles.active=dev
# mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/guli?serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
编写canal客户端类
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import org.apache.commons.dbutils.DbUtils;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import javax.sql.DataSource;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
@Component
public class CanalClient {
//sql队列
private Queue<String> SQL_QUEUE = new ConcurrentLinkedQueue<>();
@Resource
private DataSource dataSource;
/**
* canal入库方法
*/
public void run() {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.159.33",
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
try {
while (true) {
//尝试从master那边拉去数据batchSize条记录，有多少取多少
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
Thread.sleep(1000);
} else {
dataHandle(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId);
//当队列里面堆积的sql大于一定数值的时候就模拟执行
if (SQL_QUEUE.size() >= 1) {
executeQueueSql();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 模拟执行队列里面的sql语句
*/
public void executeQueueSql() {
int size = SQL_QUEUE.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String sql = SQL_QUEUE.poll();
System.out.println("[sql]----> " + sql);
this.execute(sql.toString());
}
}
/**
* 数据处理
*
* @param entrys
*/
private void dataHandle(List<Entry> entrys) throws InvalidProtocolBufferException {
for (Entry entry : entrys) {
if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChange.getEventType();
if (eventType == EventType.DELETE) {
saveDeleteSql(entry);
} else if (eventType == EventType.UPDATE) {
saveUpdateSql(entry);
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
saveInsertSql(entry);
}
}
}
}
/**
* 保存更新语句
*
* @param entry
*/
private void saveUpdateSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> newColumnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("update " + entry.getHeader().getTableName() + " set ");
for (int i = 0; i < newColumnList.size(); i++) {
sql.append(" " + newColumnList.get(i).getName()
+ " = '" + newColumnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != newColumnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(" where ");
List<Column> oldColumnList = rowData.getBeforeColumnsList();
for (Column column : oldColumnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存删除语句
*
* @param entry
*/
private void saveDeleteSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getBeforeColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("delete from " + entry.getHeader().getTableName() + " where ");
for (Column column : columnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存插入语句
*
* @param entry
*/
private void saveInsertSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("insert into " + entry.getHeader().getTableName() + " (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append(columnList.get(i).getName());
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(") VALUES (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append("'" + columnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(")");
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 入库
* @param sql
*/
public void execute(String sql) {
Connection con = null;
try {
if(null == sql) return;
con = dataSource.getConnection();
QueryRunner qr = new QueryRunner();
int row = qr.execute(con, sql);
System.out.println("update: "+ row);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtils.closeQuietly(con);
}
}
}
这个地方的ip你改成你自己虚拟机或者服务器上的。
@SpringBootApplication
public class CanalApplication implements CommandLineRunner {
@Resource
private CanalClient canalClient;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CanalApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... strings) throws Exception {
//项目启动，执行canal客户端监听
canalClient.run();
}
}
测试之前需要
在linux系统中插入一条数据测试
看本地控制台
在Linux中更新以下上面那条数据
看本地控制台
看下本地windows的mysql数据库表中数据是否和linux上面的数据一致
