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Mysql数据实时增量同步工具之go-mysql-transfer

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数据实时增量同步工具之go-mysql-transfer：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302961

Elasticsearch笔记之安装、配置、Kibana基础：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302809

go-mysql-transfer官方手册：https://www.kancloud.cn/wj596/go-mysql-transfer/2064425

GO笔记之环境安装：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302777

技术选型：Mysql8 + go-mysql-transfer + ElasticSearch7.13

简介

go-mysql-transfer是一款MySQL数据库实时增量同步工具。需要GO环境

能够监听MySQL二进制日志(Binlog)的变动，将变更内容形成指定格式的消息，实时发送到接收端。从而在数据库和接收端之间形成一个高性能、低延迟的增量数据同步更新管道。

工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal，其功能强大、运行稳定，但是有些方面不是太符合需求，主要有如下三点：

1、需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据

2、server-client模式，需要同时部署server和client两个组件，我们的项目中有6个业务数据库要实时同步到redis，意味着要多部署12个组件，硬件和运维成本都会增加。

3、从server端到client端需要经过一次网络传输和序列化反序列化操作，然后再同步到接收端，感觉没有直接怼到接收端更高效。

前提条件

  • MySQL 服务器需要开启 row 模式的 binlog。

  • 因为要使用 mysqldump 命令，因此该进程的所在的服务器需要部署这一工具。

  • 这一工具使用 GoLang 开发，需要 Go 1.9+ 的环境进行构建。

  • 新版(7.13+)的本地es必须关闭安全模式才可以

    yml配置文件添加

    xpack.security.enabled: false

  • 可用的 MySQL、Elasticsearch 以及 Kibana 实例。权限需要大一些。

    • mysql binlog必须是ROW模式
    • 要同步的mysql数据表必须包含主键，否则直接忽略，这是因为如果数据表没有主键，UPDATE和DELETE操作就会因为在ES中找不到对应的document而无法进行同步
    • 不支持程序运行过程中修改表结构
    • 要赋予用于连接mysql的账户RELOAD权限以及REPLICATION权限, SUPER权限
    GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'elastic'@'IP';
GRANT RELOAD ON *.* TO 'elastic'@'IP';
UPDATE mysql.user SET Super_Priv='Y' WHERE user='elastic' AND host='IP'；

特性

1、简单，不依赖其它组件，一键部署
2、集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、HTTP API等，无需编写客户端，开箱即用
3、内置丰富的数据解析、消息生成规则，支持模板语法
4、支持Lua脚本扩展，可处理复杂逻辑，如：数据的转换、清洗、打宽
5、集成Prometheus客户端，支持监控、告警
6、集成Web Admin监控页面
7、支持高可用集群部署
8、数据同步失败重试
9、支持全量数据初始化

与同类工具比较

特色 Canal mysql_stream go-mysql-transfer Maxwell
开发语言 Java Python Golang Java
高可用 支持 支持 支持 支持
接收端 编码定制 Kafka等(MQ) Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、HTTP API 等 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件等
全量数据初始化 不支持 支持 支持 支持
数据格式 编码定制 Json（固定格式） Json（规则配置) 模板语法 Lua脚本 JSON
性能(4-8TPS)

实现原理

1、go-mysql-transfer将自己伪装成MySQL的Slave，

2、向Master发送dump协议获取binlog，解析binlog并生成消息

3、将生成的消息实时、批量发送给接收端

如下图所示：

img

go-mysql部署运行

开启MySQL的binlog

修改app.yml

命令行运行
Windows直接运行 go-mysql-transfer.exe
Linux执行 nohup go-mysql-transfer &

监控

go-mysql-transfer支持两种监控模式，Prometheus和内置的Web Admin

相关配置：

# web admin相关配置
enable_web_admin: true #是否启用web admin，默认false
web_admin_port: 8060 #web监控端口,默认8060

直接访问127.0.0.1:8060 可以看到监控界面同步数据到Elasticsearch


在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

同步数据到Elasticsearch

配置文件——相关配置如下：

# app.yml
#目标类型
target: elasticsearch 

#elasticsearch连接配置
es_addrs: 127.0.0.1:9200 #连接地址，多个用逗号分隔
es_version: 7 # Elasticsearch版本，支持6和7、默认为7
#es_password:  # 用户名
#es_version:  # 密码

目前支持Elasticsearch6、Elasticsearch7两个版本

基于规则同步

相关配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    #column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    #default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss

    #Elasticsearch相关
    es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    #es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
    #  -  
    #   column: REMARK #数据库列名称
    #    field: remark #映射后的ES字段名称
    #    type: text #ES字段类型
    #    analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
    #    #format: #日期格式，type为date此项有意义
    #   -  
    #    column: USER_NAME #数据库列名称
    #    field: account #映射后的ES字段名称
    #    type: keyword #ES字段类型

规则示例

t_user表，数据如下：


img

示例一

使用上述配置
自动创建的Mapping，如下：

img

同步到Elasticsearch的数据如下:

img

示例二

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss

    #Elasticsearch相关
    es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
      -  
        column: REMARK #数据库列名称
        field: remark #映射后的ES字段名称
        type: text #ES字段类型
        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
        #format: #日期格式，type为date此项有意义
      -  
        column: USER_NAME #数据库列名称
        field: account #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型

es_mappings配置项表示定义索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则使用列类型自动创建索引的mappings(映射关系)。

创建的Mapping，如下：

img

同步到Elasticsearch的数据如下:


img

基于Lua脚本同步

使用Lua脚本可以实现更复杂的数据处理逻辑，go-mysql-transfer支持Lua5.1语法

Lua示例

t_user表，数据如下：

img

示例一

引入Lua脚本：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    lua_file_path: lua/t_user_es.lua   #lua脚本文件
    es_index: user_index #Elasticsearch Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
      -  
        field: id #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: userName #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: password #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: createTime #映射后的ES字段名称
        type: date #ES字段类型
        format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #日期格式，type为date此项有意义
      -  
        field: remark #映射后的ES字段名称
        type: text #ES字段类型
        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
      -  
        field: source #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型

其中，
es_mappings 表示索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则根据字段的值自动创建mappings(映射关系)。根据es_mappings 生成的mappings如下：

img

Lua脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块

local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称
local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、delete

local id = row["ID"] --获取ID列的值
local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值
local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值
local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值
local remark = row["REMARK"] --获取REMARK列的值

local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集
result["id"] = id
result["userName"] = userName
result["password"] = password
result["createTime"] = createTime
result["remark"] = remark
result["source"] = "binlog" -- 数据来源

if action == "insert" then -- 只监听新增事件
    ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串
end

同步到Elasticsearch的数据如下:

img

示例二

引入Lua脚本：

    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    lua_file_path: lua/t_user_es2.lua   #lua脚本文件

未明确定义index名称、mappings，es会根据值自动创建一个名为t_user的index。

使用如下脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块

local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称
local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、delete

local id = row["ID"] --获取ID列的值
local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值
local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值
local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值
local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集
result["id"] = id
result["userName"] = userName
result["password"] = password
result["createTime"] = createTime
result["remark"] = remark
result["source"] = "binlog" -- 数据来源

if action == "insert" then -- 只监听新增事件
    ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串
end

同步到Elasticsearch的数据如下:

img

esOps模块

提供的方法如下：

  1. INSERT: 插入操作,如：ops.INSERT(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要插入数据的主键；参数result为要插入的数据，可以为table类型或者json字符串
  2. UPDATE: 修改操作,如：ops.UPDATE(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要修改数据的主键；参数result为要修改的数据，可以为table类型或者json字符串
  3. DELETE: 删除操作,如：ops.DELETE(index,id)。参数index为索引名称，字符串类型；参数id为要删除的数据主键，类型不限；

同步数据到RocketMQ

RocketMQ配置

相关配置如下：

# app.yml

target: rocketmq #目标类型
#rocketmq连接配置
rocketmq_name_servers: 127.0.0.1:9876 #rocketmq命名服务地址，多个用逗号分隔
#rocketmq_group_name: transfer_test_group #rocketmq group name,默认为空
#rocketmq_instance_name: transfer_test_group_ins #rocketmq instance name,默认为空
#rocketmq_access_key: RocketMQ #访问控制 accessKey,默认为空
#rocketmq_secret_key: 12345678 #访问控制 secretKey,默认为空

基于规则同步

相关配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    #column_lower_case:false #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    #column_mappings: CARD_NO=sfz    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    #default_column_values: source=binlog,area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    value_encoder: json  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}|{{.REAL_NAME}}|{{if eq .STATUS 0}}停用{{else}}启用{{end}}'
    
    #rocketmq相关
    rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称
    #reserve_raw_data: false #保留update之前的数据，针对rocketmq、kafka、rabbitmq有用;默认为false

其中,
value_encoder表示值编码格式，支持json、kv-commas、v-commas三种格式，不填写默认为json，具体如下表：

格式 说明 举例
json json {"id": "1001","userName": "admin","password": "123456", "createTime": "2020-07-20 14:29:19"}
kv-commas key-value逗号分隔 id=1001,userName=admin,password=123456,createTime=2020-07-20 14:29:19
v-commas value逗号分隔 1001,admin,123456,2020-07-20 14:29:19

value_formatter表示值的格式化表达式，具体模板语法参见"表达式模板"章节，当value_formatter不为空时value_encoder无效。

reserve_raw_data表示是否保留update之前的数据，即保留修改之前的老数据，默认不保留

示例

t_user表，数据如下：

img

在RocketMQ中创建名称为transfer_test_topic的topic，注意topic名称一定要和rule规则中rocketmq_topic配置项的值一致

示例一

使用上述配置

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:


img

update事件，同步到RocketMQ的数据如下:


img

reserve_raw_data设置为true,update事件，同步到RocketMQ的数据如下:
img

其中，raw属性为update之前的旧数据
delete事件，同步到RocketMQ的数据如下:


img

示例二

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    column_mappings: USER_NAME=account    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    value_encoder: json  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}|{{.REAL_NAME}}|{{if eq .STATUS 0}}停用{{else}}启用{{end}}'

    #rocketmq相关
    rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称
    #reserve_raw_data: false #保留update之前的数据，针对rocketmq、kafka、rabbitmq有用;默认为false

其中，
column_mappings表示对列名称进行重新映射

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:


img

其中，属性名称USER_NAME变为了account

示例三

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    #column_mappings: USER_NAME=account    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    value_encoder: v-commas  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}' # 值格式化表达式，如：{{.ID}}|{{.USER_NAME}},{{.ID}}表示ID字段的值、{{.USER_NAME}}表示USER_NAME字段的值

    #rocketmq相关
    rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称

其中，
value_encoder表示消息编码方式

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:

img

同步数据到Redis

  • Redis配置
  • 基于规则同步
  • 基于Lua脚本同步

同步数据到MongoDB

  • MongoDB配置
  • 基于规则同步
  • 基于Lua脚本同步

同步数据到RocketMQ

  • RocketMQ配置
  • 基于规则同步
  • 基于Lua脚本同步

同步数据到Kafka

  • Kafka配置
  • 基于规则同步
  • 基于Lua脚本同步

同步数据到RabbitMQ

  • RabbitMQ配置
  • 基于规则同步
  • 基于Lua脚本同步

全量数据导入

全量数据导入

Lua脚本

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。开发者只需要花费少量时间就能大致掌握Lua的语法，照虎画猫写出可用的脚本。

基于Lua的高扩展性，可以实现更为复杂的数据解析、消息生成逻辑，定制需要的数据格式。

  • 基础模块
  • Json模块
  • HttpClient模块
  • DBClient模块

性能

性能测试地址

总结

  • go-mysql-elasticsearch 实现增量|全量 数据同步
  • go-mysql-elasticsearch可以实现同步insert、update、delete操作
  • go-mysql-elasticsearch 稳定性差点，出现过无法同步成功的情况，没有详细日志，不便于排查

常见问题

如何重置同步位置(Position)

1、停掉go-mysql-transfer应用
2、在数据库执行 show master status语句，会看到结果如下：

File Position Binlog-Do-DB Binlog-Ignore-DB
mysql-bin.000025 993779648

3、使用File和Position列的值
执行命令： ./go-mysql-transfer -config app.yml -position mysql-bin.000025 993779648

4、重启应用： ./go-mysql-transfer -config app.yml

如何同步多张表

使用yml的数组语法：

#一组连词线开头的行，构成一个数组
animal：
  - Cat
  - Dog
  - Goldfish

go-mysql-transfer支持单库多表，也支持多库多表，配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: USER_
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_sign #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: SIGN_
  -
    schema: gojob #数据库名称
    table: t_triggered #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: TRIGGERED_

t_user表和t_sign表属于eseap数据库，t_triggered表属于gojob数据库

参考：

官方手册：https://www.kancloud.cn/wj596/go-mysql-transfer/2064425

https://blog.csdn.net/weixin_30884743/article/details/114171282

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  • 2018-07-23-催眠日作业-#不一样的31天#-66小鹿 小鹿_33
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    本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG（检索增强生成），通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先，您需要安装以下依赖包：!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p
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