1.技术介绍
大家好，我是小义，今天来讲一下Canal。Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库binlog的增量订阅和消费组件，它的主要工作原理是伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Master发送dump协议。当MySQL master收到canal发送过来的dump请求后，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，如MySQL，Kafka等。
上面展示的是它的基本工作原理图，相信很多人都知道大名鼎鼎的Canal，项目官网https://github.com/alibaba/canal，但是工作中不一定用到，今天小义就给大家实操演示一下。
2.环境配置
以下配置基于Ubuntu18.04系统实现
2.1 mysql部署
2.1.1 安装mysql
首先得安装好canal支持下的mysql版本，本次安装的是mysql-5.7.31。通过which mysql命令可查看mysql具体是在哪个目录，比如是/usr/local/mysql/bin/mysql 这个路径。接着执行/usr/local/mysql/bin/mysql –verbose –help | grep -A 1 ‘Default options’ 命令可查看 mysql 配置文件加载顺序，如下图所示。
这个信息的意思是说服务器首先读取的是 /etc/my.cnf 文件，如果前一个文件不存在则继续读 /etc/mysql/my.cnf 文件，依此类推，如若还不存在便会去读~/.my.cnf文件。
2.1.2 开启Binlog
mysql需要先开启 Binlog 写入功能，配置 binlog-format 为 ROW 模式，my.cnf 文件末包含以下两行，表示会加载/etc/mysql/conf.d/和/etc/mysql/mysql.conf.d/目录下的配置文件。
依据目录，给/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf文件添加如下配置：
[mysqld]
log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复
2.1.3 用户授权
用mysql -u root -p 命令登录MySQL，创建新的用户，并授权。
最好授权所有权限：grant all privileges on . to ‘canal’@’%’ identified by ‘Canal@123456’
2.1.4 重启服务
最后使用service mysql restart命令重启服务。show VARIABLES like ‘log_bin’可查看binlog是否已开启。show master status展示正在写入的binlog文件。
2.2 canal部署
2.2.1 下载压缩包
去官网下载页面进行下载压缩包，下载地址：https://github.com/alibaba/canal/releases。本次下载的是1.1.6版本，https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.6/canal.deployer-1.1.6.tar.gz
2.2.2 解压安装
解压canal.deployer-1.1.6.tar.gz，修改配置文件conf/example/instance.properties。需要注意的是，canal.instance.connectionCharset代表数据库的编码方式对应到java中的编码类型，比如UTF-8，GBK，ISO-8859-1等。另外如果系统是1个cpu，需要将canal.instance.parser.parallel的值设置为false。
## mysql serverId
## v1.0.26版本后会自动生成slaveId，所以可以不用配置
canal.instance.mysql.slaveId = 1234
#position info，需要改成自己的数据库信息
canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306
# binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name =
# mysql主库链接时起始的binlog偏移量
canal.instance.master.position =
# mysql主库链接时起始的binlog的时间戳
canal.instance.master.timestamp =
#canal.instance.standby.address =
#canal.instance.standby.journal.name =
#canal.instance.standby.position =
#canal.instance.standby.timestamp =
#username/password，MySQL服务器授权的账号密码
canal.instance.dbUsername = canal
canal.instance.dbPassword = Canal@123456
canal.instance.defaultDatabaseName =
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# table regex .*\..*表示监听所有表 也可以写具体的表名，用，隔开
canal.instance.filter.regex=.*\..*
# mysql 数据解析表的黑名单，多个表用，隔开
canal.instance.filter.black.regex=
2.2.3 启动与关闭
启动：sh bin/startup.sh，关闭：sh bin/stop.sh。canal默认占用端口11111客户端，如果想要连接canal服务需要在Linux中开放11111端口。
2.3 Spring整合
2.3.1 依赖引入
在springboot项目中引入canal客户端依赖包。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
2.3.2 简单测试
编写canal客户端代码，打印sql日志。
@Component
public class CanalClient implements InitializingBean {
private final static int BATCH_SIZE = 1000;
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// 创建链接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
new InetSocketAddress("xxx.xxx.xxx.xxx", 11111), "example", "", "");
try {
//打开连接
connector.connect();
//订阅数据库表,全部表
connector.subscribe(".*\..*");
//回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始拿
connector.rollback();
while (true) {
// 获取指定数量的数据
Message message = connector.getWithoutAck(BATCH_SIZE);
//获取批量ID
long batchId = message.getId();
//获取批量的数量
int size = message.getEntries().size();
//如果没有数据
if (batchId == -1 || size == 0) {
try {
//线程休眠2秒
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
//如果有数据,处理数据
printEntry(message.getEntries());
}
//进行 batch id 的确认。确认之后，小于等于此 batchId 的 Message 都会被确认。
connector.ack(batchId);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 打印canal server解析binlog获得的实体类信息
*/
private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
//开启/关闭事务的实体类型，跳过
continue;
}
//RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征
//比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等
RowChange rowChage;
try {
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
//获取操作类型：insert/update/delete类型
EventType eventType = rowChage.getEventType();
//打印Header信息
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));
//判断是否是DDL语句
if (rowChage.getIsDdl()) {
System.out.println("================》;isDdl: true,sql:" + rowChage.getSql());
}
//获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
//如果是删除语句
if (eventType == EventType.DELETE) {
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
//如果是新增语句
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
//如果是更新的语句
} else {
//变更前的数据
System.out.println("------->; before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
//变更后的数据
System.out.println("------->; after");
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
private static void printColumn(List<Column> columns) {
for (Column column : columns) {
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
}
}
}
2.3.3 sql验证
启动项目，执行sql进行验证。新建数据库表code_holder，表结构如下：
CREATE TABLE `code_holder` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '类型',
`code` varchar(32) NOT NULL COMMENT 'code',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
依次执行在navicat执行sql插入和更新，打印结果如下，cana能正常监听binlog变化，验证成功，可喜可贺！
3.同步MQ与缓存
前面只是简单实现了监听mysql，接下来重点实现数据同步至MQ和redis缓存，需预先安装好rocketmq和redis并启动，本次使用的是rocketmq4.8.0，redis5.0，spring-boot2.3.2， 官网指南：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart
3.1 canal配置
3.1.1. instance实例配置
编辑配置文件conf/example/instance.properties。canal默认将消息发送至example主题，如果想不同表的数据消息发送至不同的topic，可放开canal.mq.dynamicTopic注释。
# mq config
# canal默认将消息发送至example主题
canal.mq.topic=example
# 针对库名或者表名发送动态topic，多个配置之间使用逗号或分号分隔
canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,topic2:mytest2\..*,.*\..*
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.enableDynamicQueuePartition=false
#canal.mq.partitionsNum=3
#canal.mq.dynamicTopicPartitionNum=test.*:4,mycanal:6
#库名.表名: 唯一主键，多个表之间用逗号分隔
#canal.mq.partitionHash=test.table:id^name,.*\..*
3.1.2. server服务配置
编辑配置文件conf/canal.properties。修改canal服务模式由tcp换成rocketMQ，canal.serverMode = rocketMQ；设置rocketmq的服务器地址rocketmq.namesrv.addr和canal发送消息的生产者组rocketmq.producer.group。然后重启canal。
# ...
# 可选项: tcp(默认), kafka,rocketMQ,rabbitMQ,pulsarMQ
canal.serverMode = rocketMQ
# ...
# Canal的batch size, 默认50K, 由于kafka最大消息体限制请勿超过1M(900K以下)
canal.mq.canalBatchSize = 50
# Canal get数据的超时时间, 单位: 毫秒, 空为不限超时
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# 是否为flat json格式对象
canal.mq.flatMessage = true
# ...
##################################################
######### RocketMQ #############
##################################################
rocketmq.producer.group = canal_pro
rocketmq.enable.message.trace = false
rocketmq.customized.trace.topic =
rocketmq.namespace =
rocketmq.namesrv.addr = xxx.xxx.xxx.xxx:9876
rocketmq.retry.times.when.send.failed = 0
rocketmq.vip.channel.enabled = false
rocketmq.tag =
3.2 Spring实现
3.2.1. 项目配置文件
application.properties添加以下参数
rocketmq.name-server = http://xxx.xxxx.xxx.xxx:9876
#canal配置文件中定义的生产者组
rocketmq.producer.group = canal_pro
#spring实现的客户端中的消费者组
rocketmq.consumer.group = cms
3.2.2. 代码方案设计
由于canal模式已由tcp切换为rocketMQ，之前代码中CanalClient定义的CanalConnector连接在项目启动时会报错，可以将该文件注释（反正也用不上）。
canal服务同步接口：
/**
* Canal同步服务
*/
public interface CanalSyncService<T> {
/**
* 处理数据
*
* @param flatMessage CanalMQ数据
*/
void process(FlatMessage flatMessage);
/**
* DDL语句处理
*/
void ddl(FlatMessage flatMessage);
/**
* 插入
*
* @param list 新增数据
*/
void insert(Collection<T> list);
/**
* 更新
*
* @param list 更新数据
*/
void update(Collection<T> list);
/**
* 删除
*
* @param list 删除数据
*/
void delete(Collection<T> list);
}
抽象Canal-RocketMQ通用处理服务:
/**
* 抽象Canal-RocketMQ通用处理服务
*/
@Slf4j
public abstract class AbstractCanalRocketMqRedisService<T> implements CanalSyncService<T> {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
private Class<T> classCache;
/**
* 获取Model名称
*
* @return Model名称
*/
protected abstract String getModelName();
/**
* 处理数据
*
* @param flatMessage CanalMQ数据
*/
@Override
public void process(FlatMessage flatMessage) {
if (flatMessage.getIsDdl()) {
ddl(flatMessage);
return;
}
Set<T> data = getData(flatMessage);
if ("INSERT".equals(flatMessage.getType())) {
insert(data);
}
if ("UPDATE".equals(flatMessage.getType())) {
update(data);
}
if ("DELETE".equals(flatMessage.getType())) {
delete(data);
}
}
/**
* DDL语句处理
*
* @param flatMessage CanalMQ数据
*/
@Override
public void ddl(FlatMessage flatMessage) {
//TODO : DDL需要同步，删库清空，更新字段处理
}
/**
* 插入
*
* @param list 新增数据
*/
@Override
public void insert(Collection<T> list) {
insertOrUpdate(list);
}
/**
* 更新
*
* @param list 更新数据
*/
@Override
public void update(Collection<T> list) {
insertOrUpdate(list);
}
/**
* 删除
*
* @param list 删除数据
*/
@Override
public void delete(Collection<T> list) {
Set<String> keys = Sets.newHashSetWithExpectedSize(list.size());
for (T data : list) {
keys.add(getWrapRedisKey(data));
}
redisTemplate.delete(keys);
}
/**
* 插入或者更新redis
*
* @param list 数据
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
private void insertOrUpdate(Collection<T> list) {
redisTemplate.executePipelined((RedisConnection redisConnection) -> {
for (T data : list) {
String key = getWrapRedisKey(data);
// 序列化key
byte[] redisKey = redisTemplate.getKeySerializer().serialize(key);
// 序列化value
byte[] redisValue = redisTemplate.getValueSerializer().serialize(data);
redisConnection.set(Objects.requireNonNull(redisKey), Objects.requireNonNull(redisValue));
}
return null;
});
}
/**
* 封装redis的key
*
* @param t 原对象
* @return key
*/
protected String getWrapRedisKey(T t) {
return getModelName() + ":" + getIdValue(t);
}
/**
* 获取类泛型
*
* @return 泛型Class
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
protected Class<T> getTypeArgument() {
if (classCache == null) {
classCache = (Class) ((ParameterizedType) this.getClass().getGenericSuperclass()).getActualTypeArguments()[0];
}
return classCache;
}
/**
* 获取Object标有@TableId注解的字段值
*
* @param t 对象
* @return id值
*/
protected Object getIdValue(T t) {
Field fieldOfId = getIdField();
ReflectionUtils.makeAccessible(fieldOfId);
return ReflectionUtils.getField(fieldOfId, t);
}
/**
* 获取Class标有@TableId注解的字段名称
*
* @return id字段名称
*/
protected Field getIdField() {
Class<T> clz = getTypeArgument();
Field[] fields = clz.getDeclaredFields();
for (Field field : fields) {
TableId annotation = field.getAnnotation(TableId.class);
if (annotation != null) {
return field;
}
}
log.error("PO类未设置@TableId注解");
throw new RuntimeException("PO类未设置@TableId注解");
}
/**
* 转换Canal的FlatMessage中data成泛型对象
*
* @param flatMessage Canal发送MQ信息
* @return 泛型对象集合
*/
protected Set<T> getData(FlatMessage flatMessage) {
List<Map<String, String>> sourceData = flatMessage.getData();
Set<T> targetData = Sets.newHashSetWithExpectedSize(sourceData.size());
for (Map<String, String> map : sourceData) {
T t = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(map), getTypeArgument());
targetData.add(t);
}
return targetData;
}
}
MQ消费者监听:
@Slf4j
@Service
@RocketMQMessageListener(nameServer = "${rocketmq.name-server:}",
topic = "example",
consumerGroup = "${rocketmq.consumer.group:}")
public class TestHolderConsumer extends AbstractCanalRocketMqRedisService<CodeHolder>
implements RocketMQListener<FlatMessage>, RocketMQPushConsumerLifecycleListener {
@Override
public void onMessage(FlatMessage flatMessage) {
log.info("consumer message {}", flatMessage);
try {
process(flatMessage);
} catch (Exception e) {
log.warn(String.format("message [%s] 消费失败", flatMessage), e);
throw new RuntimeException(e);
}
}
@Override
public void prepareStart(DefaultMQPushConsumer consumer) {
// set consumer consume message from now
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
consumer.setConsumeTimestamp(UtilAll.timeMillisToHumanString3(System.currentTimeMillis()));
}
@Override
protected String getModelName() {
return CodeHolder.class.getSimpleName();
}
}
3.2.3. Redis异步更新
启动项目进行验证，修改code_holder表的数据，如添加type=1,code=dd的一条数据。查看redis可以看到对应的缓存：
更新该条数据，重新查看：
删除该条数据，redis中也会删除该缓存：
至此，Canal成功利用mq将mysql数据同步至redis。
欢迎关注小义公众号，加入学习圈子，获取Java面试资料以及AI前沿资讯。
原文始发于微信公众号（程序员小义）：数据库增量数据同步，用Canal组件好使吗？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/218354.html
