思维导图
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前言
我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
这时我注意到阿里开源的框架Canal，他可以很方便地同步数据库的增量数据到其他的存储应用。所以在这里总结一下，分享给各位读者参考~
一、什么是canal
我们先看官网的介绍
canal，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。
这句介绍有几个关键字：增量日志，增量数据订阅和消费。
这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。
接下来我们看一张官网提供的示意图：
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canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议，MySQL mater收到canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，比如MySQL，Kafka，Elastic Search等等。
二、canal能做什么
以下参考canal官网。
与其问canal能做什么，不如说数据同步有什么作用。
但是canal的数据同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量订阅和消费，canal可以做：
- 数据库镜像
- 数据库实时备份
- 索引构建和实时维护
- 业务cache(缓存)刷新
- 带业务逻辑的增量数据处理
三、如何搭建canal
3.1 首先有一个MySQL服务器
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
我的Linux服务器安装的MySQL服务器是5.7版本。
MySQL的安装这里就不演示了，比较简单，网上也有很多教程。
然后在MySQL中需要创建一个用户，并授权：
-- 使用命令登录：mysql -u root -p
-- 创建用户 用户名：canal 密码：Canal@123456
create user 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456';
-- 授权 *.*表示所有库
grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456';
下一步在MySQL配置文件my.cnf设置如下信息：
[mysqld]
# 打开binlog
log-bin=mysql-bin
# 选择ROW(行)模式
binlog-format=ROW
# 配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的slaveId重复
server_id=1
改了配置文件之后，重启MySQL，使用命令查看是否打开binlog模式：
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查看binlog日志文件列表：
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查看当前正在写入的binlog文件：
[图片上传失败...(image-3516a3-1609927016352)]
MySQL服务器这边就搞定了，很简单。
3.2 安装canal
去官网下载页面进行下载：https://github.com/alibaba/canal/releases
我这里下载的是1.1.4的版本：
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解压canal.deployer-1.1.4.tar.gz，我们可以看到里面有四个文件夹：
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接着打开配置文件conf/example/instance.properties，配置信息如下：
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
## v1.0.26版本后会自动生成slaveId，所以可以不用配置
# canal.instance.mysql.slaveId=0
# 数据库地址
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
# binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000001
# mysql主库链接时起始的binlog偏移量
canal.instance.master.position=154
# mysql主库链接时起始的binlog的时间戳
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# username/password
# 在MySQL服务器授权的账号密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=Canal@123456
# 字符集
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
# 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=
我这里用的是win10系统，所以在bin目录下找到startup.bat启动：
启动就报错，坑呀：
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要修改一下启动的脚本startup.bat：
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然后再启动脚本：
在这里插入图片描述
这就启动成功了。
Java客户端操作
首先引入maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
然后创建一个canal项目，使用SpringBoot构建，如图所示：
在这里插入图片描述
在CannalClient类使用Spring Bean的生命周期函数afterPropertiesSet()：
@Component
public class CannalClient 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("127.0.0.1", 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());
}
}
}
以上就完成了Java客户端的代码。这里不做具体的处理，仅仅是打印，先有个直观的感受。
最后我们开始测试，首先启动MySQL、Canal Server，还有刚刚写的Spring Boot项目。然后创建表：
CREATE TABLE `tb_commodity_info` (
`id` varchar(32) NOT NULL,
`commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
`commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格',
`number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量',
`description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';
然后我们在控制台就可以看到如下信息：
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如果新增一条数据到表中：
INSERT INTO tb_commodity_info VALUES('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3','叉烧包','3.99',3,'又大又香的叉烧包，老人小孩都喜欢');
控制台可以看到如下信息：
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总结
canal的好处在于对业务代码没有侵入，因为是基于监听binlog日志去进行同步数据的。实时性也能做到准实时，其实是很多企业一种比较常见的数据同步的方案。
通过上面的学习之后，我们应该都明白canal是什么，它的原理，还有用法。实际上这仅仅只是入门，因为实际项目中我们不是这样玩的…
实际项目我们是配置MQ模式，配合RocketMQ或者Kafka，canal会把数据发送到MQ的topic中，然后通过消息队列的消费者进行处理。
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Canal的部署也是支持集群的，需要配合ZooKeeper进行集群管理。
Canal还有一个简单的Web管理界面。
下一篇就讲一下集群部署Canal，配合使用Kafka，同步数据到Redis。
参考资料：Canal官网
絮叨
上面所有例子的代码都上传Github了：
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https://blog.csdn.net/yehongzhi1994/article/details/107880162
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