數據庫系列——基於Canal實現MySQL增量數據同步

環境準備：

1、redis （默認端口6379）

2、zookeeper （默認端口2181）

3、Kafka （默認端口9092）

4、Canal （默認端口 11111）

5、MySQL （默認端口 3306

Canal介紹：引用官方介紹

canal 是阿里巴巴 MySQL 數據庫 Binlog 的增量訂閱&消費組件。

名稱：canal [kə'næl]
譯意：水道/管道/溝渠
語言：純java開發
定位：基於數據庫增量日誌解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了MySQL

早期，阿里巴巴 B2B 公司因爲存在杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求。不過早期的數據庫同步業務，主要是基於 trigger 的方式獲取增量變更，不過從 2010 年開始，阿里系公司開始逐步的嘗試基於數據庫的日誌解析，獲取增量變更進行同步，由此衍生出了增量訂閱&消費的業務，從此開啓了一段新紀元。ps. 目前內部使用的同步，已經支持 MySQL 8.x 和 Oracle 部分版本的日誌解析

基於日誌增量訂閱&消費支持的業務：

數據庫鏡像
數據庫實時備份
多級索引 (賣家和買家各自分庫索引)
search build （elastic search）
業務cache刷新（redis）
價格變化等重要業務消息

Canal 工作原理：

原理相對比較簡單：

canal模擬mysql slave的交互協議，僞裝自己爲mysql slave，向mysql master發送dump協議
mysql master收到dump請求，開始推送binary log給slave(也就是canal)
canal解析binary log對象(原始爲byte流)

以上爲官方介紹

canal 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1HIT4b30BtXrkHym-w4peww 提取碼: ar6c

實現項目開發中如何使用呢？

實際項目我們是配置MQ模式，配合RocketMQ或者Kafka，canal會把數據發送到MQ的topic中，然後通過消息隊列的消費者進行消費處理。

這篇文章演示部署Canal，配合使用Kafka，同步數據到Redis

通過架構圖，我們很清晰就知道要用到的組件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis

MySQL搭建大家應該都會，ZooKeeper、Redis這些網上也有很多資料參考

主要說下Kafka搭建

首先在官網下載安裝包：

解壓，打開/config/server.properties配置文件，修改日誌目錄

首先啓動ZooKeeper，我用的是3.4.13版本：

接着再啓動Kafka，在Kafka的bin目錄下打開cmd，輸入命令：

kafka-server-start.bat ../../config/server.properties

我們可以通過ZooInspector看到ZooKeeper上註冊了Kafka相關的配置信息：

然後需要創建一個隊列，用於接收canal傳送過來的數據，使用命令：

kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic canaltopic

創建的隊列名是canaltopic。

配置Cannal Server

canal官網下載相關安裝包：

找到canal.deployer-1.1.4/conf目錄下的canal.properties配置文件：

# tcp, kafka, RocketMQ 這裏選擇kafka模式
canal.serverMode = kafka
# 解析器的線程數，打開此配置，不打開則會出現阻塞或者不進行解析的情況
canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
# 配置MQ的服務地址，這裏配置的是kafka對應的地址和端口
canal.mq.servers = 127.0.0.1:9092
# 配置instance，在conf目錄下要有example同名的目錄，可以配置多個
canal.destinations = example

然後配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：

## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen(自動生成，不需配置)
# canal.instance.mysql.slaveId=0

# position info
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
# 在Mysql執行 SHOW MASTER STATUS;查看當前數據庫的binlog
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000006
canal.instance.master.position=4596
# 賬號密碼
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=Canal@****
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
#MQ隊列名稱
canal.mq.topic=canaltopic
#單隊列模式的分區下標
canal.mq.partition=0

數據庫配置，創建授權賬戶

canal的原理是模擬自己爲mysql slave，所以這裏一定需要做爲mysql slave的相關權限
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';    
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';  
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;  
FLUSH PRIVILEGES;
針對已有的賬戶可通過grants查詢權限：
show grants for 'canal'

配置完成後，就可以啓動canal了。

測試驗證

這時可以打開kafka的消費者窗口，測試一下kafka是否收到消息。

kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic canaltopic

控制檯會出現亂碼的話，需要臨時設置一下編碼

在cmd命令行執行前切換到UTF-8編碼即可，使用命令行：chcp 65001

在MySQL數據庫操作數據，然後觀察Kafka這邊變化情況;

啓動Redis，把數據同步到Redis。

環境都搭建好了以後，下面編寫Redis客戶端代碼

首先引入Kafka和Redis的maven依賴：

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.28</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>
</dependencies>

在application.yml文件配置：

spring:  
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    database: 0
    password: 123456

編寫操作Redis的工具類：

@Component
public class RedisClient {

    /**
     * 獲取redis模版
     */
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 設置redis的key-value
     */
    public void setString(String key, String value) {
        setString(key, value, null);
    }

    /**
     * 設置redis的key-value，帶過期時間
     */
    public void setString(String key, String value, Long timeOut) {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
        if (timeOut != null) {
            stringRedisTemplate.expire(key, timeOut, TimeUnit.SECONDS);
        }
    }

    /**
     * 獲取redis中key對應的值
     */
    public String getString(String key) {
        return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 刪除redis中key對應的值
     */
    public Boolean deleteKey(String key) {
        return stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}

創建MQ消費者進行數據同步

在application.yml配置文件加上kafka的配置信息：

spring:
  kafka:
  	# Kafka服務地址
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
    consumer:
      # 指定一個默認的組名
      group-id: consumer-group1
      #序列化反序列化
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 批量抓取
      batch-size: 65536
      # 緩存容量
      buffer-memory: 524288

可以創建一個CanalBean對象進行接收

public class CanalBean {
    //數據
    private List<Student> data;
    //數據庫名稱
    private String database;
    private long es;
    //遞增，從1開始
    private int id;
    //是否是DDL語句
    private boolean isDdl;
    //表結構的字段類型
    private MysqlType mysqlType;
    //UPDATE語句，舊數據
    private String old;
    //主鍵名稱
    private List<String> pkNames;
    //sql語句
    private String sql;
    private SqlType sqlType;
    //表名
    private String table;
    private long ts;
    //(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(刪除)DELETE、(刪除表)ERASE等等
    private String type;
    //getter、setter方法
}

public class MysqlType {
    private String id;
    private String commodity_name;
    private String commodity_price;
    private String number;
    private String description;
    //getter、setter方法
}

public class SqlType {
    private int id;
    private int commodity_name;
    private int commodity_price;
    private int number;
    private int description;
}

創建業務測試表對應的Bean用於測試使用

@Data // lombok插件依賴
public class Student implements Serializable {
    private Long id;

    private String name;

    private Integer age;

    private static final long serialVersionUID = 1L;
}

最後就可以創建一個消費者CanalConsumer進行消費

package com.gary.sync.consumer;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.gary.sync.model.CanalBean;
import com.gary.sync.model.Student;
import com.gary.sync.model.TbCommodityInfo;
import com.gary.sync.redis.RedisClient;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;

@Component
public class CanalConsumer {
    //日誌記錄
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CanalConsumer.class);
    //redis操作工具類
    @Resource
    private RedisClient redisClient;
    //監聽的隊列名稱爲：canaltopic
    @KafkaListener(topics = "canaltopic")
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        String value = (String) consumer.value();
        log.info("topic名稱:{},key:{},分區位置:{},下標:{},value:{}", consumer.topic(), consumer.key(),consumer.partition(), consumer.offset(), value);
        //轉換爲javaBean
        CanalBean canalBean = JSONObject.parseObject(value, CanalBean.class);
        //獲取是否是DDL語句
        boolean isDdl = canalBean.getIsDdl();
        //獲取類型
        String type = canalBean.getType();
        //不是DDL語句
        if (!isDdl) {
            List<Student> students = canalBean.getData();
            //過期時間
            long TIME_OUT = 600L;
            if ("INSERT".equals(type)) {
                //新增語句
                for (Student student : students) {
                    Long id = student.getId();
                    //新增到redis中,過期時間是10分鐘
                    redisClient.setString(String.valueOf(id), JSONObject.toJSONString(student), TIME_OUT);
                }
            } else if ("UPDATE".equals(type)) {
                //更新語句
                for (Student student : students) {
                    Long id = student.getId();
                    //更新到redis中,過期時間是10分鐘
                    redisClient.setString(String.valueOf(id), JSONObject.toJSONString(student), TIME_OUT);
                }
            } else {
                //刪除語句
                for (Student student : students) {
                    Long id = student.getId();
                    //從redis中刪除
                    redisClient.deleteKey(String.valueOf(id));
                }
            }
        }
    }
}

測試MySQL與Redis數據同步

依次啓動-zookeeper-》kafka-》canal-》redis

zookeeper

kafka

canal

redis

測試數據準備：

先在MySQL創建表

DROP TABLE IF EXISTS `student`;

CREATE TABLE `student` (
  `id` int NOT NULL,
  `name` varchar(25) DEFAULT NULL,
  `age` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

然後啓動項目

接着新增一條數據：

INSERT INTO `test`.`student` (`id`, `name`, `age`) 
VALUES
  ('777', '測試', '123') ;

student表查到新增的數據：

Redis也查到了對應的數據，證明同步成功！

使用場景：

canal只能同步增量數據。

不是實時同步，是準實時同步。

增量同步，實現性不太強的場景

數據庫系列——基於Canal實現MySQL增量數據同步

環境準備：

實現項目開發中如何使用呢？

啓動Redis，把數據同步到Redis。

創建MQ消費者進行數據同步

測試MySQL與Redis數據同步

測試數據準備：

Android啓動過程-萬字長文(Android14)

【SQL進階】CASE語句的使用

optional install error: Error: Unsupported URL Type: npm:vue-loader@^16.1.0

這種嵌套字典類型的數據，我想把它讀取到df裏，如何操作？

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