使用canal-deployer实现mysql数据同步
原创使用canal-deployer实现mysql数据同步
原创
shigen坚持更新文章的博客写手，擅长Java、python、vue、shell等编程语言和各种应用程序、脚本的开发。记录成长，分享认知，留住感动。
在shigen之前的文章当中，苦于mysql和elasticsearch之间的数据同步问题，甚至尝试开源一款mysql-es数据同步工具 - 掘金。觉得可以自己去实现这些同步。但是遇到了的问题也很多：
尤其是这样的下了血本，还是没有人使用怎么办，或者还是比不上cannel怎么办？人家毕竟是阿里推出的，能扛大数据的。最终我选择了妥协，趁着上午的时间研究了一下canal-deployer。
要学习这个，我觉得最好的工具依然是官网：QuickStart。
按照这个过程，我首先启动了我的mysql主从节点，相关的教程可参考shigen之前的文章：mysql主从服务的搭建 - 掘金。
并确保主从服务是可以正常的同步的：
现在的操作我们严格按照官网的提示来做，可能很多人包括我自己遇到问题的时候也会接住于各种搜索引擎搜索，尤其是某DN，但是垃圾文章太多。这里，首推还是官方文档。
这里，我们再次确认主节点开启了mysql的bin-log日志：
#是否开启binlog,ROW模式
show variables like 'log_bin%';
show variables like 'binlog_format%';
show variables like '%server_id%';一切正常，创建canal用户实现数据的同步：
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;好的，准备工作就绪。现在只需要修改一下canal-deployer的配置文件即可。
vim ./conf/example/instance.properties修改对应的mysql地址即可。
启动canal-deployer服务：
bash ./bin/startup.sh这时我们只能看到对应的启动参数，看不到日志。
看日志，我们使用这样的命令：
tail -f ./logs/example/example.log大致是这样的，表明我们的canal服务启动成功。
启动成功的标志之一就是：我们查看slave的节点，多了一项：
show slave hosts;接下来的使用官方也给了案例：ClientExample。
大体的意思就是导入依赖，跑代码即可。
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>案例代码：
public class SimpleCanalClientExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建链接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
int emptyCount = 0;
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
int totalEmptyCount = 120;
while (emptyCount < totalEmptyCount) {
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
emptyCount++;
System.out.println("empty count : " + emptyCount);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
}
} else {
emptyCount = 0;
System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
printEntry(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId); // 提交确认
// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
}
System.out.println("empty too many times, exit");
} finally {
connector.disconnect();
}
}
private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
continue;
}
RowChange rowChage = null;
try {
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
e);
}
EventType eventType = rowChage.getEventType();
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));
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
if (eventType == EventType.DELETE) {
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
} else {
System.out.println("-------> before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
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());
}
}
}我在数据库中随意的更改数据，观察控制台输出：
那么数据的更新包括字段的更新就显而易见了。
那这个跟elasticsearch的数据同步有什么关系呢？毕竟官方出品了：ClientAdapter。直接几个配置文件搞定同步，根本不需要写任何的代码。
shigen的看法是：萝卜青菜，各有所爱。采用这种同步的方式，我们的逻辑里可以有更多自定义的操作。如：我们删除了文件记录，也要删除对应的磁盘文件，那这就需要我们自定义同步的逻辑了。
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