MySQL高性能实现Canal数据同步神器

目录
  • 简介
  • 配置MySQL
  • centos7 安装 canal
  • java客户端

简介

Canal是阿里巴巴基于Java开源的数据同步工具。平时业务场景使用比较多的如下:

同步数据到ES、Redis缓存中。

数据同步。

业务需要监听数据。

图片来源阿里巴巴github仓库:https://github.com/alibaba/canal

配置MySQL

跟配置主从复制类似。

数据执行如下命令:

-- 给canal单独创建用户 用户名:canal 密码:123456
create user 'canal'@'%' identified by '123456';
-- 授权只能查询 *.*表示所有库
grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'canal'@'%' identified by '123456';

修改数据库配置文件:

vim /etc/mysql/conf.d/my.cnf

my.cnf内容如下:

[mysqld]
# 服务器id(一般都配置成服务器IP)
server_id=156
# 开启日志文件
log-bin=mysql-bin
# 选择ROW(行)模式
binlog-format=ROW

重启MySQL

查询日志文件名和偏移量

SHOW MASTER STATUS;

centos7 安装 canal

下载地址:https://github.com/alibaba/canal/releases/tag/canal-1.1.5

命令行下载

wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.5/canal.deployer-1.1.5.tar.gz

解压

tar -xvf canal.deployer-1.1.5.tar.gz

编辑 conf/example/instance.properties文件

## 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=192.168.126.156:3306
# binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000007
# 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=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=

启动

./bin/startup.sh

jps 查看进程

[root@localhost canal]# jps
7472 Jps
5371 CanalLauncher

java客户端

pom.xml 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>1.1.4</version>
</dependency>

客户端代码

package com.terry.test;

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import static com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import static com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN;

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

/**
 * canal 测试
 * @author terry
 * @version 1.0
 * @date 2022/5/14 22:19
 */
public class CanalTest {
    public static void main(String[] args) {

        // 创建链接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.126.156", 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(100);
                //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) {
                    System.out.println("等待数据中...");
                    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() == 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<CanalEntry.Column> columns) {
        for (CanalEntry.Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

日志打印输出,当数据库更改后就会接收到消息。

等待数据中...
等待数据中...
================》; binlog[mysql-bin.000007:345] , name[test,t_user_0] , eventType : INSERT
id : 5    update=true
name : 王五    update=true
等待数据中...
等待数据中...

参考文献:

https://blog.csdn.net/yehongzhi1994/article/details/107880162

https://github.com/alibaba/canal

到此这篇关于MySQL高性能实现Canal数据同步神器的文章就介绍到这了,更多相关MySQL Canal数据同步内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 详解监听MySQL的binlog日志工具分析:Canal

    Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发.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,目前主要支持MySQL. GitHub地址:https://github.com/alibaba/canal 在介绍Canal内部原理之前,首先来了解一下MySQL Master/Slave同步原理: MySQL master启动binlog机制,将数据变更写入二进制日志(binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events,可以通过sho

  • 使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新

    业务场景 使用elasticsearch作为全文搜索引擎,对标题.内容等,实现智能搜索.输入提示.拼音搜索等 elasticsearch索引与数据库数据不一致,导致搜索到不应被搜到的结果,或者搜不到已有数据 索引相关业务,影响其他业务操作,如索引删除失败导致数据库删除失败 为了减少对现有业务的侵入,基于数据库层面,对信息表进行监控,但需要索引的字段变动时,更新索引 由于使用的是mysql数据库,故决定采用alibaba的canal中间件 主要是监控信息基表base,监控这一张表的数据变动,mq消

  • mysql-canal-rabbitmq 安装部署超详细教程

    原文 1.1. 开启 MySQL 的 binlog 日志 1.修改 my.cnf 或 my.ini(windows), 添加配置项: # binlog 日志存放路径 log-bin=D:\env\mysql-5.7.28-winx64\binlog # 日志中记录每一行数据被修改的形式 binlog-format=ROW # 当前机器的服务 ID, 如果为集群时不能重复 server_id=1 2.重启 mysql 服务后, 查看配置变量是否生效: mysql> show variables l

  • 关于mysql主备切换canal出现的问题解决

    通过配置VIP,在进行主备切换时,出现的报错信息: 1.当主备节点当前binlog文件名称相同时,原主节点的position小于主备切换后的position,出现如下报错: 2020-07-02 15:08:09,332 INFO [destination = 1-236 , address = /192.168.3.100:3306 , EventParser] MysqlConnection:293 | Register slave RegisterSlaveCommandPacket[re

  • 基于Docker结合Canal实现MySQL实时增量数据传输功能

    Canal的介绍 Canal的历史由来 在早期的时候,阿里巴巴公司因为杭州和美国两个地方的机房都部署了数据库实例,但因为跨机房同步数据的业务需求 ,便孕育而生出了Canal,主要是基于trigger(触发器)的方式获取增量变更.从2010年开始,阿里巴巴公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更的数据进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务. 当前的Canal支持的数据源端MySQL版本包括:5.1.x .5.5.x .5.6.x.5.7.x.8.0.x. Canal的应用场景 目前普遍基于日

  • MySQL高性能实现Canal数据同步神器

    目录 简介 配置MySQL centos7 安装 canal java客户端 简介 Canal是阿里巴巴基于Java开源的数据同步工具.平时业务场景使用比较多的如下: 同步数据到ES.Redis缓存中. 数据同步. 业务需要监听数据. 图片来源阿里巴巴github仓库:https://github.com/alibaba/canal 配置MySQL 跟配置主从复制类似. 数据执行如下命令: -- 给canal单独创建用户 用户名:canal 密码:123456 create user 'cana

  • 关于SpringBoot整合Canal数据同步的问题

    目录 1.CentOS7编译安装MySQL5.7.24 2.Mysql设置binLog配置 3.Linux下载安装Canal服务 4.Boot项目中引入依赖 5.修改properties配置文件 6.修改Application启动类 7.创建Canal配置类自动监听 1.CentOS7编译安装MySQL5.7.24 CentOS7编译安装MySQL5.7.24的教程详解 链接地址:https://www.jb51.net/article/152246.htm 2.Mysql设置binLog配置

  • MySQL 到Oracle 实时数据同步

    目录 第一步:配置MySQL 连接 第二步:配置 Oracle连接 第四步:进行数据校验 其他数据库的同步操作 摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据.表多.数据量大等情况就难以同步.本文亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Oracle,跟大家分享一下,希望对你有帮助. 本次 MySQL 数据实时同步到 Oracle大概只花了几分钟就完成.使用的工具是Tapdata Cloud ,这个工具是永久免费

  • MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步实操

    摘要: 很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据.表多.数据量大等情况就难以同步.我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ClickHouse,跟大家分享一下,希望对你有帮助. MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步实操分享 本次 MySQL 数据实时同步到ClickHouse大概只花了几分钟就完成.使用的工具是Tapdata Cloud ,这个工具是永久免费的. @[TOC](MySQL 到

  • MySQL 到Oracle 实时数据同步

    目录 第一步:配置MySQL 连接 第二步:配置 Oracle连接 第四步:进行数据校验 其他数据库的同步操作 摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据.表多.数据量大等情况就难以同步.本文亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Oracle,跟大家分享一下,希望对你有帮助. 本次 MySQL 数据实时同步到 Oracle大概只花了几分钟就完成.使用的工具是Tapdata Cloud ,这个工具是永久免费

  • SpringBoot整合canal实现数据同步的示例代码

    目录 一.前言 二.docker-compose部署canal 三.canal-admin可视化管理 四.springboot整合canal实现数据同步 五.canal-spring-boot-starter 一.前言 canal:阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅&消费组件https://github.com/alibaba/canal tips: 环境要求和配置参考 https://github.com/alibaba/canal/wiki/AdminGuide 这里额外提下Red

  • MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

    目录 1.原始需求 2.解决方案 3.canal介绍.安装 canal的工作原理 架构 安装 4.验证 1.原始需求 既要同步原始全量数据,也要实时同步MySQL特定库的特定表增量数据,同时对应的修改.删除也要对应. 数据同步不能有侵入性:不能更改业务程序,并且不能对业务侧有太大性能压力. 应用场景:数据ETL同步.降低业务服务器压力. 2.解决方案 3.canal介绍.安装 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了M

  • mysql 触发器实现两个表的数据同步

    mysql通过触发器实现两个表的同步 目前,在本地测试成功. 假设本地的两个数据库a和b,a下有表table1(id, val) b下有表table2(id, val) 假设希望当table1中数据更新,table2中数据同步更新. 代码: DELIMITER $$ CREATE /*[DEFINER = { user | CURRENT_USER }]*/ TRIGGER `a`.`触发器名` BEFORE UPDATE ON `a`.`table1` FOR EACH ROW BEGIN I

  • 减少mysql主从数据同步延迟问题的详解

    基于局域网的master/slave机制在通常情况下已经可以满足'实时'备份的要求了.如果延迟比较大,就先确认以下几个因素: 1. 网络延迟2. master负载3. slave负载一般的做法是,使用多台slave来分摊读请求,再从这些slave中取一台专用的服务器,只作为备份用,不进行其他任何操作,就能相对最大限度地达到'实时'的要求了 另外,再介绍2个可以减少延迟的参数 –slave-net-timeout=seconds  参数含义:当slave从主数据库读取log数据失败后,等待多久重新

  • 怎么使 Mysql 数据同步

    怎么使 Mysql 数据同步 先假设有主机 A 和 B ( Linux 系统),主机 A 的 IP 分别是 1.2.3.4 (当然,也可以是动态的),主机 B 的 IP 是 5.6.7.8 .两个主机都装上了 PHP+Mysql ,现在操作的是主机 A 上的资料,如果另外一个主机 B 想跟 A 的资料进行同步,应该怎么做呢? OK,我们现在就动手. 首先,如果要想两个主机间的资料同步,一种方法就是主机 A 往主机 B 送资料,另外一种主法就是主机 B 到主机 A 上拿资料,因为 A 的 IP 是

随机推荐