拉取 Binlog，自动数据同步，老板要给涨工资....

本文转载自微信公众号「微观技术」，作者Tom哥  。转载本文请联系微观技术公众号。

 大家好，我是Tom哥~

MySQL 数据库大家一定都不陌生，今天跟大家聊聊数据同步的事

关于数据同步，我们常见的策略就是 同步双写、异步消息

1、同步双写：字面意思，同步+双写。比如老库模型重构，数据迁移到新库，迁移过程中，如果有数据变更，既要写到老库，也要写到新库，两边同步更新。

• 优点：同步机制，保证了数据的实效性。
• 缺点：额外增加同步处理逻辑，会有性能损耗

2、异步消息：如果依赖方过多，我们通常是将变更数据异构发送到MQ消息系统，感兴趣的业务可以订阅消息Topic，拉取消息，然后按自己的业务逻辑处理。

• 优点：架构解耦，可以采用异步来做，降低主链路的性能损耗。如果是多个消费方，不会出现指数性能叠加
• 缺点：异步机制，无法满足实时性，有一定延迟。只能达到最终一致性。

上面两种方案，都是采用硬编码，那么有没有通用的技术方案。不关心你是什么业务，写入什么数据，对平台来讲可以抽象成一张张 MySQL 表，直接同步表数据。只有使用方才真正去关心数据内容。

可以参考 MySQL 的主从同步原理，拉取 binlog，只要将里面的数据解析出来即可。

流行的中间件是阿里开源的 Canal，今天我们就来做个技术方案，大概内容如下：

一、Canal 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。

Canal 诞生之初是为了解决多个备库与主库间数据同步，对主库造成的压力。

慢慢的，这个管道被发扬光大，应用场景也越来越多

工作原理很简单，把自己伪装成 MySQL 的 slave，模拟 MySQL slave 的交互协议向 MySQL master 发送 dump 请求。

MySQL master 收到canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给canal，然后canal解析binlog 日志，再存储到不同的存储介质中，比如：MySQL、Kafka、Elastic Search、Pulsar 等

业务场景：

• 数据库实时备份
• ES 数据索引的构建和维护
• 分布式缓存(如：Redis)的同步维护
• 数据异构，订阅方可以按自己的业务需求订阅消费，如：Kafka、Pulsar 等

二、安装 MySQL

1、拉取 MySQL 镜像

docker pull mysql:5.7 

2、查看镜像

docker images 

3、启动 MySQL 进程

docker run \ 
--name mysql \ 
-p 3306:3306 \ 
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \ 
-d mysql:5.7 

4、查看进程

[root@iZbp12gqydkgwid86ftoauZ mysql]# docker ps -a 
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                               NAMES 
e92827897538   mysql     "docker-entrypoint.s…"   4 seconds ago   Up 2 seconds   0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp   mysql 

5、进入 MySQL 容器

docker exec -it 167bfa3785f1 /bin/bash 

注意：修改一些配置文件，可能会遇到一些问题，如：

docker容器中使用vi或vim提示bash: vi: command not found的处理方法

因为没有安装vi编辑器，可以执行下面命令

apt-get update 
apt-get install vim 

6、常用 MySQL 客户端命令

# 登陆 mysql 
mysql -uroot -p111111 
 
# 显示数据库列表 
show databases; 
 
# 选择数据库 
use mysql; 
 
# 显示所有表 
show tables; 
 
# 显示表结构 
describe 表名; 
 
其他更多命令： 
https://www.cnblogs.com/bluecobra/archive/2012/01/11/2318922.html 

三、MySQL 相关配置

创建一个 MySQL 用户，用户名：tom ，密码：123456

create user 'tom'@'%' identified by '123456'; 

为用户：tom 授予所有库的读写权限

grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'tom'@'%' identified by '123456'; 

修改 MySQL 配置文件 my.cnf，位置：/etc/my.cnf

[mysqld] 
log-bin=mysql-bin # 开启 binlog 
binlog-format=ROW # 选择 行 模式 
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复 

注意：需要重启MySQL容器实例，执行命令 docker restart mysql

查看binlog模式：

查看binlog日志文件列表：

查看当前正在写入的binlog文件：

四、安装 Canal

1、从官网下载安装包

下载地址：

https://github.com/alibaba/canal/releases

本文实验用的是最新版本 v1.1.5，主要是对不同的客户端的个性化支持，属于生态扩展。

其他更多特性，大家可以去官网查看

解压 tar.gz 压缩包

tar -zxvf canal.deployer-1.1.5.tar.gz  

打开配置文件 conf/example/instance.properties，修改配置如下：

## 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=156 
# 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=root 
canal.instance.dbPassword=111111 
# 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= 

启动命令

./startup.sh 

由于采用的阿里云的 ECS 服务器，发现没有安装 JAVA 环境。

Oracle 官网下载 JDK 8 的安装包

下载地址：

https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

然后，通过下面的命令将安装包上传到 ECS 服务器

scp jdk-8u311-linux-x64.tar.gz root@118.31.168.234:/root/java      //上传文件 

安装 JDK 8 环境

文档：https://developer.aliyun.com/article/701864

五、启动 Canal

进入 canal.deployer-1.1.5/bin

执行启动脚本：

./startup.sh  

进入 canal.deployer-1.1.5/logs/example

如果 example.log 日志文件中，出现下面的内容，表示启动成功

2022-01-03 08:23:10.165 [canal-instance-scan-0] INFO  c.a.otter.canal.instance.core.AbstractCanalInstance - stop CannalInstance for null-example  
2022-01-03 08:23:10.177 [canal-instance-scan-0] INFO  c.a.otter.canal.instance.core.AbstractCanalInstance - stop successful.... 
2022-01-03 08:23:10.298 [canal-instance-scan-0] INFO  c.a.otter.canal.instance.spring.CanalInstanceWithSpring - start CannalInstance for 1-example  
2022-01-03 08:23:10.298 [canal-instance-scan-0] WARN  c.a.o.canal.parse.inbound.mysql.dbsync.LogEventConvert - --> init table filter : ^.*\..*$ 
2022-01-03 08:23:10.298 [canal-instance-scan-0] WARN  c.a.o.canal.parse.inbound.mysql.dbsync.LogEventConvert - --> init table black filter : ^mysql\.slave_.*$ 
2022-01-03 08:23:10.299 [canal-instance-scan-0] INFO  c.a.otter.canal.instance.core.AbstractCanalInstance - start successful.... 

六、工程实验

创建一个 SpringBoot 工程，spring-boot-bulking-canal

引入相关pom依赖

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

 

编写java类，与 canal 服务端 建立连接，拉取数据库的变更数据

// 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) { 
        Message message = connector.getWithoutAck(BATCH_SIZE); 
        long batchId = message.getId(); 
        printEntry(message.getEntries()); 
        // batch id 提交 
        connector.ack(batchId); 
    } 
} catch (Exception e) { 
    e.printStackTrace(); 
} finally { 
    connector.disconnect(); 
} 

在 ds1 数据库下创建 MySQL 表

CREATE TABLE `person` ( 
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', 
  `income` bigint(20) NOT NULL COMMENT '收入', 
  `expend` bigint(20) NOT NULL COMMENT '支出', 
  PRIMARY KEY (`id`), 
  KEY `idx_income` (`income`) 
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='个人收支表'; 

插入一条记录：

insert into person values(100,1000,1000); 

Java类解析binlog，在控制台打印变更日志：

binlog[mysql-bin.000002:1946] , table[ds1,person] , eventType : INSERT 
id : 100    update=true 
income : 1000    update=true 
expend : 1000    update=true 

对 id=100 记录做修改：

update person set income=2000, expend=2000 where id=100; 

控制台打印变更日志：

binlog[mysql-bin.000002:2252] , table[ds1,person] , eventType : UPDATE 
------->; before 
id : 100    update=false 
income : 1000    update=false 
expend : 1000    update=false 
------->; after 
id : 100    update=false 
income : 2000    update=true 
expend : 2000    update=true