详解 canal 同步 MySQL 增量数据到 ES

skyyoung
发布于 2023-9-7 11:54
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canal 是阿里知名的开源项目,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。

这篇文章,我们手把手向同学们展示使用 canal 将 MySQL 增量数据同步到 ES 。

详解 canal 同步 MySQL 增量数据到 ES-开源基础软件社区

1 集群模式

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图中 server 对应一个 canal 运行实例 ,对应一个 JVM 。

server 中包含 1..n 个 instance , 我们可以将 instance 理解为配置任务

instance 包含如下模块 :

  • eventParser
    数据源接入,模拟 slave 协议和 master 进行交互,协议解析
  • eventSink
    Parser 和 Store 链接器,进行数据过滤,加工,分发的工作
  • eventStore
    数据存储
  • metaManager
    增量订阅 & 消费信息管理器

真实场景中,canal 高可用依赖 zookeeper ,笔者将客户端模式可以简单划分为:TCP 模式 和 MQ 模式 。

实战中我们经常会使用 MQ 模式 。因为 MQ 模式的优势在于解耦 ,canal server 将数据变更信息发送到消息队列 kafka 或者 RocketMQ ,消费者消费消息,顺序执行相关逻辑即可。

顺序消费

对于指定的一个 Topic ,所有消息根据 Sharding Key 进行区块分区,同一个分区内的消息按照严格的先进先出(FIFO)原则进行发布和消费。同一分区内的消息保证顺序,不同分区之间的消息顺序不做要求。

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2 MySQL配置

1、对于自建 MySQL , 需要先开启 Binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式,my.cnf  中配置如下

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

注意:针对阿里云 RDS for MySQL , 默认打开了 binlog , 并且账号默认具有 binlog dump 权限 , 不需要任何权限或者 binlog 设置,可以直接跳过这一步。

2、授权 canal 链接 MySQL 账号具有作为 MySQL slave 的权限, 如果已有账户可直接 grant 。

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';  
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
FLUSH PRIVILEGES;

3、创建数据库商品表 ​​t_product​​ 。

CREATE TABLE `t_product` (
 `id` BIGINT ( 20 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` VARCHAR ( 255 ) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
 `price` DECIMAL ( 10, 2 ) NOT NULL,
 `status` TINYINT ( 4 ) NOT NULL,
 `create_time` datetime NOT NULL,
 `update_time` datetime NOT NULL,
   PRIMARY KEY ( `id` ) 
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin

3 Elasticsearch配置

使用 Kibana 创建​​商品索引​​ 。

PUT /t_product
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 2,
        "number_of_replicas": 1
    },
    "mappings": {
            "properties": {
               "id": {
                    "type":"keyword"
                },
                "name": {
                    "type":"text"
                },
                "price": {
                    "type":"double"
                },
                "status": {
                    "type":"integer"
                },
                "createTime": {
                    "type": "date",
                    "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                },
                "updateTime": {
                    "type": "date",
                    "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                }
        }
    }
}

执行完成,如图所示 :

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4 RocketMQ 配置

创建主题:​​product-syn-topic​​​ ,canal 会将 ​​Binlog​​ 的变化数据发送到该主题。

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5 canal 配置

我们选取 canal 版本 ​​1.1.6​​​ ,进入 ​​conf​​ 目录。


1、配置 canal.properties


#集群模式 zk地址
canal.zkServers = localhost:2181
#本质是MQ模式和tcp模式 tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ, pulsarMQ
canal.serverMode = rocketMQ
#instance 列表
canal.destinations = product-syn
#conf root dir
canal.conf.dir = ../conf
#全局的spring配置方式的组件文件 生产环境,集群化部署
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml

######  以下部分是默认值 展示出来 
# Canal的batch size, 默认50K, 由于kafka最大消息体限制请勿超过1M(900K以下)
canal.mq.canalBatchSize = 50
# Canal get数据的超时时间, 单位: 毫秒, 空为不限超时
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# 是否为 flat json格式对象
canal.mq.flatMessage = true


2、instance 配置文件


在 ​​conf​​​ 目录下创建实例目录 ​​product-syn​​​  , 在 ​​product-syn​​​ 目录创建配置文件 :​​instance.properties​​。

#  按需修改成自己的数据库信息
#################################################
...
canal.instance.master.address=192.168.1.20:3306
# username/password,数据库的用户名和密码
...
canal.instance.dbUsername = canal
canal.instance.dbPassword = canal
...

# table regex 
canal.instance.filter.regex=mytest.t_product

# mq config
canal.mq.topic=product-syn-topic
# 针对库名或者表名发送动态topic
#canal.mq.dynamicTopic=mytest,.*,mytest.user,mytest\\..*,.*\\..*
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.partitionsNum=3
#库名.表名: 唯一主键,多个表之间用逗号分隔
#canal.mq.partitionHash=mytest.person:id,mytest.role:id
#################################################


3、服务启动


启动两个 canal 服务,我们从 zookeeper gui 中查看服务运行情况 。

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修改一条 ​t_product​ 表记录,可以从 RocketMQ 控制台中观测到新的消息。

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6 消费者


1、产品索引操作服务


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2、消费监听器


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消费者逻辑重点有两点:

  • 顺序消费监听器
  • 将消息数据转换成  JSON 字符串,从​​data​​​ 节点中获取表最新数据(批量操作可能是多条)。然后根据操作类型​​UPDATE​​​、​​INSERT​​​、​​DELETE​​​ 执行​​产品索引操作服务​​的方法。

7 写到最后

canal 是一个非常有趣的开源项目,很多公司使用 canal 构建​​数据传输服务​​( Data Transmission Service ,简称 DTS ) 。

推荐大家阅读这个开源项目,你可以从中学习到网络编程、多线程模型、高性能队列 Disruptor、 流程模型抽象等。

这篇文章涉及到的代码已收录到下面的工程中,有兴趣的同学可以一看。

​https://github.com/makemyownlife/rocketmq4-learning​

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文章转载自公众号:勇哥java实战分享

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已于2023-9-7 11:54:41修改
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