Canal原理及其使用
1 什么是canal
canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。目前，canal主要支持了MySQL的binlog解析，解析完成后才利用canal client 用来处理获得的相关数据。（数据库同步需要阿里的otter中间件，基于canal）
2 canal使用场景
（1）阿里otter（阿里用于进行异地数据库之间的同步框架）中间件的一部分，这是原始场景
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（2）更新缓存：如果有大量的请求发送到mysql的话，mysql查询速度慢，QPS上不去，光查mysql可能会瘫痪，那就可以在前面加个缓存，这个缓存有2个主要的问题。一是缓存没有怎么办，二是数据不一致怎么办。对于第一个问题查缓存没有就差mysql，mysql再往缓存中写一份。对于第二个问题，如果数据库修改了，那就采用异步的方式进行修改，启动一个canal服务，监控mysql，只要一有变化就同步缓存，这样mysql和缓存就能达到最终的一致性。
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（3）抓取业务数据新增变化表，用于制作拉链表：做拉链表是需要有增加时间和修改时间的，需要数据今天新增和变化的数据，如果时间不全就没办法知道哪些是修改的。可以通过canal把变化的抽到自己的表里，以后数据就从这个表出。
（4）取业务表的新增变化数据，用于制作实时统计
3 canal工作原理
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首先了解一下mysql主备复制原理：
（1）master主库将改变记录，发送到二进制文件（binary log）中
（2）slave从库向mysql Master发送dump协议，将master主库的binary log events拷贝到它的中继日志（relay log）
（3）slave从库读取并重做中继日志中的事件，将改变的数据同步到自己的数据库
canal的工作原理：把自己伪装成slave，从master复制数据。读取binlog是需要master授权的，因为binlog是加密的，授权分用户名密码才能读。master授权后不知道读他的binlog的是从机还是canal，他的所有传输协议都符合从机的标准，所以master一直以为是从机读的。
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4 mysql的binlog
4.1 二进制日志
mysql的二进制日志记录了所有的DDL和DML（除了数据查询语句），以事件的形式进行记录，包含语句执行消耗的时间，mysql的二进制日志是事务安全型的。
开启二进制日志大概会有1%的性能损坏。二进制日志有2个主要的使用场景：①mysql的主备复制②数据恢复，通过使用mysqlbinlog工具来恢复数据（用这个做恢复是备选方案，主方案还是定期快照，定期执行脚本导数据，其实就是把当前所有数据导成insert，这个量少）
二进制日志包括2类文件：①二进制日志索引文件（后缀为.index）用于记录所有的二进制文件②二进制日志文件（后缀为.00000*）记录数据库所有的DDL和DML（除了数据查询语句）
4.2 开启binlog
修改mysql的配置文件my.cnf。
# vim /etc/my.cnfgG
在[mysqld] 区块 添加
log-bin=mysql-bin
mysql-bin表示binlog日志的前缀，以后生成的的日志文件就是 mysql-bin.000001 的文件后面的数字按顺序生成。 当mysql重启或到达单个文件大小的阈值时，新生一个文件，按顺序编号。
4.3 binlog分类
binlog的格式有三种：STATEMENT,MIXED,ROW对比如下
| 格式 | 描述 | 优点 | |
|---|---|---|---|
| STATEMENT | 语句级别，记录每一次执行写操作的语句，相对于ROW模式节省了空间，但是可能产生数据不一致如update tt set create_date=now()，由于执行时间不同产生饿得数据就不同 | 节省空间 | 可能造成数据不一致 |
| ROW | 行级，记录每次操作后每行记录的变化。假如一个update的sql执行结果是1万行statement只存一条，如果是row的话会把这个1000行的结果存这。 | 持数据的绝对一致性。因为不管sql是什么，引用了什么函数，他只记录执行后的效果 | 占用较大空间 |
| MIXED | 是对statement的升级，如当函数中包含 UUID() 时，包含 AUTO_INCREMENT 字段的表被更新时，执行 INSERT DELAYED 语句时，用 UDF 时，会按照 ROW的方式进行处理 | 节省空间，同时兼顾了一定的一致性 | 还有些极个别情况依旧会造成不一致，另外statement和mixed对于需要对binlog的监控的情况都不方便 |
4.4 binlog格式选择
如果只考虑主从复制的话可以用mixed，一般情况下使用statement，遇到几种特殊情况使用row，同步的话有SQL就行，因为手里有数据，前提是有数据才能执行这个SQL。在大数据场景下我们抽取数据是用于统计分析，分析的数据，如果用statement抽了SQL手里也没数据，不知道执行修改哪些，因为没有数据，所以没办法分析，所以适合用row，清清楚楚的表明了每一行是什么样。
4.5 修改配置文件
修改my.cnf文件，在[mysqld]模块下添加如下内容
server-id= 1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
binlog-do-db=bigdata
binlog-do-db用于指定库，缩小监控的范围，server-id不能和mysql集群的其他节点重复
4.6 重启mysql
# service mysqld restart
Redirecting to /bin/systemctl restart mysqld.service
到数据目录下查询是否生成binlog文件，这里我把数据目录自定义为了/data/mysql/
# cd /data/mysql/
# ll
total 188500
-rw-r----- 1 mysql mysql 56 Jul 1 2020 auto.cnf
-rw------- 1 mysql mysql 1676 Jul 1 2020 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql 1112 Jul 1 2020 ca.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql 1112 Jul 1 2020 client-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql 1676 Jul 1 2020 client-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jul 1 2020 dataxweb
-rw-r----- 1 mysql mysql 526 Jan 14 11:03 ib_buffer_pool
-rw-r----- 1 mysql mysql 79691776 Jan 14 11:04 ibdata1
-rw-r----- 1 mysql mysql 50331648 Jan 14 11:04 ib_logfile0
-rw-r----- 1 mysql mysql 50331648 Aug 5 06:20 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql 12582912 Jan 14 11:04 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql 116 Jul 1 2020 iot
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jul 1 2020 mysql
-rw-r----- 1 mysql mysql 154 Jan 14 11:03 mysql-bin.000001
-rw-r----- 1 mysql mysql 19 Jan 14 11:03 mysql-bin.index
srwxrwxrwx 1 mysql mysql 0 Jan 14 11:03 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql 6 Jan 14 11:03 mysql.sock.lock
drwxr-x--- 2 mysql mysql 8192 Jul 1 2020 performance_schema
-rw------- 1 mysql mysql 1680 Jul 1 2020 private_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql 452 Jul 1 2020 public_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql 1112 Jul 1 2020 server-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql 1676 Jul 1 2020 server-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql 8192 Jul 1 2020 sys
可以发现，这二进制日志索引文件和日志文件生成了。只要重启mysql，mysql-bin后面的序号就会往上涨，他的切分规则就是重启或者到一个大小的阈值，就会切一个
mysql-bin.000001
mysql-bin.index
5 安装canal
5.1 下载地址
https://github.com/alibaba/canal/releases
5.2 mysql为canal配置权限
在mysql中给canal单独建一个用户，给全库全表的读，拷贝，复制的权限
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
报错：ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements
原因是因为密码设置的过于简单会报错,MySQL有密码设置的规范，具体是与validate_password_policy的值有关,下图表明该值规则
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查看MySQL完整的初始密码规则,登陆后执行以下命令
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'validate_password%';
+--------------------------------------+--------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------------------+--------+
| validate_password_check_user_name | OFF |
| validate_password_dictionary_file | |
| validate_password_length | 8 |
| validate_password_mixed_case_count | 1 |
| validate_password_number_count | 1 |
| validate_password_policy | MEDIUM |
| validate_password_special_char_count | 1 |
+--------------------------------------+--------+
密码的长度是由validate_password_length决定的,但是可以通过以下命令修改
set global validate_password_length=4;
validate_password_policy决定密码的验证策略,默认等级为MEDIUM(中等),可通过以下命令修改为LOW(低)
set global validate_password_policy=0;
重新执行
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
5.3 解压及配置
$ tar -zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz
配置说明：canal server的conf下有几个配置文件
conf/
├── canal_local.properties
├── canal.properties
├── example
│ ├── h2.mv.db
│ ├── instance.properties
│ └── meta.dat
├── logback.xml
├── metrics
│ └── Canal_instances_tmpl.json
└── spring
├── base-instance.xml
├── default-instance.xml
├── file-instance.xml
├── group-instance.xml
├── memory-instance.xml
└── tsdb
├── h2-tsdb.xml
├── mysql-tsdb.xml
├── sql
│ └── create_table.sql
└── sql-map
├── sqlmap-config.xml
├── sqlmap_history.xml
└── sqlmap_snapshot.xml
canal.properties的common属性前四个配置项：
canal.id= 1 #canal的编号，在集群环境下，不同canal的id不同，注意它和mysql的server_id不同。
canal.ip= # ip这里不指定，默认为本机
canal.port= 11111 # 端口号,是给tcp模式（netty）时候用的，如果用了kafka或者rocketmq，就不会去起这个端口了
canal.zkServers= # zk用于canal cluster
canal.serverMode = tcp # 用于指定什么模式拉取数据
destinations相关的配置：
#################################################
######### destinations #############
#################################################
canal.destinations = example
canal.conf.dir = ../conf
canal.auto.scan = true
canal.auto.scan.interval = 5
canal.instance.global.mode = spring
canal.instance.global.lazy = false
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml
canal.destinations = example可以设置多个，比如example1,example2，则需要创建对应的两个文件夹，并且每个文件夹下都有一个instance.properties文件。
全局的canal实例管理用spring，这里的file-instance.xml最终会实例化所有的destinations instances:
<bean id="instance" class="com.alibaba.otter.canal.instance.spring.CanalInstanceWithSpring">
<property name="destination" value="${canal.instance.destination}" />
<property name="eventParser">
<ref local="eventParser" />
</property>
<property name="eventSink">
<ref local="eventSink" />
</property>
<property name="eventStore">
<ref local="eventStore" />
</property>
<property name="metaManager">
<ref local="metaManager" />
</property>
<property name="alarmHandler">
<ref local="alarmHandler" />
</property>
<property name="mqConfig">
<ref local="mqConfig" />
</property>
</bean>
如canal.instance.destination等于example，就会加载example/instance.properties配置文件
修改instance 配置文件
vi conf/example/instance.properties
# 按需修改成自己的数据库信息
#################################################
...
canal.instance.master.address=10.0.165.1:3306
# username/password,数据库的用户名和密码
...
canal.instance.dbUsername = canal
canal.instance.dbPassword = canal
#################################################
6 canal的instance与消费方式
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canal.properties这个配置文件负责的是canal服务的基础配置，每个canal可以起n多个实例instance，一个instance代表一个线程，每个instance都有一个独立的配置文件instance.properties，不同的instance可以采集不同的mysql数据库，也就是一个canal可以对应多个mysql数据库。
在instance里面有一个小队列，可以理解为是jvm级的队列，instance抓取来的数据先放入到队列中，队列可以有很多出口：①一个是canal server自己主动把数据推送到kafka，这个比较简单，一行代码不用写，只需要配个kafka的地址，每个instance对应kafka的一个topic，数据是json串。这种方式虽然简单，但是他的缺点主要体现在2个方面，一个instance对应一个topic，所有表都在这一个topic，所以实时的时候要进行分流。另一方面，因为数据是json，并且携带了很多冗余信息，但是数据量大的时候传输效率比较低。②第二种方式是启动canal客户端主动去拉取数据，可以定义多长周期消费多少数据。他的缺点在于抓取出来的是序列化压缩的数据，所以需要反序列化，解压，比较麻烦。他的优点在于我们可以进行压缩，过滤掉没用的冗余信息，只保留我们需要的信息，提交传输效率。
$ ll
total 16
-rwxrwxr-x 1 canal canal 291 Sep 2 2019 canal_local.properties
-rwxrwxr-x 1 canal canal 5202 Jan 14 12:10 canal.properties
drwxrwxr-x 2 canal canal 33 Jan 14 12:15 example
-rwxrwxr-x 1 canal canal 3119 Sep 2 2019 logback.xml
drwxrwxr-x 2 canal canal 39 Jan 14 12:00 metrics
drwxrwxr-x 3 canal canal 149 Jan 14 12:00 spring
一个example的目录就是一个instance，canal要配置多个实例采集多个数据源mysql的话如下配置，然后把conf目录下example复制多份，分别重命名。如下
#################################################
######### destinations #############
#################################################
canal.destinations = example1,example2,example3
7 canal server主动推送数据
7.1 配置
修改配置vim conf/canal.properties：这个是总配置，端口号，服务器参数，kafka地址，zookeeper地址（高可用）等
修改如下内容，这个zookeeper是配置高可用的，配置采用kafka方式，kafka的地址
canal.zkServers = 10.0.165.4:2181,10.0.165.5:2181,10.0.165.6:2181
canal.serverMode = kafka
canal.mq.servers = 10.0.165.8:9092,10.0.165.9:9092
修改配置vim conf/example/instance.properties针对要追踪的mysql的实例配置：一个instance实例对应一个数据库（这个是指数据库服务器）服务器的binlog。所以一个instance具体采集几个数据库是binlog定的和canal没关系，canal不管，canal就把binlog里面有什么就采集，不管是一个数据库还是多个，只要在一个binlog都采集
修改如下内容，配置用户名，密码，地址。canal.mq.partitionsNum这个是发送到第几个分区
canal.instance.master.address=10.0.165.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.mq.topic=ods_bigdata_mysql
7.2 启动canal
./bin/startup.sh
7.3 测试
启动canal后，在kafka创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.0.165.4:2181 --replication-factor 2 --partitions 12 --topic ods_bigdata_mysql
到kafka目录下开销消费端查询是否有数据
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.0.165.8:9092,10.0.165.9:9092 --topic ods_bigdata_mysql
（1）往需要采集的库中的user_info表插入一条数据数据
执行sql
insert into user_info values (10001,'test','test',NULL,'test','11111111111','111@gmail.com',NULL,'3','1999-09-09','F','2020-02-02 02:02:02',NULL)
可以看到kafka消费出了如下一条数据
{"data":[{"id":"10001","login_name":"test","nick_name":"test","passwd":null,"name":"test","phone_num":"11111111111","email":"111@gmail.com","head_img":null,"user_level":"3","birthday":"1999-09-09","gender":"F","create_time":"2020-02-02 02:02:02","operate_time":null}],"database":"bigdata","es":1610676724000,"id":2,"isDdl":false,"mysqlType":{"id":"bigint(20)","login_name":"varchar(200)","nick_name":"varchar(200)","passwd":"varchar(200)","name":"varchar(200)","phone_num":"varchar(200)","email":"varchar(200)","head_img":"varchar(200)","user_level":"varchar(200)","birthday":"date","gender":"varchar(1)","create_time":"datetime","operate_time":"datetime"},"old":null,"pkNames":["id"],"sql":"","sqlType":{"id":-5,"login_name":12,"nick_name":12,"passwd":12,"name":12,"phone_num":12,"email":12,"head_img":12,"user_level":12,"birthday":91,"gender":12,"create_time":93,"operate_time":93},"table":"user_info","ts":1610676724288,"type":"INSERT"}
（2）更新前面插入的这条数据
执行sql
UPDATE user_info SET name="update" WHERE id=10001
kafka消费出的数据如下
{"data":[{"id":"10001","login_name":"test","nick_name":"test","passwd":null,"name":"update","phone_num":"11111111111","email":"111@gmail.com","head_img":null,"user_level":"3","birthday":"1999-09-09","gender":"F","create_time":"2020-02-02 02:02:02","operate_time":null}],"database":"bigdata","es":1610676928000,"id":3,"isDdl":false,"mysqlType":{"id":"bigint(20)","login_name":"varchar(200)","nick_name":"varchar(200)","passwd":"varchar(200)","name":"varchar(200)","phone_num":"varchar(200)","email":"varchar(200)","head_img":"varchar(200)","user_level":"varchar(200)","birthday":"date","gender":"varchar(1)","create_time":"datetime","operate_time":"datetime"},"old":[{"name":"test"}],"pkNames":["id"],"sql":"","sqlType":{"id":-5,"login_name":12,"nick_name":12,"passwd":12,"name":12,"phone_num":12,"email":12,"head_img":12,"user_level":12,"birthday":91,"gender":12,"create_time":93,"operate_time":93},"table":"user_info","ts":1610676928644,"type":"UPDATE"}
（3）删除前面插入的这条数据
执行sql
DELETE FROM user_info WHERE id=10001
kafka消费出的数据如下
{"data":[{"id":"10001","login_name":"test","nick_name":"test","passwd":null,"name":"update","phone_num":"11111111111","email":"111@gmail.com","head_img":null,"user_level":"3","birthday":"1999-09-09","gender":"F","create_time":"2020-02-02 02:02:02","operate_time":null}],"database":"bigdata","es":1610677003000,"id":4,"isDdl":false,"mysqlType":{"id":"bigint(20)","login_name":"varchar(200)","nick_name":"varchar(200)","passwd":"varchar(200)","name":"varchar(200)","phone_num":"varchar(200)","email":"varchar(200)","head_img":"varchar(200)","user_level":"varchar(200)","birthday":"date","gender":"varchar(1)","create_time":"datetime","operate_time":"datetime"},"old":null,"pkNames":["id"],"sql":"","sqlType":{"id":-5,"login_name":12,"nick_name":12,"passwd":12,"name":12,"phone_num":12,"email":12,"head_img":12,"user_level":12,"birthday":91,"gender":12,"create_time":93,"operate_time":93},"table":"user_info","ts":1610677003637,"type":"DELETE"}
8 canal主动拉取数据客户端
8.1 修改配置
修改canal.properties，zookeeper配置高可用，配置采用tcp方式
canal.zkServers = 10.0.165.4:2181,10.0.165.5:2181,10.0.165.6:2181
canal.serverMode = tcp
注意：需要修改canal.proerties的canal.serverMode为tcp否则不会启动11111端口
修改instance.properties，配置用户名，密码，地址。
canal.instance.master.address=10.0.165.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
重新启动后查看11111端口是否被占用
[canal@fbi-local-02 bin]$ lsof -i:11111
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java 38516 canal 108u IPv4 4281763 0t0 TCP fbi-local-02:vce (LISTEN)
8.2 将binlog转换为ProtoBuf消息
（1）编写proto描述文件CanalBinLog.proto
syntax = "proto3";
option java_package = "com.quinto.canal";
option java_outer_classname = "CanalBinLog";
/* 行数据 */
message RowData {
uint64 executeTime = 1;
string schemaName = 2;
string tableName = 3;
string eventType = 4;
/* 列数据 */
map<string, string> columns = 5;
uint64 logfileoffset = 14;
string logfilename = 15;
}
（2）canal客户端代码编写
导入依赖
<properties>
<protobuf.version>3.5.0</protobuf.version>
<kafka.client.version>1.0.0</kafka.client.version>
<kafka.version>0.11.0.2</kafka.version>
<canal.version>1.1.4</canal.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>${canal.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.protobuf</groupId>
<artifactId>protobuf-java</artifactId>
<version>${protobuf.version}</version>
</dependency>
<!-- kafka -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.11</artifactId>
<version>${kafka.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>${kafka.client.version}</version>
</dependency>
</dependency>
①工具类
读取配置文件工具类
package com.quinto.utils;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
/**
* 读取config.properties配置文件的工具类
*/
public class ConfigUtil {
// 定义一个properties对象
public static Properties properties;
// 定义一个静态代码块，只执行一次
static {
try {
properties = new Properties();
properties.load(ConfigUtil.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config.properties"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String canalServerIp() {
return properties.getProperty("canal.server.ip");
}
public static int canalServerPort() {
return Integer.parseInt(properties.getProperty("canal.server.port"));
}
public static String canalServerDestination() {
return properties.getProperty("canal.server.destination");
}
public static String canalServerUsername() {
return properties.getProperty("canal.server.username");
}
public static String canalServerPassword() {
return properties.getProperty("canal.server.password");
}
public static String canalSubscribeFilter() {
return properties.getProperty("canal.subscribe.filter");
}
public static String zookeeperServerIp() {
return properties.getProperty("zookeeper.server.ip");
}
public static String kafkaBootstrap_servers_config() {
return properties.getProperty("kafka.bootstrap_servers_config");
}
public static int kafkaBatch_size() {
return Integer.parseInt(properties.getProperty("kafka.batch_size"));
}
public static String kafkaAcks() {
return properties.getProperty("kafka.acks");
}
public static String kafkaRetries() {
return properties.getProperty("kafka.retries");
}
public static String kafkaBatch() {
return properties.getProperty("kafka.batch");
}
public static String kafkaClient_id_config() {
return properties.getProperty("kafka.client_id_config");
}
public static String kafkaKey_serializer_class_config() {
return properties.getProperty("kafka.key_serializer_class_config");
}
public static String kafkaValue_serializer_class_config() {
return properties.getProperty("kafka.value_serializer_class_config");
}
public static String kafkaTopic() {
return properties.getProperty("kafka.topic");
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(kafkaTopic());
}
}
配置文件
# canal配置
canal.server.ip=10.0.165.2
canal.server.port=11111
canal.server.destination=example
canal.server.username=canal
canal.server.password=canal
canal.subscribe.filter=bigdata.*
# zookeeper配置
zookeeper.server.ip=10.0.165.4:2181,10.0.165.5:2181,10.0.165.6:2181
# kafka配置
# kafka集群地址
kafka.bootstrap_servers_config=10.0.165.8:9092,10.0.165.9:9092
# 配置批次发送数据的大小，满足批次大小才会发送数据
kafka.batch_size= 10240
# ack
kafka.acks=all
# 重试次数
kafka.retries=2
kafka.client_id_config=quinto_canal
# kafka的key序列化
kafka.key_serializer_class_config=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# kafka的value序列化，自定义开发
kafka.value_serializer_class_config=com.quinto.protobuf.ProtoBufSerializer
# 数据写入到kafka的哪个topic中
kafka.topic=ods_canal_mysql
kafka工具类
package com.quinto.utils;
import com.quinto.bean.CanalRowData;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;
/**
* kafka工具类
*/
public class KafkaUtil {
public static KafkaProducer getKafkaProducer(){
// 定义一个properties对象接收参数
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, ConfigUtil.kafkaBootstrap_servers_config());
properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, ConfigUtil.kafkaBatch_size());
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, ConfigUtil.kafkaAcks());
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, ConfigUtil.kafkaRetries());
properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, ConfigUtil.kafkaClient_id_config());
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ConfigUtil.kafkaKey_serializer_class_config());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, ConfigUtil.kafkaValue_serializer_class_config());
//实例化生产者对象并返回，key使用默认的String序列化范式，value采用自定义的序列化方式，这个序列化需要传递一个Protobufable的子类
return new KafkaProducer<String, CanalRowData>(properties);
}
/**
* 传递参数，将数据写入到kafka集群
* @param rowData
*/
public static void send(KafkaProducer kafkaProducer,CanalRowData rowData){
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>(ConfigUtil.kafkaTopic(), rowData));
}
}
②自定义kafka序列化类
package com.quinto.protobuf;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
import java.util.Map;
/**
* 实现kafka的value的自定义序列化对象
* 要求传递的泛型必须是集成ProtoBufabl接口的实现列，才可以被序列化成功
*/
public class ProtoBufSerializer implements Serializer<ProtoBufable> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {
}
@Override
public byte[] serialize(String s, ProtoBufable data) {
return data.toBytes();
}
@Override
public void close() {
}
}
③protobuf序列化接口，所有能够使用protobuf序列化的bean都需要集成这个接口
package com.quinto.protobuf;
/**
* 定义protobuf序列化接口，返回的是byte[]二进制对象，所有能够使用protobuf序列化的bean都需要集成这个接口
*/
public interface ProtoBufable {
/**
* 将对象转换成二进制数组
* @return
*/
byte[] toBytes();
}
④canal数据的Protobuf的实现类
package com.quinto.bean;
import com.quinto.protobuf.CanalBinLog;
import com.quinto.protobuf.ProtoBufable;
import java.util.Map;
/**
* canal数据的Protobuf的实现类，使用protobuf序列化成bean对象。
* 用于将binlog解析后的map对象转换成protobuf序列化后的字节码数据，写入kafka集群
*/
public class CanalRowData implements ProtoBufable {
private String logfileName;
private Long logfileOffset;
private Long executeTime;
private String schemaName;
private String tableName;
private String eventType;
private Map<String, String> columns;
public String getLogfileName() {
return logfileName;
}
public void setLogfileName(String logfileName) {
this.logfileName = logfileName;
}
public Long getLogfileOffset() {
return logfileOffset;
}
public void setLogfileOffset(Long logfileOffset) {
this.logfileOffset = logfileOffset;
}
public Long getExecuteTime() {
return executeTime;
}
public void setExecuteTime(Long executeTime) {
this.executeTime = executeTime;
}
public String getSchemaName() {
return schemaName;
}
public void setSchemaName(String schemaName) {
this.schemaName = schemaName;
}
public String getTableName() {
return tableName;
}
public void setTableName(String tableName) {
this.tableName = tableName;
}
public String getEventType() {
return eventType;
}
public void setEventType(String eventType) {
this.eventType = eventType;
}
public Map<String, String> getColumns() {
return columns;
}
public void setColumns(Map<String, String> columns) {
this.columns = columns;
}
/**
* 构造方法中解析map对象的binlog日志
*/
public CanalRowData(Map map){
//解析map对象中所有的参数
if(map.size()>0){
this.logfileName = map.get("logfileName").toString();
this.logfileOffset = Long.parseLong(map.get("logfileOffset").toString());
this.executeTime = Long.parseLong(map.get("executeTime").toString());
this.schemaName = map.get("schemaName").toString();
this.tableName = map.get("tableName").toString();
this.eventType = map.get("eventType").toString();
this.columns = (Map<String, String>)map.get("columns");
}
}
/**
* 将map对象解析出来的参数，赋值给protobuf对象，然后序列化后字节码返回
* @return
*/
@Override
public byte[] toBytes() {
CanalBinLog.RowData.Builder builder = CanalBinLog.RowData.newBuilder();
builder.setLogfileName(this.getLogfileName());
builder.setLogfileOffset(this.getLogfileOffset());
builder.setExecuteTime(this.getExecuteTime());
builder.setSchemaName(this.getSchemaName());
builder.setTableName(this.getTableName());
builder.setEventType(this.getEventType());
for (String key : this.getColumns().keySet()) {
builder.putColumns(key, this.getColumns().get(key));
}
//将传递的binlog数据解析后序列化成字节码数据返回
return builder.build().toByteArray();
}
}
⑤canal客户端类
package com.quinto.canal;
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 com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.quinto.bean.CanalRowData;
import com.quinto.utils.ConfigUtil;
import com.quinto.utils.KafkaUtil;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class CanalClient {
// Canal客户端连接器
private CanalConnector canalConnector;
// kafka生产者工具类
private KafkaProducer kafkaProducer;
public CanalClient(){
// 在构造方法中初始化连接与kafka工具类
kafkaProducer = KafkaUtil.getKafkaProducer();
}
public void statrt() {
// 1 创建连接并建立连接,连接的是高可用集群
System.out.println(ConfigUtil.zookeeperServerIp()+
ConfigUtil.canalServerDestination()+
ConfigUtil.canalServerUsername()+
ConfigUtil.canalServerPassword());
canalConnector = CanalConnectors.newClusterConnector("10.0.165.4:2181",
"example", "canal", "canal");
// 不停拉取的标识
boolean isFetching = true;
// 建立连接
try {
canalConnector.connect();
// 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
canalConnector.rollback();
// 2 订阅主题
canalConnector.subscribe(ConfigUtil.canalSubscribeFilter());
// 不停的拉取数据
while (isFetching){
// 3 获取数据，尝试拿batchSize条记录，有多少取多少，不会阻塞等待
Message message = canalConnector.getWithoutAck(ConfigUtil.kafkaBatch_size());
// 获取这个批次的id
long batchId = message.getId();
// 获取拉取到的日志数据总数
int size = message.getEntries().size();
// 判断是否又获取到数据
if (batchId == -1 | size == 0){
System.out.println("没有抓取到数据");
Thread.sleep(1000);
}else {
System.out.println("发送数据："+ message);
// 将binlog日志解析成Map对象
Map map = binlogToMap(message);
// 将map对象序列化成protobuf格式写入到kafka中
CanalRowData canalRowData = new CanalRowData(map);
// 有数据将数据发送到kafka集群
if(map.size()>0){
KafkaUtil.send(kafkaProducer,canalRowData);
}
}
// 4 提交确认
// 提交确认，进行batch id的确认，确认之后，小于等于此 batchId 的 Message 都会被确认。
canalConnector.ack(batchId);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 5 关闭连接
canalConnector.disconnect();
}
}
private Map binlogToMap(Message message) throws InvalidProtocolBufferException {
Map rowDataMap = new HashMap();
// 构建CanalClient.RowData实体
// CanalBinLog.RowData.Builder builder = CanalBinLog.RowData.newBuilder();
// 遍历message中的所有binlog实体
for (CanalEntry.Entry entry: message.getEntries()){
// 只处理事务型的binlog
if(entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND){
continue;
}
// 获取文件名
String logfileName = entry.getHeader().getLogfileName();
// 获取logfile的偏移量
long logfileOffset = entry.getHeader().getLogfileOffset();
// 获取sql语句的执行时间戳
long executeTime = entry.getHeader().getExecuteTime();
// 获取数据库名称
String schemaName = entry.getHeader().getSchemaName();
// 获取表名
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
// 获取事件类型 insert/update/delete
String eventType = entry.getEntryType().toString().toLowerCase();
rowDataMap.put("logfileName", logfileName);
rowDataMap.put("logfileOffset", logfileOffset);
rowDataMap.put("executeTime", executeTime);
rowDataMap.put("schemaName", schemaName);
rowDataMap.put("tableName", tableName);
rowDataMap.put("eventType", eventType);
// 封装列数据
HashMap<String, String> columnDataMap = new HashMap<>();
// 获取所有行上的变更
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList){
if(eventType.equals("insert") || eventType.equals("update")){
for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()){
columnDataMap.put(column.getName(), column.getValue());
}
}else if(eventType.equals("delete")) {
for (CanalEntry.Column column : rowData.getBeforeColumnsList()) {
columnDataMap.put(column.getName(), column.getValue());
}
}
}
rowDataMap.put("columns",columnDataMap);
}
return rowDataMap;
}
}
⑥入口类
package com.quinto;
import com.quinto.canal.CanalClient;
public class App {
public static void main(String[] args) {
// 实例化canal客户端对象，调用start方法拉取canalserver的binlog日志发送到kafka集群
CanalClient canalClient = new CanalClient();
canalClient.statrt();
}
}
8.3 测试
（1）往user_info表插入一条数据
insert into user_info values (10001,'test','test',NULL,'test','11111111111','111@gmail.com',NULL,'3','1999-09-09','F','2020-02-02 02:02:02',NULL)
canal client从canal server拉取到的数据如下
发送数据：Message[id=8,entries=[header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615211
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943288000
sourceType: MYSQL
schemaName: ""
tableName: ""
eventLength: 75
}
entryType: TRANSACTIONBEGIN
storeValue: " `"
, header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615374
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943288000
sourceType: MYSQL
schemaName: "bigdata"
tableName: "user_info"
eventLength: 105
eventType: INSERT
props {
key: "rowsCount"
value: "1"
}
}
entryType: ROWDATA
storeValue: "\b\210\001\020\001P\000b\241\004\022*\b\000\020\373\377\377\377\377\377\377\377\377\001\032\002id \001(\0010\000B\00510001R\nbigint(20)\022*\b\001\020\f\032\nlogin_name \000(\0010\000B\004testR\fvarchar(200)\022)\b\002\020\f\032\tnick_name \000(\0010\000B\004testR\fvarchar(200)\022 \b\003\020\f\032\006passwd \000(\0010\001R\fvarchar(200)\022$\b\004\020\f\032\004name \000(\0010\000B\004testR\fvarchar(200)\0220\b\005\020\f\032\tphone_num \000(\0010\000B\v11111111111R\fvarchar(200)\022.\b\006\020\f\032\005email \000(\0010\000B\r111@gmail.comR\fvarchar(200)\022\"\b\a\020\f\032\bhead_img \000(\0010\001R\fvarchar(200)\022\'\b\b\020\f\032\nuser_level \000(\0010\000B\0013R\fvarchar(200)\022&\b\t\020[\032\bbirthday \000(\0010\000B\n1999-09-09R\004date\022!\b\n\020\f\032\006gender \000(\0010\000B\001FR\nvarchar(1)\0226\b\v\020]\032\vcreate_time \000(\0010\000B\0232020-02-02 02:02:02R\bdatetime\022\"\b\f\020]\032\foperate_time \000(\0010\001R\bdatetime"
, header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615479
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943288000
sourceType: MYSQL
schemaName: ""
tableName: ""
eventLength: 31
}
entryType: TRANSACTIONEND
storeValue: "\022\00522379"
],raw=false,rawEntries=[]]
查看kafka消费出来的数据
ϝigdata user_info"rowdatapϙzmysql-bin.000002
删除刚才插入的数据
发送数据：Message[id=9,entries=[header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615575
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943487000
sourceType: MYSQL
schemaName: ""
tableName: ""
eventLength: 75
}
entryType: TRANSACTIONBEGIN
storeValue: " a"
, header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615738
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943487000
sourceType: MYSQL
schemaName: "bigdata"
tableName: "user_info"
eventLength: 105
eventType: DELETE
props {
key: "rowsCount"
value: "1"
}
}
entryType: ROWDATA
storeValue: "\b\210\001\020\003P\000b\241\004\n*\b\000\020\373\377\377\377\377\377\377\377\377\001\032\002id \001(\0000\000B\00510001R\nbigint(20)\n*\b\001\020\f\032\nlogin_name \000(\0000\000B\004testR\fvarchar(200)\n)\b\002\020\f\032\tnick_name \000(\0000\000B\004testR\fvarchar(200)\n \b\003\020\f\032\006passwd \000(\0000\001R\fvarchar(200)\n$\b\004\020\f\032\004name \000(\0000\000B\004testR\fvarchar(200)\n0\b\005\020\f\032\tphone_num \000(\0000\000B\v11111111111R\fvarchar(200)\n.\b\006\020\f\032\005email \000(\0000\000B\r111@gmail.comR\fvarchar(200)\n\"\b\a\020\f\032\bhead_img \000(\0000\001R\fvarchar(200)\n\'\b\b\020\f\032\nuser_level \000(\0000\000B\0013R\fvarchar(200)\n&\b\t\020[\032\bbirthday \000(\0000\000B\n1999-09-09R\004date\n!\b\n\020\f\032\006gender \000(\0000\000B\001FR\nvarchar(1)\n6\b\v\020]\032\vcreate_time \000(\0000\000B\0232020-02-02 02:02:02R\bdatetime\n\"\b\f\020]\032\foperate_time \000(\0000\001R\bdatetime"
, header {
version: 1
logfileName: "mysql-bin.000002"
logfileOffset: 4615843
serverId: 1
serverenCode: "UTF-8"
executeTime: 1610943487000
sourceType: MYSQL
schemaName: ""
tableName: ""
eventLength: 31
}
entryType: TRANSACTIONEND
storeValue: "\022\00522390"
],raw=false,rawEntries=[]]
查看kafka消费出来的数据
igdata user_info"rowdatapºܙzmysql-bin.000002
7 canal高可用
一个总的canal服务器进程，每一个instance就是一个线程，单独对应一个mysql服务器的binlog。再起一个canal服务的话，对于同一个mysql服务器不能做负载均衡，数据分片等。有两个canal服务器都监控一个或多个mysql服务器的binlog，这两个canal服务同时只能有一个提供服务，当提供服务的这个宕机时，zookeeper能知道，zookeeper就通知另一个canal服务器让他提供服务。当原来宕机的那个再启动起来时，是抢占模式的，谁抢到就谁上，没抢到就standy模式。canal本身就是一个工具不存数据，宕机了就宕机，只有还有另外一个能提供服务就行，所以没有什么同步问题（不像数据库有同步问题）。因为启动canal服务是需要消耗资源的，不想redis高可用占资源太少了。canal的standy资源也不能给少了，要双份资源，就看企业在意不在意，服务核心不核心。
maxwell和canal非常像，maxwell连高可用机制都没提供，倒了就再起。其实很多软件都是不提供高可用方案的，如果怕他倒的话，可以用Keepalived，这个机制很简单就是做心跳监测，可以给任何进程做一个心跳检测，可以一直检测他在不在进程列表里，如果宕了进程没了他会有一系列触发操作，可以在他里面写一个shell，如还有一个备机，要是这个挂了就在备机启动。或者自己手工在restart，这是一种通用型方案。Keepalived和maxwell是完全没有耦合关系的，maxwell完全不知道Keepalived的存在，Keepalived是从外围的观察者观察这个进程，不像zookeeper，是需要向它注册的。
把canal目录分发给其他节点
$ scp -r canal canal@10.0.165.10:/home/canal/.local
注意：这里zookeeper为观察者监控的模式，只能实现高可用，而不是负载均衡，即同一时点只有一个canal-server节点能够监控某个数据源，只要这个节点能够正常工作，那么其他监控这个数据源的canal-server只能做stand-by，直到工作节点停掉，其他canal-server节点才能抢占。