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。
想了解canal的工作原理，首先你得知道什么是主从复制？
binlog的格式有三种：STATEMENT,MIXED,ROW
canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议，MySQL mater收到canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，比如MySQL，Kafka，Elastic Search等等。
canal的数据同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量订阅和消费，canal可以做：
参考教程：添加链接描述
[client]
default_character_set=utf8
[mysqld]
collation_server = utf8_general_ci
character_set_server = utf8
##局域网内唯一id
server_id=111
##指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
##开启二进制日志功能
log-bin=mysql-bin
##设置二进制日志使用内存大小
binlog_cache_size=1M
## 二进制日志格式
binlog-format=ROW
## 二进制日志过期清理时间 默认值为0 表示不自动清理
expire_logs_days=7
## 跳过主从复制中遇到的错误
slave_skip_errors=1062
配置完成后重启mysql，并查询是否配置生效：ON就是开启
注意：
不是执行命令后binlog显示ON就开启了
监听多个MySQL数据库需要在mysql配置添加多个binlog-do-db
CREATE USER canal IDENTIFIED BY '123456';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
ue
略
可以直接监听MySQL的binlog，把自己伪装成MySQL的从库，只负责接收数据，并不做处理。
解压
tar -zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz
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
查看监听的数据库状态
修改conf/example/instance.properties
canal.instance.gtidon=false
# position info
#数据库地址
##slaveId 不能与 my.cnf 中的 server-id 项重复
## canal.instance.mysql.slaveId = 1234
canal.instance.master.address=192.168.111.5:3306
#binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000005
#binlog偏移量
canal.instance.master.position=154
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# rds oss binlog
canal.instance.rds.accesskey=
canal.instance.rds.secretkey=
canal.instance.rds.instanceId=
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable=true
#canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb
#canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
#canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
#canal.instance.standby.address =
#canal.instance.standby.journal.name =
#canal.instance.standby.position =
#canal.instance.standby.timestamp =
#canal.instance.standby.gtid=
# username/password
#mysql授权用户
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=123456
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
canal.instance.defaultDatabaseName =test_canal
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
#canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==
# table regex
canal.instance.filter.regex=.*\\..*
# table black regex
canal.instance.filter.black.regex=
# mq config
#canal.mq.topic=example
# 多主题 canal会将对应表的数据推送到“库名—表名”的主题队列里面
canal.mq.dynanicTopic=.*\\..*
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.partitionsNum=3
#canal.mq.partitionHash=mytest.person:id,mytest.role:id
sh bin/startup.sh
创建数据库表
创建对应的队列并绑定到相应的交换机上
消费队列里面同步数据
canal发送到mq的数据为byte[]类型
@RabbitListener(queues = {"test_canal_stu"})
public void stu(byte[] input) throws IOException {
JSONObject o = JSON.parseObject(input, JSONObject.class);
String action = o.getString("type");
System.out.println("=============stu-action=================");
System.out.println(action);
List<testStu> data = JSON.parseArray(o.getString("data"), testStu.class);
System.out.println("============stu-data==================");
System.out.println(data);
}
解压canal.admin-1.1.6.tar.gz
初始化脚本: conf/canal_manager.sql
修改conf/application.yml：
启动
./bin/startup.sh
cat logs/admin.log
vi conf/canal_local.properties
指定启动配置为local，或者将canal_local.properties替换掉canal.properties
./bin/startup.sh local
canal-server启动成功后，刷新admin的server管理列表，canal-server会自动注册到admin
新建server
载入server模板
添加instance
配置
在server配置里面添加
canal-admin Handler dispatch failed; nested exception is java.lang.NoSuchMethodError: java.nio.ByteBuffer.clear()Ljava/nio/ByteBuffer;
无法启动成功
jdk版本问题，官方写的是1.5以上，使用的jdk1.8不行，后面采用了11测试通过，其它版本大家可以自行测试
select password('123456');
grant select, insert, update, delete on canal_manager.* to canal@'%'
相当于canal的客户端，会从canal-server中获取数据，然后对数据进行同步，可以同步到MySQL、Elasticsearch和HBase等存储中去。
解压： tar -zxvf canal.adapter-1.1.2.tar.gz
修改canal-adapter/conf/application.yml
server:
port: 8081
spring:
jackson:
date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
time-zone: GMT+8
default-property-inclusion: non_null
canal.conf:
mode: tcp #tcp kafka rocketMQ rabbitMQ
flatMessage: true
zookeeperHosts:
syncBatchSize: 1000
retries: 0
timeout:
accessKey:
secretKey:
consumerProperties:
# canal tcp consumer
canal.tcp.server.host: 127.0.0.1:11111 # 之前起的 canal-server 地址 url
canal.tcp.zookeeper.hosts:
canal.tcp.batch.size: 500
canal.tcp.username:
canal.tcp.password:
# kafka consumer
# kafka.bootstrap.servers: 127.0.0.1:9092
# kafka.enable.auto.commit: false
# kafka.auto.commit.interval.ms: 1000
# kafka.auto.offset.reset: latest
# kafka.request.timeout.ms: 40000
# kafka.session.timeout.ms: 30000
# kafka.isolation.level: read_committed
# kafka.max.poll.records: 1000
# rocketMQ consumer
# rocketmq.namespace:
# rocketmq.namesrv.addr: 127.0.0.1:9876
# rocketmq.batch.size: 1000
# rocketmq.enable.message.trace: false
# rocketmq.customized.trace.topic:
# rocketmq.access.channel:
# rocketmq.subscribe.filter:
# rabbitMQ consumer
# rabbitmq.host:
# rabbitmq.virtual.host:
# rabbitmq.username:
# rabbitmq.password:
# rabbitmq.resource.ownerId:
srcDataSources:
defaultDS:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mytest?useUnicode=true # 你的数据库地址 最好填写公网地址
username: root # 数据库账号
password: admin # 数据库密码
canalAdapters:
- instance: example # canal instance Name or mq topic name
groups:
- groupId: g1
outerAdapters:
- name: logger
- name: es7 # 你的es配置
hosts: 127.0.0.1:9200 # 你的es配置 最好是公网地址
properties:
mode: rest # 你的es配置
cluster.name: test-es # 你的es配置 之前第一步在elasticsearch中配置的 cluster.name
dataSourceKey: defaultDS
destination: .*\\..*
groupId: g1
esMapping:
_index: test_adapter
_id: _id
# upsert: true
# pk: id
sql: "SELECT id as _id,user_id as user_id,name as name,unit as unit FROM test_adapter"
# objFields:
# _labels: array:;
etlCondition: "where a.c_time>={}"
commitBatch: 3000
PUT /test_adapter/
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"user_id": {
"type": "integer"
},
"name": {
"type": "text"
},
"unit": {
"type": "text"
},
"record_date":{
"type": "date"
}
}
}
}
CREATE TABLE `stu` (
`id` int(11) NOT NULL,
`stu_no` int(11) DEFAULT NULL,
`createdAt` date DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
只需要在mq中创建对应的队列并以’数据库名_表名’为topic,canal就会监听mysql的binlog日志并将其发送到对应的队列
@Data
public class testStu implements Serializable {
private String id;
private String stuNo;
private Date createdAt;
}
@RabbitListener(queues = {"test_canal_stu"})
public void stu(byte[] input) throws IOException {
JSONObject o = JSON.parseObject(input, JSONObject.class);
String action = o.getString("type");
System.out.println("=============stu-action=================");
System.out.println(action);
List<testStu> data = JSON.parseArray(o.getString("data"), testStu.class);
System.out.println("============stu-data==================");
System.out.println(data);
}
@RabbitListener(queues = {"test_canal_stu"})
public void stu(byte[] input) throws IOException {
JSONObject o = JSON.parseObject(input, JSONObject.class);
String action = o.getString("type");
List<testStu> data = JSON.parseArray(o.getString("data"), testStu.class);
try {
esTest(action,data);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
private void esTest(String action,List<testStu> stuList) throws Exception {
if ("DELETE".equals(action)) {
//数据库表进行硬删除
batchDeleteFromEs(stuList);
} else {
batchSaveToEs(stuList);
}
}
//根据时间进行分片 并批量删除
public void batchDeleteFromEs(List<testStu> data) throws Exception {
Map<String, List<String>> map = data.stream().collect(
Collectors.groupingBy(dto -> getIndex(dto.getCreatedAt()),
Collectors.mapping(testStu::getId, Collectors.toList()))
);
for (Map.Entry<String, List<String>> entry : map.entrySet()) {
String index = entry.getKey();
List<String> ids = entry.getValue();
batchDeleteByIds(index, ids);
}
}
//保存
public void batchSaveToEs(List<testStu> data) throws Exception {
List<Object> appointLog = new ArrayList<>();
for (testStu dto : data) {
testStu esDto = new testStu();
BeanUtils.copyProperties(dto, esDto);
//处理相关数据
dealDate(esDto);
appointLog.add(esDto);
}
esOperation.batchUpdateOrCreate(getIndex(data.getCreatdAt), appointLog);
}
//通过创建时间生成对应索引 将数据进行分片处理
public String getIndex(Date date) {
String index = "test_stu";
DateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy");
return index + "_" + format.format(date);
}