Canal的介紹
Canal的歷史由來(lái)
在早期的時(shí)候，阿里巴巴公司因?yàn)楹贾莺兔绹?guó)兩個(gè)地方的機(jī)房都部署了數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，但因?yàn)榭鐧C(jī)房同步數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求 ，便孕育而生出了Canal，主要是基于trigger（觸發(fā)器）的方式獲取增量變更。從2010年開始，阿里巴巴公司開始逐步嘗試數(shù)據(jù)庫(kù)日志解析，獲取增量變更的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步，由此衍生出了增量訂閱和消費(fèi)業(yè)務(wù)。
當(dāng)前的Canal支持的數(shù)據(jù)源端MySQL版本包括：5.1.x 、5.5.x 、5.6.x、5.7.x、8.0.x。
Canal的應(yīng)用場(chǎng)景
目前普遍基于日志增量訂閱和消費(fèi)的業(yè)務(wù)，主要包括：
- 基于數(shù)據(jù)庫(kù)增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費(fèi)
- 數(shù)據(jù)庫(kù)鏡像 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)備份
- 索引構(gòu)建和實(shí)時(shí)維護(hù)（拆分異構(gòu)索引、倒排索引等）
- 業(yè)務(wù)Cache刷新
- 帶業(yè)務(wù)邏輯的增量數(shù)據(jù)處理
- Canal的工作原理
在介紹Canal的原理之前，我們先來(lái)了解下MySQL主從復(fù)制的原理。
MySQL主從復(fù)制原理
- MySQL Master將數(shù)據(jù)變更的操作寫入二進(jìn)制日志binary log中， 其中記錄的內(nèi)容叫做二進(jìn)制日志事件binary log events，可以通過(guò)show binlog events命令進(jìn)行查看
- MySQL Slave會(huì)將Master的binary log中的binary log events拷貝到它的中繼日志relay log
- MySQL Slave重讀并執(zhí)行relay log中的事件，將數(shù)據(jù)變更映射到它自己的數(shù)據(jù)庫(kù)表中
了解了MySQL的工作原理，我們可以大致猜想到Canal應(yīng)該也是采用類似的邏輯去實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)訂閱的功能，那么接下來(lái)我們看看實(shí)際上Canal的工作原理是怎樣的？
Canal工作原理
- Canal模擬MySQL Slave的交互協(xié)議，偽裝自己為MySQL Slave，向MySQL Master發(fā)送dump協(xié)議
- MySQL Master收到dump請(qǐng)求，開始推送binary log給Slave（也就是Canal）
- Canal解析binary log對(duì)象（數(shù)據(jù)為byte流）
基于這樣的原理與方式，便可以完成數(shù)據(jù)庫(kù)增量日志的獲取解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)MySQL實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ堋?/p>
既然Canal是這樣的一個(gè)框架，又是純Java語(yǔ)言編寫而成，那么我們接下來(lái)就開始學(xué)習(xí)怎么使用它并把它用到我們的實(shí)際工作中。
Canal的Docker環(huán)境準(zhǔn)備
因?yàn)槟壳叭萜骰夹g(shù)的火熱，本文通過(guò)使用Docker來(lái)快速搭建開發(fā)環(huán)境，而傳統(tǒng)方式的環(huán)境搭建，在我們學(xué)會(huì)了Docker容器環(huán)境搭建后，也能自行依葫蘆畫瓢搭建成功。由于本篇主要講解Canal，所以關(guān)于Docker的內(nèi)容不會(huì)涉及太多，主要會(huì)介紹Docker的基本概念和命令使用。 如果你想和更多容器技術(shù)專家交流，可以加我微信liyingjiese，備注『加群』。群里每周都有全球各大公司的最佳實(shí)踐以及行業(yè)最新動(dòng)態(tài) 。
什么是Docker
相信絕大多數(shù)人都使用過(guò)虛擬機(jī)VMware，在使用VMware進(jìn)行環(huán)境搭建的時(shí)候，只需提供了一個(gè)普通的系統(tǒng)鏡像并成功安裝，剩下的軟件環(huán)境與應(yīng)用配置還是如我們?cè)诒緳C(jī)操作一樣在虛擬機(jī)里也操作一遍，而且VMware占用宿主機(jī)的資源較多，容易造成宿主機(jī)卡頓，而且系統(tǒng)鏡像本身也占用過(guò)多空間。
為了便于大家快速理解Docker，便與VMware做對(duì)比來(lái)做介紹，Docker提供了一個(gè)開始，打包，運(yùn)行APP的平臺(tái)，把APP（應(yīng)用）和底層infrastructure（基礎(chǔ)設(shè)施）隔離開來(lái)。Docker中最主要的兩個(gè)概念就是鏡像（類似VMware的系統(tǒng)鏡像）與容器（類似VMware里安裝的系統(tǒng)）。
什么是Image（鏡像）
- 文件和meta data的集合（root filesystem）
- 分層的，并且每一層都可以添加改變刪除文件，成為一個(gè)新的image
- 不同的image可以共享相同的layer
- Image本身是read-only的
什么是Container（容器）
- 通過(guò)Image創(chuàng)建（copy）
- 在Image layer之上建立一個(gè)container layer（可讀寫）
- 類比面向?qū)ο螅侯惡蛯?shí)例
- Image負(fù)責(zé)APP的存儲(chǔ)和分發(fā)，Container負(fù)責(zé)運(yùn)行APP
Docker的網(wǎng)絡(luò)介紹
Docker的網(wǎng)絡(luò)類型有三種：
- Bridge：橋接網(wǎng)絡(luò)。默認(rèn)情況下啟動(dòng)的Docker容器，都是使用Bridge，Docker安裝時(shí)創(chuàng)建的橋接網(wǎng)絡(luò)，每次Docker容器重啟時(shí)，會(huì)按照順序獲取對(duì)應(yīng)的IP地址，這個(gè)就導(dǎo)致重啟下，Docker的IP地址就變了。
- None：無(wú)指定網(wǎng)絡(luò)。使用 --network=none，Docker容器就不會(huì)分配局域網(wǎng)的IP。
- Host：主機(jī)網(wǎng)絡(luò)。使用--network=host，此時(shí)，Docker容器的網(wǎng)絡(luò)會(huì)附屬在主機(jī)上，兩者是互通的。例如，在容器中運(yùn)行一個(gè)Web服務(wù)，監(jiān)聽(tīng)8080端口，則主機(jī)的8080端口就會(huì)自動(dòng)映射到容器中。
創(chuàng)建自定義網(wǎng)絡(luò)：（設(shè)置固定IP）
docker network create --subnet=172.18.0.0/16 mynetwork
查看存在的網(wǎng)絡(luò)類型docker network ls：
搭建Canal環(huán)境
附上Docker的下載安裝地址==> Docker Download 。
下載Canal鏡像docker pull canal/canal-server：
下載MySQL鏡像docker pull mysql，下載過(guò)的則如下圖：
查看已經(jīng)下載好的鏡像docker images：
接下來(lái)通過(guò)鏡像生成MySQL容器與canal-server容器：
##生成mysql容器
docker run -d --name mysql --net mynetwork --ip 172.18.0.6 -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root mysql
##生成canal-server容器
docker run -d --name canal-server --net mynetwork --ip 172.18.0.4 -p 11111:11111 canal/canal-server
## 命令介紹
--net mynetwork #使用自定義網(wǎng)絡(luò)
--ip #指定分配ip
查看Docker中運(yùn)行的容器docker ps：
MySQL的配置修改
以上只是初步準(zhǔn)備好了基礎(chǔ)的環(huán)境，但是怎么讓Canal偽裝成Salve并正確獲取MySQL中的binary log呢？
對(duì)于自建MySQL，需要先開啟Binlog寫入功能，配置binlog-format為ROW模式，通過(guò)修改MySQL配置文件來(lái)開啟bin_log，使用find / -name my.cnf查找my.cnf，修改文件內(nèi)容如下：
[mysqld]
log-bin=mysql-bin # 開啟binlog
binlog-format=ROW # 選擇ROW模式
server_id=1 # 配置MySQL replaction需要定義，不要和Canal的slaveId重復(fù)
進(jìn)入MySQL容器docker exec -it mysql bash。
創(chuàng)建鏈接MySQL的賬號(hào)Canal并授予作為MySQL slave的權(quán)限，如果已有賬戶可直接GRANT：
mysql -uroot -proot
# 創(chuàng)建賬號(hào)
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
# 授予權(quán)限
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
# 刷新并應(yīng)用
FLUSH PRIVILEGES;
數(shù)據(jù)庫(kù)重啟后，簡(jiǎn)單測(cè)試 my.cnf 配置是否生效：
show variables like 'log_bin';
show variables like 'log_bin';
show master status;
canal-server的配置修改
進(jìn)入canal-server容器docker exec -it canal-server bash。
編輯canal-server的配置vi canal-server/conf/example/instance.properties：
更多配置請(qǐng)參考==>Canal配置說(shuō)明 。
重啟canal-server容器docker restart canal-server 進(jìn)入容器查看啟動(dòng)日志：
docker exec -it canal-server bash
tail -100f canal-server/logs/example/example.log
至此，我們的環(huán)境工作準(zhǔn)備完成！
拉取數(shù)據(jù)并同步保存到ElasticSearch
本文的ElasticSearch也是基于Docker環(huán)境搭建，所以讀者可執(zhí)行如下命令：
# 下載對(duì)鏡像
docker pull elasticsearch:7.1.1
docker pull mobz/elasticsearch-head:5-alpine
# 創(chuàng)建容器并運(yùn)行
docker run -d --name elasticsearch --net mynetwork --ip 172.18.0.2 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.1.1
docker run -d --name elasticsearch-head --net mynetwork --ip 172.18.0.5 -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5-alpine
環(huán)境已經(jīng)準(zhǔn)備好了，現(xiàn)在就要開始我們的編碼實(shí)戰(zhàn)部分了，怎么通過(guò)應(yīng)用程序去獲取Canal解析后的binlog數(shù)據(jù)。首先我們基于Spring Boot搭建一個(gè)canal demo應(yīng)用。結(jié)構(gòu)如下圖所示：
Student.java
package com.example.canal.study.pojo;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
// @Data 用戶生產(chǎn)getter、setter方法
@Data
public class Student implements Serializable {
private String id;
private String name;
private int age;
private String sex;
private String city;
}
CanalConfig.java
package com.example.canal.study.common;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.net.InetSocketAddress;
/**
* @author haha
*/
@Configuration
public class CanalConfig {
// @Value 獲取 application.properties配置中端內(nèi)容
@Value("${canal.server.ip}")
private String canalIp;
@Value("${canal.server.port}")
private Integer canalPort;
@Value("${canal.destination}")
private String destination;
@Value("${elasticSearch.server.ip}")
private String elasticSearchIp;
@Value("${elasticSearch.server.port}")
private Integer elasticSearchPort;
@Value("${zookeeper.server.ip}")
private String zkServerIp;
// 獲取簡(jiǎn)單canal-server連接
@Bean
public CanalConnector canalSimpleConnector() {
CanalConnector canalConnector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(canalIp, canalPort), destination, "", "");
return canalConnector;
}
// 通過(guò)連接zookeeper獲取canal-server連接
@Bean
public CanalConnector canalHaConnector() {
CanalConnector canalConnector = CanalConnectors.newClusterConnector(zkServerIp, destination, "", "");
return canalConnector;
}
// elasticsearch 7.x客戶端
@Bean
public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost(elasticSearchIp, elasticSearchPort))
);
return client;
}
}
CanalDataParser.java
由于這個(gè)類的代碼較多，文中則摘出其中比較重要的部分，其它部分代碼可從GitHub上獲取：
public static class TwoTuple<A, B> {
public final A eventType;
public final B columnMap;
public TwoTuple(A a, B b) {
eventType = a;
columnMap = b;
}
}
public static List<TwoTuple<EventType, Map>> printEntry(List<Entry> entrys) {
List<TwoTuple<EventType, Map>> rows = new ArrayList<>();
for (Entry entry : entrys) {
// binlog event的事件事件
long executeTime = entry.getHeader().getExecuteTime();
// 當(dāng)前應(yīng)用獲取到該binlog鎖延遲的時(shí)間
long delayTime = System.currentTimeMillis() - executeTime;
Date date = new Date(entry.getHeader().getExecuteTime());
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
// 當(dāng)前的entry（binary log event）的條目類型屬于事務(wù)
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN) {
TransactionBegin begin = null;
try {
begin = TransactionBegin.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
// 打印事務(wù)頭信息，執(zhí)行的線程id，事務(wù)耗時(shí)
logger.info(transaction_format,
new Object[]{entry.getHeader().getLogfileName(),
String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()),
String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()),
simpleDateFormat.format(date),
entry.getHeader().getGtid(),
String.valueOf(delayTime)});
logger.info(" BEGIN ----> Thread id: {}", begin.getThreadId());
printXAInfo(begin.getPropsList());
} else if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
TransactionEnd end = null;
try {
end = TransactionEnd.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
// 打印事務(wù)提交信息，事務(wù)id
logger.info("----------------\n");
logger.info(" END ----> transaction id: {}", end.getTransactionId());
printXAInfo(end.getPropsList());
logger.info(transaction_format,
new Object[]{entry.getHeader().getLogfileName(),
String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()),
String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()), simpleDateFormat.format(date),
entry.getHeader().getGtid(), String.valueOf(delayTime)});
}
continue;
}
// 當(dāng)前entry（binary log event）的條目類型屬于原始數(shù)據(jù)
if (entry.getEntryType() == EntryType.ROWDATA) {
RowChange rowChage = null;
try {
// 獲取儲(chǔ)存的內(nèi)容
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
// 獲取當(dāng)前內(nèi)容的事件類型
EventType eventType = rowChage.getEventType();
logger.info(row_format,
new Object[]{entry.getHeader().getLogfileName(),
String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()), entry.getHeader().getSchemaName(),
entry.getHeader().getTableName(), eventType,
String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()), simpleDateFormat.format(date),
entry.getHeader().getGtid(), String.valueOf(delayTime)});
// 事件類型是query或數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言DDL直接打印sql語(yǔ)句，跳出繼續(xù)下一次循環(huán)
if (eventType == EventType.QUERY || rowChage.getIsDdl()) {
logger.info(" sql ----> " + rowChage.getSql() + SEP);
continue;
}
printXAInfo(rowChage.getPropsList());
// 循環(huán)當(dāng)前內(nèi)容條目的具體數(shù)據(jù)
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
List<CanalEntry.Column> columns;
// 事件類型是delete返回刪除前的列內(nèi)容，否則返回改變后列的內(nèi)容
if (eventType == CanalEntry.EventType.DELETE) {
columns = rowData.getBeforeColumnsList();
} else {
columns = rowData.getAfterColumnsList();
}
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>(16);
// 循環(huán)把列的name與value放入map中
for (Column column: columns){
map.put(column.getName(), column.getValue());
}
rows.add(new TwoTuple<>(eventType, map));
}
}
}
return rows;
}
ElasticUtils.java
package com.example.canal.study.common;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.example.canal.study.pojo.Student;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.elasticsearch.action.DocWriteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
/**
* @author haha
*/
@Slf4j
@Component
public class ElasticUtils {
@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
/**
* 新增
* @param student
* @param index 索引
*/
public void saveEs(Student student, String index) {
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(index)
.id(student.getId())
.source(JSON.toJSONString(student), XContentType.JSON)
.opType(DocWriteRequest.OpType.CREATE);
try {
IndexResponse response = restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
log.info("保存數(shù)據(jù)至ElasticSearch成功：{}", response.getId());
} catch (IOException e) {
log.error("保存數(shù)據(jù)至elasticSearch失敗: {}", e);
}
}
/**
* 查看
* @param index 索引
* @param id _id
* @throws IOException
*/
public void getEs(String index, String id) throws IOException {
GetRequest getRequest = new GetRequest(index, id);
GetResponse response = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Map<String, Object> fields = response.getSource();
for (Map.Entry<String, Object> entry : fields.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
}
/**
* 更新
* @param student
* @param index 索引
* @throws IOException
*/
public void updateEs(Student student, String index) throws IOException {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, student.getId());
updateRequest.upsert(JSON.toJSONString(student), XContentType.JSON);
UpdateResponse response = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
log.info("更新數(shù)據(jù)至ElasticSearch成功：{}", response.getId());
}
/**
* 根據(jù)id刪除數(shù)據(jù)
* @param index 索引
* @param id _id
* @throws IOException
*/
public void DeleteEs(String index, String id) throws IOException {
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(index, id);
DeleteResponse response = restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
log.info("刪除數(shù)據(jù)至ElasticSearch成功：{}", response.getId());
}
}
BinLogElasticSearch.java
package com.example.canal.study.action;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.example.canal.study.common.CanalDataParser;
import com.example.canal.study.common.ElasticUtils;
import com.example.canal.study.pojo.Student;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* @author haha
*/
@Slf4j
@Component
public class BinLogElasticSearch {
@Autowired
private CanalConnector canalSimpleConnector;
@Autowired
private ElasticUtils elasticUtils;
//@Qualifier("canalHaConnector")使用名為canalHaConnector的bean
@Autowired
@Qualifier("canalHaConnector")
private CanalConnector canalHaConnector;
public void binLogToElasticSearch() throws IOException {
openCanalConnector(canalHaConnector);
// 輪詢拉取數(shù)據(jù)
Integer batchSize = 5 * 1024;
while (true) {
Message message = canalHaConnector.getWithoutAck(batchSize);
// Message message = canalSimpleConnector.getWithoutAck(batchSize);
long id = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
log.info("當(dāng)前監(jiān)控到binLog消息數(shù)量{}", size);
if (id == -1 || size == 0) {
try {
// 等待2秒
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
//1. 解析message對(duì)象
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
List<CanalDataParser.TwoTuple<CanalEntry.EventType, Map>> rows = CanalDataParser.printEntry(entries);
for (CanalDataParser.TwoTuple<CanalEntry.EventType, Map> tuple : rows) {
if(tuple.eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) {
Student student = createStudent(tuple);
// 2。將解析出的對(duì)象同步到elasticSearch中
elasticUtils.saveEs(student, "student_index");
// 3.消息確認(rèn)已處理
// canalSimpleConnector.ack(id);
canalHaConnector.ack(id);
}
if(tuple.eventType == CanalEntry.EventType.UPDATE){
Student student = createStudent(tuple);
elasticUtils.updateEs(student, "student_index");
// 3.消息確認(rèn)已處理
// canalSimpleConnector.ack(id);
canalHaConnector.ack(id);
}
if(tuple.eventType == CanalEntry.EventType.DELETE){
elasticUtils.DeleteEs("student_index", tuple.columnMap.get("id").toString());
canalHaConnector.ack(id);
}
}
}
}
}
/**
* 封裝數(shù)據(jù)至Student
* @param tuple
* @return
*/
private Student createStudent(CanalDataParser.TwoTuple<CanalEntry.EventType, Map> tuple){
Student student = new Student();
student.setId(tuple.columnMap.get("id").toString());
student.setAge(Integer.parseInt(tuple.columnMap.get("age").toString()));
student.setName(tuple.columnMap.get("name").toString());
student.setSex(tuple.columnMap.get("sex").toString());
student.setCity(tuple.columnMap.get("city").toString());
return student;
}
/**
* 打開canal連接
*
* @param canalConnector
*/
private void openCanalConnector(CanalConnector canalConnector) {
//連接CanalServer
canalConnector.connect();
// 訂閱destination
canalConnector.subscribe();
}
/**
* 關(guān)閉canal連接
*
* @param canalConnector
*/
private void closeCanalConnector(CanalConnector canalConnector) {
//關(guān)閉連接CanalServer
canalConnector.disconnect();
// 注銷訂閱destination
canalConnector.unsubscribe();
}
}
CanalDemoApplication.java（Spring Boot啟動(dòng)類）
package com.example.canal.study;
import com.example.canal.study.action.BinLogElasticSearch;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
/**
* @author haha
*/
@SpringBootApplication
public class CanalDemoApplication implements ApplicationRunner {
@Autowired
private BinLogElasticSearch binLogElasticSearch;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CanalDemoApplication.class, args);
}
// 程序啟動(dòng)則執(zhí)行run方法
@Override
public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
binLogElasticSearch.binLogToElasticSearch();
}
}
application.properties
server.port=8081
spring.application.name = canal-demo
canal.server.ip = 192.168.124.5
canal.server.port = 11111
canal.destination = example
zookeeper.server.ip = 192.168.124.5:2181
zookeeper.sasl.client = false
elasticSearch.server.ip = 192.168.124.5
elasticSearch.server.port = 9200
Canal集群高可用的搭建
通過(guò)上面的學(xué)習(xí)，我們知道了單機(jī)直連方式的Canala應(yīng)用。在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，單實(shí)例模式逐漸被集群高可用模式取代，那么Canala的多實(shí)例集群方式如何搭建呢！
基于ZooKeeper獲取Canal實(shí)例
準(zhǔn)備ZooKeeper的Docker鏡像與容器：
docker pull zookeeper
docker run -d --name zookeeper --net mynetwork --ip 172.18.0.3 -p 2181:2181 zookeeper
docker run -d --name canal-server2 --net mynetwork --ip 172.18.0.8 -p 11113:11113 canal/canal-server
1、機(jī)器準(zhǔn)備：
- 運(yùn)行Canal的容器IP： 172.18.0.4 , 172.18.0.8
- ZooKeeper容器IP：172.18.0.3:2181
- MySQL容器IP：172.18.0.6:3306
2、按照部署和配置，在單臺(tái)機(jī)器上各自完成配置，演示時(shí)instance name為example。
3、修改canal.properties，加上ZooKeeper配置并修改Canal端口：
canal.port=11113
canal.zkServers=172.18.0.3:2181
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml
4、創(chuàng)建example目錄，并修改instance.properties：
canal.instance.mysql.slaveId = 1235
#之前的canal slaveId是1234，保證slaveId不重復(fù)即可
canal.instance.master.address = 172.18.0.6:3306
注意： 兩臺(tái)機(jī)器上的instance目錄的名字需要保證完全一致，HA模式是依賴于instance name進(jìn)行管理，同時(shí)必須都選擇default-instance.xml配置。
啟動(dòng)兩個(gè)不同容器的Canal，啟動(dòng)后，可以通過(guò)tail -100f logs/example/example.log查看啟動(dòng)日志，只會(huì)看到一臺(tái)機(jī)器上出現(xiàn)了啟動(dòng)成功的日志。
比如我這里啟動(dòng)成功的是 172.18.0.4：
查看一下ZooKeeper中的節(jié)點(diǎn)信息，也可以知道當(dāng)前工作的節(jié)點(diǎn)為172.18.0.4:11111：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] get /otter/canal/destinations/example/running
{"active":true,"address":"172.18.0.4:11111","cid":1}
客戶端鏈接, 消費(fèi)數(shù)據(jù)
可以通過(guò)指定ZooKeeper地址和Canal的instance name，canal client會(huì)自動(dòng)從ZooKeeper中的running節(jié)點(diǎn)獲取當(dāng)前服務(wù)的工作節(jié)點(diǎn)，然后與其建立鏈接：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] get /otter/canal/destinations/example/running
{"active":true,"address":"172.18.0.4:11111","cid":1}
對(duì)應(yīng)的客戶端編碼可以使用如下形式，上文中的CanalConfig.java中的canalHaConnector就是一個(gè)HA連接：
CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector("172.18.0.3:2181", "example", "", "");
鏈接成功后，canal server會(huì)記錄當(dāng)前正在工作的canal client信息，比如客戶端IP，鏈接的端口信息等（聰明的你，應(yīng)該也可以發(fā)現(xiàn)，canal client也可以支持HA功能）：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /otter/canal/destinations/example/1001/running
{"active":true,"address":"192.168.124.5:59887","clientId":1001}
數(shù)據(jù)消費(fèi)成功后，canal server會(huì)在ZooKeeper中記錄下當(dāng)前最后一次消費(fèi)成功的binlog位點(diǎn)（下次你重啟client時(shí)，會(huì)從這最后一個(gè)位點(diǎn)繼續(xù)進(jìn)行消費(fèi)）：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /otter/canal/destinations/example/1001/cursor
{"@type":"com.alibaba.otter.canal.protocol.position.LogPosition","identity":{"slaveId":-1,"sourceAddress":{"address":"mysql.mynetwork","port":3306}},"postion":{"included":false,"journalName":"binlog.000004","position":2169,"timestamp":1562672817000}}
停止正在工作的172.18.0.4的canal server：
docker exec -it canal-server bash
cd canal-server/bin
sh stop.sh
這時(shí)172.18.0.8會(huì)立馬啟動(dòng)example instance，提供新的數(shù)據(jù)服務(wù)：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 19] get /otter/canal/destinations/example/running
{"active":true,"address":"172.18.0.8:11111","cid":1}
與此同時(shí)，客戶端也會(huì)隨著canal server的切換，通過(guò)獲取ZooKeeper中的最新地址，與新的canal server建立鏈接，繼續(xù)消費(fèi)數(shù)據(jù)，整個(gè)過(guò)程自動(dòng)完成。
異常與總結(jié)
elasticsearch-head無(wú)法訪問(wèn)Elasticsearch
es與es-head是兩個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程，當(dāng)es-head訪問(wèn)es服務(wù)時(shí)，會(huì)存在一個(gè)跨域問(wèn)題。所以我們需要修改es的配置文件，增加一些配置項(xiàng)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，如下：
[root@localhost /usr/local/elasticsearch-head-master]# cd ../elasticsearch-5.5.2/config/
[root@localhost /usr/local/elasticsearch-5.5.2/config]# vim elasticsearch.yml
# 文件末尾加上如下配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
修改完配置文件后需重啟es服務(wù)。
elasticsearch-head查詢報(bào)406 Not Acceptable
解決方法：
1、進(jìn)入head安裝目錄；
2、cd _site/
3、編輯vendor.js 共有兩處
#6886行 contentType: "application/x-www-form-urlencoded
改成 contentType: "application/json;charset=UTF-8"
#7574行 var inspectData = s.contentType === "application/x-www-form-urlencoded" &&
改成 var inspectData = s.contentType === "application/json;charset=UTF-8" &&
使用elasticsearch-rest-high-level-client報(bào)org.elasticsearch.action.index.IndexRequest.ifSeqNo
#pom中除了加入依賴
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.1.1</version>
</dependency>
#還需加入
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>7.1.1</version>
</dependency>
相關(guān)參考： git hub issues 。
為什么ElasticSearch要在7.X版本不能使用type?
參考： 為什么ElasticSearch要在7.X版本去掉type？
使用spring-data-elasticsearch.jar報(bào)org.elasticsearch.client.transport.NoNodeAvailableException
由于本文使用的是elasticsearch7.x以上的版本，目前spring-data-elasticsearch底層采用es官方TransportClient，而es官方計(jì)劃放棄TransportClient，工具以es官方推薦的RestHighLevelClient進(jìn)行調(diào)用請(qǐng)求。 可參考 RestHighLevelClient API 。
設(shè)置Docker容器開啟啟動(dòng)
如果創(chuàng)建時(shí)未指定 --restart=always ,可通過(guò)update 命令
docker update --restart=always [containerID]
Docker for Mac network host模式不生效
Host模式是為了性能，但是這卻對(duì)Docker的隔離性造成了破壞，導(dǎo)致安全性降低。 在性能場(chǎng)景下，可以用--netwokr host開啟Host模式，但需要注意的是，如果你用Windows或Mac本地啟動(dòng)容器的話，會(huì)遇到Host模式失效的問(wèn)題。原因是Host模式只支持Linux宿主機(jī)。
參見(jiàn)官方文檔： https://docs.docker.com/network/host/ 。
客戶端連接ZooKeeper報(bào)authenticate using SASL（unknow error）
- zookeeper.jar與Dokcer中的ZooKeeper版本不一致
- zookeeper.jar使用了3.4.6之前的版本
出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)的意思是ZooKeeper作為外部應(yīng)用需要向系統(tǒng)申請(qǐng)資源，申請(qǐng)資源的時(shí)候需要通過(guò)認(rèn)證，而sasl是一種認(rèn)證方式，我們想辦法來(lái)繞過(guò)sasl認(rèn)證。避免等待，來(lái)提高效率。
在項(xiàng)目代碼中加入System.setProperty("zookeeper.sasl.client", "false");，如果是Spring Boot項(xiàng)目可以在application.properties中加入zookeeper.sasl.client=false。
參考： Increased CPU usage by unnecessary SASL checks 。
如果更換canal.client.jar中依賴的zookeeper.jar的版本
把Canal的官方源碼下載到本機(jī)git clone https://github.com/alibaba/canal.git ，然后修改client模塊下pom.xml文件中關(guān)于ZooKeeper的內(nèi)容，然后重新mvn install：
把自己項(xiàng)目依賴的包替換為剛剛mvn install生產(chǎn)的包：
關(guān)于選型的取舍
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的基于Docker結(jié)合Canal實(shí)現(xiàn)MySQL實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)傳輸功能,希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！
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