基于canal监听MySQL binlog实现数据增量同步

一、背景

业务反馈客服消息列表查询速度慢，有时候甚至要差不多20秒，急需优化提升速度。

二、方案

引入

首先，体验系统，发现查询慢的正是消息列表查询接口。

接着去看代码的设计，流程比较长，但从代码逻辑上设计没有问题什么大问题。

接着拿到查库的主SQL，发现连接的表比较多，然后在测试库看索引，索引缺了一些。加上索引，然后确定确实走了预期的索引之后就给正式库加上了索引。速度确实有了较大提升。能够进入十秒内，但因为数据量大，还是需要4~5秒左右。

不过，业务对这个已经比较满意了，但还是提出能否速度更快。优化完索引之后，可以试试上缓存，但细看了一下数据，变化频率不低，不太适合缓存。

接着就想到了本文的主角-----Elastic Search。支持高性能检索，倒排索引的机制，也更适合大数据量的场景。于是就以测试库来尝试，做引入ES的探索。

选型

ES和数据库作为不同的系统，要查询效果一致，首先就要考虑数据的同步问题。

首先对于数据库已有的数据，做全量同步。这个是没有异议的。

但对于增量数据如何处理就引出了几种常用的方案。

方案一

数据库更新的时候，直接同步更新ES。这种方式实现简单，数据同步也及时，但每处更新数据库都要加上更新ES的操作，在后续开发中，很容易会遗漏。（某些时候可能需要用SQL改数据库数据，这种操作无法更新ES）

方案二

数据库更新的时候，就将更新的操作发送到MQ，让MQ异步去更新ES。这种方案相比第一种复用性更高，可维护性更强一些，但还是有缺漏的风险。（某些时候可能需要用SQL改数据库数据，这种操作无法更新ES）

方案三

监听数据库binlog日志，只要有变更记录的操作，就同步更新ES。这种方案实现起来较复杂，但基本写完一套之后，后续基本不需要再变动。

综合考虑下来，我觉得第三种方案是最好的。在之前的学习中，我尝试了给项目引入Easy ES框架来实现ES的引入。

springboot整合easy-es实现数据的增删改查_easy es-CSDN博客

接下来就差数据的全量同步和增量同步了。全量同步可以直接通过工具来实现，而增量同步就需要工具结合代码来实现了。本文就是打算用阿里的canal来实现监听MySQL数据库的binlog日志。

三、原理

MySQL的分布式是基于主从架构实现的。一般情况下是一主多从，其中一个数据库作为主节点，其他数据库作为从节点，主从节点之间通过订阅binlog的方式实现数据同步。

canal的数据增量同步底层就是利用MySQL的主从同步机制实现的。将canal伪装成master的一个slave节点，向master节点发起dump协议，master节点在接收到dump协议之后，就会将binlog日志推送给canal，canal拿到binlog日志之后执行相应的操作从而实现数据同步。

四、配置流程

官方教程

4.1、配置MySQL

查看源MySQL的binlog配置，确保MySQL开启了binlog日志。

SHOW VARIABLES LIKE "%bin%"

日志的格式为ROW

查看源MySQL的server_id

准备好一个拥有slave权限的MySQL账号。

4.2、配置canal

1.下载canalhttps://github.com/alibaba/canal/releases

2.解压，配置canal，修改文件conf/example/instance.properties

配置canal的server_id，注意要和上面查看的源MySQL的不一样。

配置源MySQL的ip+端口

配置源MySQL的账号密码

3.启动项目

在bin目录下找到对应系统的启动文件，双击启动。

/bin/startup.bat（window）

/bin/startup.sh（linux）

查看日志文件，检查是否启动成功。logs/canal/canal.log和logs/example/example.log

服务启动成功

4.3、canal集成到springboot

添加依赖

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

直接用官方的测试代码验证（不需要更改，如果canal安装在本地的话）

package org.jeecg.modules.admin.assignImClassTeacher;

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;


public class SimpleCanalClientExample {


	public static void main(String args[]) {
		// 创建链接
		CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
				11111), "example", "", "");
		int batchSize = 1000;
		int emptyCount = 0;
		try {
			connector.connect();
			connector.subscribe(".*\\..*");
			connector.rollback();
			int totalEmptyCount = 120;
			while (emptyCount < totalEmptyCount) {
				Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
				long batchId = message.getId();
				int size = message.getEntries().size();
				if (batchId == -1 || size == 0) {
					emptyCount++;
					System.out.println("empty count : " + emptyCount);
					try {
						Thread.sleep(1000);
					} catch (InterruptedException e) {
					}
				} else {
					emptyCount = 0;
					// System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
					printEntry(message.getEntries());
				}

				connector.ack(batchId); // 提交确认
				// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
			}

			System.out.println("empty too many times, exit");
		} finally {
			connector.disconnect();
		}
	}

	/**
	 * 打印canal server解析binlog获得的实体类信息
	 */
	private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
		for (Entry entry : entrys) {
			if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
				//开启/关闭事务的实体类型，跳过
				continue;
			}
			//RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征
			//比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等
			RowChange rowChage;
			try {
				rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
			} catch (Exception e) {
				throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
			}
			//获取操作类型：insert/update/delete类型
			EventType eventType = rowChage.getEventType();
			//打印Header信息
			System.out.println(String.format("================》; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
					entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
					entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
					eventType));
			//判断是否是DDL语句
			if (rowChage.getIsDdl()) {
				System.out.println("================》;isDdl: true,sql:" + rowChage.getSql());
			}
			//获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来
			for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
				//如果是删除语句
				if (eventType == EventType.DELETE) {
					printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
					//如果是新增语句
				} else if (eventType == EventType.INSERT) {
					printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
					//如果是更新的语句
				} else {
					//变更前的数据
					System.out.println("------->; before");
					printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
					//变更后的数据
					System.out.println("------->; after");
					printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
				}
			}
		}
	}

	private static void printColumn(List<Column> columns) {
		for (Column column : columns) {
			System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
		}
	}



}

运行main方法