canal简介及canal部署、原理和使用介绍
canal入门
什么是canal
阿里巴巴B2B公司，因为业务的特性，卖家主要集中在国内，买家主要集中在国外，所以衍生出了杭州和美国异地机房的需求，从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务。
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）。
这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具：
canal通过binlog同步拿到变更数据，再发送到存储目的地，比如MySQL，Kafka，Elastic Search等多源同步。
canal使用场景
场景1：原始场景， 阿里otter中间件的一部分
场景2：更新缓存
场景3：抓取业务数据新增变化表，用于制作拉链表。( 拉链表：记录每条信息的生命周期，一旦一条记录的生命周期结束，就要重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效的开始日期 )
场景4：抓取业务表的新增变化数据，用于制作实时统计。
canal运行原理
复制过程分成三步：
1.Master主库将改变记录，写到二进制日志(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的工作原理很简单，就是把自己伪装成slave，假装从master复制数据。
MySQL的binlog介绍
什么是binlog
MySQL的二进制日志可以说是MySQL最重要的日志了，它记录了所有的DDL和DML( 除了数据查询语句 )语句，以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间，MySQL的二进制日志是事务安全型的。
一般来说开启二进制日志大概会有1%的性能损耗。二进制有两个最重要的使用场景:
其一：MySQL Replication在Master端开启binlog，Mster把它的二进制日志传递给slaves来达到master-slave数据一致的目的。
其二：通过使用mysqlbinlog工具来使恢复数据。
二进制日志包括两类文件：二进制日志索引文件（文件名后缀为.index）用于记录所有的二进制文件，二进制日志文件（文件名后缀为.00000*）记录数据库所有的DDL和DML(除了数据查询语句)语句事件。
开启MySQL的binlog
在mysql的配置文件中开启并重启MySQL生效，一般Linux系统下的MySQL配置文件路径基本都在 /etc/my.cnf ；log-bin=mysql-bin
这个表示binlog日志的前缀是mysql-bin ，以后生成的日志文件就是 mysql-bin.123456 的文件后面的数字按顺序生成。 每次mysql重启或者到达单个文件大小的阈值时，新生一个文件，按顺序编号。
binlog的分类设置
MySQL的binlog的格式有三种，分别是STATEMENT、MIXED、ROW。在配置文件中可以配置选项指定：binlog_format=
statement [ 语句级 ]
语句级，binlog会记录每次一执行写操作的语句。
相对row模式节省空间，但是可能产生不一致性，例如：update table_name set create_date=now();
如果用binlog日志进行恢复，由于执行时间不同可能产生的数据就不同 ( master落库数据时create_date为2021-08-08 11:10:30 ，但binlog从库落库执行语句时create_date的时间可能就变为2021-08-08 11:11:23 ，主要是语句执行时间为异步)
优点： 节省空间
缺点： 有可能造成数据不一致
row [ 行级 ]
行级， binlog会记录每次操作后每行记录的变化。
优点：保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。
缺点：占用较大空间。
mixed [ 综合语句级和行级 ]
statement的升级版，一定程度上解决了因一些情况而造成的statement模式不一致问题
在某些情况下譬如：
○ 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
优点：节省空间，同时兼顾了一定的一致性。
缺点：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。
MySQL 的准备
创建数据库
创建数据表
CREATE TABLE user_info(
`id` VARCHAR(255),
`name` VARCHAR(255),
`sex` VARCHAR(255)
);
修改配置文件开启 Binlog
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo vim /etc/my.cnf
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
binlog-do-db=gmall-2021
注意：binlog-do-db 根据自己的情况进行修改，指定具体要同步的数据库，如果不配置则表示所有数据库均开启 Binlog
重启 MySQL 使配置生效
sudo systemctl restart mysqld
到/var/lib/mysql 目录下查看初始文件大小 154
[atguigu@hadoop102 lib]$ pwd
/var/lib
[atguigu@hadoop102 lib]$ sudo ls -l mysql
总用量 474152
-rw-r-----. 1 mysql mysql 56 8 月 7 2020 auto.cnf
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 25 2020 azkaban
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 ca-key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 ca.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 8 月 18 16:56 cdc_test
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 client-cert.pem
-rw-------. 1 mysql mysql 1676 8 月 7 2020 client-key.pem
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 25 2020 gmall_report
-rw-r----- 1 mysql mysql 1085 12 月 1 09:12 ib_buffer_pool
-rw-r-----. 1 mysql mysql 79691776 12 月 13 08:45 ibdata1
-rw-r-----. 1 mysql mysql 50331648 12 月 13 08:45 ib_logfile0
-rw-r-----. 1 mysql mysql 50331648 12 月 13 08:45 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql 12582912 12 月 13 08:45 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 9 月 22 15:30 maxwell
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 8 月 12 2020 metastore
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 22 15:43 mysql
-rw-r-----. 1 mysql mysql 154 12 月 13 08:45 mysql-bin.000001
-rw-r----- 1 mysql mysql 19 12 月 13 08:45 mysql-bin.index
srwxrwxrwx 1 mysql mysql 0 12 月 13 08:45 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql 5 12 月 13 08:45 mysql.sock.lock
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 8 月 7 2020 performance_schema
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 private_key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 452 8 月 7 2020 public_key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 server-cert.pem
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 server-key.pem
drwxr-x---. 2 mysql mysql 12288 8 月 7 2020 sys
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 2 月 2 2021 test
[atguigu@hadoop102 lib]$
测试 Binlog 是否开启
插入数据
INSERT INTO user_info VALUES('1001','zhangsan','male');
再次到/var/lib/mysql 目录下，查看 index 文件的大小
[atguigu@hadoop102 lib]$ sudo ls -l mysql
总用量 474152
-rw-r-----. 1 mysql mysql 56 8 月 7 2020 auto.cnf
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 25 2020 azkaban
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 ca-key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 ca.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 8 月 18 16:56 cdc_test
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 client-cert.pem
-rw-------. 1 mysql mysql 1676 8 月 7 2020 client-key.pem
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 25 2020 gmall_report
-rw-r----- 1 mysql mysql 1085 12 月 1 09:12 ib_buffer_pool
-rw-r-----. 1 mysql mysql 79691776 12 月 13 08:45 ibdata1
-rw-r-----. 1 mysql mysql 50331648 12 月 13 08:45 ib_logfile0
-rw-r-----. 1 mysql mysql 50331648 12 月 13 08:45 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql 12582912 12 月 13 08:45 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 9 月 22 15:30 maxwell
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 8 月 12 2020 metastore
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 9 月 22 15:43 mysql
-rw-r-----. 1 mysql mysql 452 12 月 13 08:45 mysql-bin.000001
-rw-r----- 1 mysql mysql 19 12 月 13 08:45 mysql-bin.index
srwxrwxrwx 1 mysql mysql 0 12 月 13 08:45 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql 5 12 月 13 08:45 mysql.sock.lock
drwxr-x---. 2 mysql mysql 4096 8 月 7 2020 performance_schema
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 private_key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 452 8 月 7 2020 public_key.pem
-rw-r--r--. 1 mysql mysql 1112 8 月 7 2020 server-cert.pem
-rw-------. 1 mysql mysql 1680 8 月 7 2020 server-key.pem
drwxr-x---. 2 mysql mysql 12288 8 月 7 2020 sys
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 2 月 2 2021 test
[atguigu@hadoop102 lib]$
赋权限
在 MySQL 中执行
mysql> set global validate_password_length=4;
mysql> set global validate_password_policy=0;
mysql> GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO
'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;
Canal 的下载和安装
下载并解压 Jar 包
https://github.com/alibaba/canal/releases
我们直接/2.资料下的 canal.deployer-1.1.2.tar.gz 拷贝到/opt/sortware 目录下，然后解压到/opt/module/canal 包下
注意：canal 解压后是分散的，我们在指定解压目录的时候需要将 canal 指定上
[atguigu@hadoop102 software]$ mkdir /opt/module/canal
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf canal.deployer-1.1.2.tar.gz -C
/opt/module/canal
修改 canal.properties 的配置
[atguigu@hadoop102 conf]$ pwd
/opt/module/canal/conf
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim canal.properties
#################################################
######### common argument #############
#################################################
canal.id = 1
canal.ip =
canal.port = 11111
canal.metrics.pull.port = 11112
canal.zkServers =
# flush data to zk
canal.zookeeper.flush.period = 1000
canal.withoutNetty = false
# tcp, kafka, RocketMQ
**canal.serverMode = tcp**
# flush meta cursor/parse position to file
说明：这个文件是 canal 的基本通用配置，canal 端口号默认就是 11111，修改 canal 的
输出 model，默认 tcp，改为输出到 kafka
多实例配置如果创建多个实例，通过前面 canal 架构，我们可以知道，一个 canal 服务
中可以有多个 instance，conf/下的每一个 example 即是一个实例，每个实例下面都有独立的
配置文件。默认只有一个实例 example，如果需要多个实例处理不同的 MySQL 数据的话，直
接拷贝出多个 example，并对其重新命名，命名和配置文件中指定的名称一致，然后修改
canal.properties 中的 canal.destinations=实例 1，实例 2，实例 3。
#################################################
######### destinations #############
#################################################
canal.destinations = example
修改 instance.properties
我们这里只读取一个 MySQL 数据，所以只有一个实例，这个实例的配置文件在
conf/example 目录下。
[atguigu@hadoop102 example]$ pwd
/opt/module/canal/conf/example
[atguigu@hadoop102 example]$ vim instance.properties
配置 MySQL 服务器地址
#################################################
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
canal.instance.mysql.slaveId=20
# enable gtid use true/false
canal.instance.gtidon=false
# position info
**canal.instance.master.address=hadoop102:3306**
配置连接 MySQL 的用户名和密码，默认就是我们前面授权的 canal
# username/password
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
canal.instance.defaultDatabaseName =test
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
实时监控测试
TCP 模式测试
创建 gmall-canal maven项目
在 gmall-canal 模块中配置 pom.xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>
通用监视类 –CanalClient
1、Canal 封装的数据结构
在 gmall-canal 模块下创建 com.atguigu.app 包，并在包下创建 CanalClient（java 代码）代码如下：
package ks;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
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.ByteString;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
public class CnaTrsy {
public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException {
//获取连接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("47.107.100.239", 11111), "example", "", "");
while(true){
//连接
connector.connect();
//指定数据库
connector.subscribe("gmall-2022.*");
//4.获取 Message
Message message = connector.get(100);
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
if (entries.size()<=0){
//没有数据等待
System.out.println("没有数据，等待一下");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}else{
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
//获取表名
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
//类型
CanalEntry.EntryType entryType = entry.getEntryType();
if (entryType.equals(CanalEntry.EntryType.ROWDATA)){
ByteString storeValue = entry.getStoreValue();
//反序列化
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(storeValue);
//获取事件的类型
CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) {
JSONObject beforeData=new JSONObject();
List<CanalEntry.Column> beforeColumnsList = rowData.getBeforeColumnsList();
for (CanalEntry.Column column : beforeColumnsList) {
beforeData.put(column.getName(),column.getValue());
}
JSONObject afterData=new JSONObject();
List<CanalEntry.Column> afterColumnsList = rowData.getAfterColumnsList();
for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
afterData.put(column.getName(),column.getValue());
}
System.out.println("beforeData:"+beforeData+"afterData:"+afterData+"TableName:"+tableName+"eventType:"+eventType);
}
}
}
}
}
}
}