MySQL数据实时同步到Kafka --Binlog canal、Maxwell、Kafka Connect 实现MySQL增量同步

一、需求分析

早期业务借助Sqoop将Mysql中的数据同步到Hive、hdfs来进行数据分析，使用过程中也带来了一些问题：

虽然Sqoop支持增量同步但还属于粗粒度的离线同步，无法满足下游数仓实时性的需求(可能一个小时，或者一天)
每次同步Sqoop以sql的方式向Mysql发出数据请求也在一定程度上对Mysql带来一定的压力
同时Hive对数据更新的支持也相对较弱，由于Hive本身的语法不支持更新、删除等SQL原语，对于MySQL中发生Update/Delete的数据无法很好地进行支持

现在的需求是需要数仓和mysql中的数据保持在秒级别的一致；

我们想到了MySQL主从复制时使用的binlog日志，它记录了所有的 DDL 和 DML 语句（除了数据查询语句select、show等），以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗时间。

目前的思路就是实时监听mysql binlog日志，使mysql中的数据变化实时同步到数仓中（这里需要注意的是，我们只监听insert，update，delete这几种event）

binlog记录了Mysql数据的实时变化，是数据同步的基础，服务需要做的就是遵守Mysql的协议，将自己伪装成Mysql的slave来监听业务从库，完成数据实时同步。

二、MySQL主从复制的原理，主要有以下几个步骤：

master（主库）在每次准备提交事务完成数据更新前，将改变记录到二进制日志(binary log)中
slave（从库）发起连接，连接到master，请求获取指定位置的binlog文件
master创建dump线程，推送binlog的slave
slave启动一个I/O线程来读取主库上binary log中的事件，并记录到slave自己的中继日志(relay log)中
slave还会起动一个SQL线程，该线程从relay log中读取事件并在备库执行，完成数据同步
slave记录自己的binlog

三、整体架构: 直接解析binlog日志，然后解析后的数据写入kafka。

1）监听mysql的binlog日志工具分析：canal、Maxwell、Databus、DTS
https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660

2）mysql-binlog-connector-java （jar包直接读取binlog，然后send to kafka）

https://www.jianshu.com/p/5acb30ec8347

整体的架构如上图所示。在Binlog实时采集方面，我们采用了阿里巴巴的开源项目Canal，负责从MySQL实时拉取Binlog并完成适当解析。Binlog采集后会暂存到Kafka上供下游消费。整体实时采集部分如图中红色箭头所示。

离线处理Binlog的部分，如图中黑色箭头所示，通过下面的步骤在Hive上还原一张MySQL表：

采用Linkedin的开源项目Camus，负责每小时把Kafka上的Binlog数据拉取到Hive上。
对每张ODS表，首先需要一次性制作快照（Snapshot），把MySQL里的存量数据读取到Hive上，这一过程底层采用直连MySQL去Select数据的方式。
对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge，从而还原出业务数据。

四、Binlog实时采集

1、开启mysql的binlog

（1）binlog简介

binlog,即二进制日志,它记录了数据库上的所有改变，并以二进制的形式保存在磁盘中；
记录数据库增删改,不记录查询的二进制日志.语句以“事件”的形式保存，它描述数据更改。
它可以用来查看数据库的变更历史、数据库增量备份和恢复、Mysql的复制（主从数据库的复制）。

（2）Binary Log记录方式

binlog记录更新事件的方式有三种：
一：statement（基于语句的复制），保存的是高层的sql语句，优点是传输的数据比较少，缺点是很难做到主从一致，譬如rand()会在不同的地方产生不同的值
二：row（基于行的复制），5.1.5版本的MySQL才开始支持row level的复制,它不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。仅需要记录那一条记录被修改成什么了。

保存的是记录变化前和变化后的数据，优点是不容易出错，可以做到原样复制，缺点是传输的数据可能会很多，譬如某个delete语句删除一个表里几百万行，基于statement的方式只会产生一个event，而基于row的方式会产生几百万条
三：mixed（混合方式），不会在从库产生歧义的语句只记录sql语句，会产生歧义的语句使用row方式，兼顾前两者的优点
选择哪种可以在my.cnf里的binlog_formate进行修改
ps：在后续开发中将使用Row格式

（3）开启mysql的binlog

a.修改 /etc/my.cnf 配置

log-bin=mysql-bin # 开启binlog
binlog-format=ROW # 设置Binary Log记录方式为Row
server_id=1 # 记住id 后续开发会使用
# 指定binlog日志文件的名字为mysql-bin，以及其存储路径
# 如果没有对log-bin指定log文件，默认在 /var/lib/mysql目录下以mysqld-bin.00000X等作为名称。
# 而 mysqld-bin.index则记录了所有的log的文件名称
# 使用时则使用mysqlbinlog /var/lib/mysql|grep "*****"等来追踪database的操作。
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
datadir=/var/lib/mysql
socket=/var/lib/mysql/mysql.sock

b.重启mysql

service mysqld restart

c.查看开启状态

输入 show variables like 'log_bin'; 查看binlog开启状态。如下图所示。

输入 show variables like 'binlog_format'; 查看Binary Log记录方式。如下图所示。

mysql> show variables like 'log_%';
+---------------------------------+-------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------------+-------------+
| log_bin | ON |
| log_bin_trust_function_creators | OFF |
| log_error | .\mysql.err |
| log_queries_not_using_indexes | OFF |
| log_slave_updates | OFF |
| log_slow_queries | ON |
| log_warnings | 1 |
+---------------------------------+-------------+
没有开启log_bin的值是OFF,开启之后是ON

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'character%';
+--------------------------+----------------------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+----------------------------+
| character_set_client | utf8 |
| character_set_connection | utf8 |
| character_set_database | latin1 |
| character_set_filesystem | binary |
| character_set_results | utf8 |
| character_set_server | latin1 |
| character_set_system | utf8 |
| character_sets_dir | /usr/share/mysql/charsets/ |
+--------------------------+----------------------------+

注意：每次服务器（数据库）重启，服务器会调用flush logs;，新创建一个binlog日志

由于我之前重启过数据库，因此这里有mysql-bin.000001到mysql-bin.000002这2个文件。这里你们看到的

应该只有mysql-bin.000001和mysql-bin.index两个文件

查看指定binlog文件的内容

mysql> show binlog events in 'mysql-bin.000002'; 或者cat /var/lib/mysql/mysql-bin.000002

# /var/lib/mysql/mysql-bin.000002 是二进制文件路径
mysqlbinlog --no-defaults --database=test --start-datetime="2017-09-17 07:21:09" --stop-datetime="2019-09-19 07:59:50" mysql_bin.000002 > sanjiaomao.txt
mysqlbinlog --no-defaults --database=test --start-datetime="2017-09-17 07:21:09" --stop-datetime="2019-09-19 07:59:50" mysql_bin.000002 | more
#v如果需要过滤，只查询insert，update，delete的语句，可以这样写：
mysqlbinlog --no-defaults --database=test mysql_bin.000002 |grep update |more
mysqlbinlog --no-defaults --start-position=2098 --stop-position=2205 -d test /var/lib/mysql/mysql_bin.000002

5、mysql工具mysqlbinlog常用参数

mysqlbinlog命令常用参数	参数说明
-d ,--database=name	根据指定库拆分binlog（拆分单表binlog可通过SQL关键字过滤）
-r ,--result-file=name	指定解析binlog输出SQL语句的文件
-R，--read-from-remote-server	从mysql服务器读取binlog日志，是下面参数的别名
-j,--start-position=#	读取binlog的起始位置点，#号是具体的位置点
--stop-position=#	读取binlog的停止位置点，#号是具体的位置点
--start-datetime=name	读取binlog的起始位置点，name是具体的时间，格式为：2004-12-25 11:25:26
--stop-datetime=name	读取binlog的停止位置点，name是具体的时间，格式为：2004-12-25 11:25:26
--base64-output=decode-rows	解析row级别binlog日志的方法，例如：mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v mysqlbin.000016

方式一：mysql-binlog-connector-java

import com.github.shyiko.mysql.binlog.BinaryLogClient;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.Event;
public class BinlogParse {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("10.23.92.189", 3306, "root", "hadoop");
/*
这里需要注意的是，如果你不指定如下参数，程序将从mysql当前binlog位置开始同步数据，
这显然不是我们需要的，更多的时候我们需要灵活的从任意位置读取数据
*/
client.setBinlogFilename("mysql-bin.000002");
client.setBinlogPosition(123); //从指定的位置读取binlog，具体位置可以在mysql中查看
client.registerEventListener(new BinaryLogClient.EventListener() {
public void onEvent(Event event) {
System.out.println(event.toString());
System.out.println(client.getBinlogPosition());
}
});
client.connect();
}
}
/*...之后我手动登录到mysql,分别进行了updata,insert,delete,监听到的log如下:
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247253000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=346, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247253000, eventType=EXT_UPDATE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=411, flags=0}, data=UpdateRowsEventData{tableId=110, includedColumnsBeforeUpdate={0, 1}, includedColumns={0, 1}, rows=[
{before=[3, Will], after=[3, David]}
]}}
...
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247347000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=634, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247347000, eventType=EXT_WRITE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=31, nextPosition=684, flags=0}, data=WriteRowsEventData{tableId=110, includedColumns={0, 1}, rows=[
[4, Frank]
]}}
...
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247404000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=34, nextPosition=907, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=110, database='testdb', table='hello', columnTypes=8, 15, columnMetadata=0, 40, columnNullability={1}}}
Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1529247404000, eventType=EXT_DELETE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=30, nextPosition=956, flags=0}, data=DeleteRowsEventData{tableId=110, includedColumns={0, 1}, rows=[
[2, Bill]
]}}
*/

读出来的binlog日志我们会封装成一个json字符串push到kafka，然后再从kafka消费数据到数仓，这样的话数仓中就有最实时的数据，olap引擎采用impala

需要注意的是delete from table 这种操作，表中数据是一条一条删除，如果表中数据非常大的话binlog日志也会非常大

二、和上面同样代码 https://www.jb51.net/article/166757.htm

public static void main(String[] args) {
BinaryLogClient client = new BinaryLogClient("hostname", 3306, "username", "passwd");
EventDeserializer eventDeserializer = new EventDeserializer();
eventDeserializer.setCompatibilityMode(
EventDeserializer.CompatibilityMode.DATE_AND_TIME_AS_LONG,
EventDeserializer.CompatibilityMode.CHAR_AND_BINARY_AS_BYTE_ARRAY
);
client.setEventDeserializer(eventDeserializer);
client.registerEventListener(new BinaryLogClient.EventListener() { @
Override
public void onEvent(Event event) {
// TODO
dosomething();
logger.info(event.toString());
}
});
client.connect();
}
/**
这个完全是根据官方教程里面写的,在onEvent里面可以写自己的业务逻辑,由于我只是测试,所以我在里面将每一个event都打印了出来.
之后我手动登录到mysql,分别进行了增加,修改,删除操作,监听到的log如下:
00:23:13.331 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=0, eventType=ROTATE, serverId=1, headerLength=19, dataLength=28, nextPosition=0, flags=32}, data=RotateEventData{binlogFilename='mysql-bin.000001', binlogPosition=886}}
00:23:13.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468403000, eventType=FORMAT_DESCRIPTION, serverId=1, headerLength=19, dataLength=100, nextPosition=0, flags=0}, data=FormatDescriptionEventData{binlogVersion=4, serverVersion='5.7.23-0ubuntu0.16.04.1-log', headerLength=19, dataLength=95}}
00:23:23.715 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=951, flags=0}, data=null}
00:23:23.716 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1021, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executionTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}
00:23:23.721 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1072, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}
00:23:23.724 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=EXT_WRITE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=23, nextPosition=1114, flags=0}, data=WriteRowsEventData{tableId=108, includedColumns={0, 1}, rows=[
[[B@546a03af, 2]
]}}
00:23:23.725 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468603000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1145, flags=0}, data=XidEventData{xid=28}}
00:23:55.872 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=1210, flags=0}, data=null}
00:23:55.872 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1280, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executionTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}
00:23:55.873 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1331, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}
00:23:55.875 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=EXT_UPDATE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=31, nextPosition=1381, flags=0}, data=UpdateRowsEventData{tableId=108, includedColumnsBeforeUpdate={0, 1}, includedColumns={0, 1}, rows=[
{before=[[B@6833ce2c, 1], after=[[B@725bef66, 3]}
]}}
00:23:55.875 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468635000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1412, flags=0}, data=XidEventData{xid=41}}
00:24:22.333 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=ANONYMOUS_GTID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=46, nextPosition=1477, flags=0}, data=null}
00:24:22.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=QUERY, serverId=1, headerLength=19, dataLength=51, nextPosition=1547, flags=8}, data=QueryEventData{threadId=4, executionTime=0, errorCode=0, database='pf', sql='BEGIN'}}
00:24:22.334 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=TABLE_MAP, serverId=1, headerLength=19, dataLength=32, nextPosition=1598, flags=0}, data=TableMapEventData{tableId=108, database='pf', table='student', columnTypes=15, 3, columnMetadata=135, 0, columnNullability={}}}
00:24:22.335 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=EXT_DELETE_ROWS, serverId=1, headerLength=19, dataLength=23, nextPosition=1640, flags=0}, data=DeleteRowsEventData{tableId=108, includedColumns={0, 1}, rows=[
[[B@1888ff2c, 3]
]}}
00:24:22.335 [main] INFO util.MysqlBinLog - Event{header=EventHeaderV4{timestamp=1556468662000, eventType=XID, serverId=1, headerLength=19, dataLength=12, nextPosition=1671, flags=0}, data=XidEventData{xid=42}}
*/

实现思路

支持对单个表的监听,因为我们不想真的对所有数据库中的所有数据表进行监听.
可以多线程消费.
把监听到的内容转换成我们喜闻乐见的形式(文中的数据结构不一定很好,我没想到更加合适的了).

实现思路大致如下:

封装个客户端,对外只提供获取方法,屏蔽掉初始化的细节代码.
提供注册监听器(伪)的方法,可以注册对某个表的监听(重新定义一个监听接口,所有注册的监听器实现这个就好).
真正的监听器只有客户端,他将此数据库实例上的所有操作,全部监听到并转换成我们想要的格式LogItem放进阻塞队列里面.
启动多个线程,消费阻塞队列,对某一个LogItem调用对应的数据表的监听器,做一些业务逻辑.

//初始化代码:
public MysqlBinLogListener(Conf conf) {
BinaryLogClient client = new BinaryLogClient(conf.host, conf.port, conf.username, conf.passwd);
EventDeserializer eventDeserializer = new EventDeserializer();
eventDeserializer.setCompatibilityMode(
EventDeserializer.CompatibilityMode.DATE_AND_TIME_AS_LONG,
EventDeserializer.CompatibilityMode.CHAR_AND_BINARY_AS_BYTE_ARRAY
);
client.setEventDeserializer(eventDeserializer);
this.parseClient = client;
this.queue = new ArrayBlockingQueue < > (1024);
this.conf = conf;
listeners = new ConcurrentHashMap < > ();
dbTableCols = new ConcurrentHashMap < > ();
this.consumer = Executors.newFixedThreadPool(consumerThreads);
}
//注册代码:
public void regListener(String db, String table, BinLogListener listener) throws Exception {
String dbTable = getdbTable(db, table);
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
// 保存当前注册的表的colum信息
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://" + conf.host + ":" + conf.port, conf.username, conf.passwd);
Map < String, Colum > cols = getColMap(connection, db, table);
dbTableCols.put(dbTable, cols);
// 保存当前注册的listener
List < BinLogListener > list = listeners.getOrDefault(dbTable, new ArrayList < > ());
list.add(listener);
listeners.put(dbTable, list);
}
//在这个步骤中,我们在注册监听者的同时,获得了该表的schema信息,并保存到map里面去,方便后续对数据进行处理.
//监听代码:
@Override
public void onEvent(Event event) {
EventType eventType = event.getHeader().getEventType();
if (eventType == EventType.TABLE_MAP) {
TableMapEventData tableData = event.getData();
String db = tableData.getDatabase();
String table = tableData.getTable();
dbTable = getdbTable(db, table);
}
// 只处理添加删除更新三种操作
if (isWrite(eventType) || isUpdate(eventType) || isDelete(eventType)) {
if (isWrite(eventType)) {
WriteRowsEventData data = event.getData();
for (Serializable[] row: data.getRows()) {
if (dbTableCols.containsKey(dbTable)) {
LogItem e = LogItem.itemFromInsert(row, dbTableCols.get(dbTable));
e.setDbTable(dbTable);
queue.add(e);
}
}
}
}
}
//消费代码:
public void parse() throws IOException {
parseClient.registerEventListener(this);
for (int i = 0; i < consumerThreads; i++) {
consumer.submit(() - > {
while (true) {
if (queue.size() > 0) {
try {
LogItem item = queue.take();
String dbtable = item.getDbTable();
listeners.get(dbtable).forEach(l - > {
l.onEvent(item);
});
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
Thread.sleep(1000);
}
});
}
parseClient.connect();
}
//消费时,从队列中获取item,之后获取对应的一个或者多个监听者,分别消费这个item.
//测试代码:
public static void main(String[] args) throws Exception {
Conf conf = new Conf();
conf.host = "hostname";
conf.port = 3306;
conf.username = conf.passwd = "hhsgsb";
MysqlBinLogListener mysqlBinLogListener = new MysqlBinLogListener(conf);
mysqlBinLogListener.parseArgsAndRun(args);
mysqlBinLogListener.regListener("pf", "student", item - > {
System.out.println(new String((byte[]) item.getAfter().get("name")));
logger.info("insert into {}, value = {}", item.getDbTable(), item.getAfter());
});
mysqlBinLogListener.regListener("pf", "teacher", item - > System.out.println("teacher ===="));
mysqlBinLogListener.parse();
}

在这段很少的代码里,注册了两个监听者,分别监听student和teacher表,并分别进行打印处理,经测试,在teacher表插入数据时,可以独立的运行定义的业务逻辑.

注意:这里的工具类并不能直接投入使用,因为里面有许多的异常处理没有做,且功能仅监听了插入语句,可以用来做实现的参考.

方式二、基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析

基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析 https://blog.csdn.net/github_39577257/article/details/88661052

方式三、基于Maxwell详解

MySQL 配置权限
--创建用户
mysql> CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
mysql>CREATE USER 'maxwell_sync'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
-- % ：匹配所有主机
-- Maxwell需要在待同步的库上建立schema_database库,将状态存储在`schema_database`选项指定的数据库中(默认为`maxwell`)
--授权
#全部权限
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO ‘username’@‘%’ IDENTIFIED BY 'password'；
mysql> grant all privileges on databasename.* to username;
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES on maxwell.* to 'maxwell_sync'@'192.168.85.133';
--解释：grant all指的是授权所有操作权限（增删改查），*.*指的是所有数据库，maxwell指的是数据库名，maxwell_sync是用户，192.168.85.133指的是所要授权的远程IP地址
mysql>GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'maxwell_sync'@'%';
#部分权限
mysql> grant select,insert,update,delete,create on databasename.* to username;
mysql>FLUSH PRIVILEGES; -- 刷新mysql用户权限,使修改生效

启动Maxwell

主要是配置config.properties文件，重要的配置参考如下:
log_level=info
host=
user=
password=
port=
jdbc_options=autoReconnect=true // mysql 超时重连
schema_database= // 用于在mysql中新建一个binlog相关的数据库实例
producer=kafka
kafka.bootstrap.servers=
kafka_topic=
kafka.compression.type=snappy
kafka.retries=1
kafka.acks=1
kinesis_stream=maxwell
include_dbs= // 需要处理的数据库实例
include_tables= // 需要处理的表格，用逗号分隔
kafka_version=0.9.0.1
client_id= // 标识符，可以包含英文
replica_server_id= // 只能是数字
expire_logs_days=0 //防止binlog断，maxwell失败
# 可以用配置文件，也可以直接跟参数
启动maxwell 配置文件
nohup bin/maxwell --config config.properties --log_level DEBUG &

#输出到kafka
bin/maxwell --user='maxwell_sync'
--password='123456'
--host='192.168.85.133'
--port=3306
--producer=kafka
--kafka.bootstrap.servers=192.168.85.133:9092
--kafka_version=0.9
--kafka_topic=mysql_binlog
可以多跟几个参数对mysql的binlog进行过滤，只筛选某些数据库里的某些表
include_dbs，
exclude_dbs，
include_tables，
exclude_tables
#抽取多个库可添加include_dbs，逗号分隔
#指定数据表 include_tables ,逗号分隔
#maxwell模拟mysql slave，所以多个maxwell进程时，每个进程的client.id及replica_server_id保证不同
#binlog如果断了，可能会maxwell失败，最好设置mysql的expire_logs_days=0
#输出到控制台用如下配置
bin/maxwell --user='maxwell_sync' --password='123456' --host='192.168.85.133' --producer=stdout

测试STDOUT:

mysql> insert into ruozedata(id,name,age,address) values(999,'jepson',18,'www.ruozedata.com');
maxwell输出：
{
"database": "ruozedb",
"table": "ruozedata",
"type": "insert",
"ts": 1525959044,
"xid": 201,
"commit": true,
"data": {
"id": 999,
"name": "jepson",
"age": 18,
"address": "www.ruozedata.com",
"createtime": "2018-05-10 13:30:44",
"creuser": null,
"updatetime": "2018-05-10 13:30:44",
"updateuser": null
}
}

mysql> update ruozedata set age=29 where id=999;
问题: ROW，你觉得binlog更新几个字段？
maxwell输出：
{
"database": "ruozedb",
"table": "ruozedata",
"type": "update",
"ts": 1525959208,
"xid": 255,
"commit": true,
"data": {
"id": 999,
"name": "jepson",
"age": 29,
"address": "www.ruozedata.com",
"createtime": "2018-05-10 13:30:44",
"creuser": null,
"updatetime": "2018-05-10 13:33:28",
"updateuser": null
},
"old": {
"age": 18,
"updatetime": "2018-05-10 13:30:44"
}
}

改变数据库内容可看到如下结果：

启动kafka

#开启kafka消费者
kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic rotopic --from-beginning

1、Merge

Binlog成功入仓后，下一步要做的就是基于Binlog对MySQL数据进行还原。Merge流程做了两件事，首先把当天生成的Binlog数据存放到Delta表中，然后和已有的存量数据做一个基于主键的Merge。Delta表中的数据是当天的最新数据，当一条数据在一天内发生多次变更时，Delta表中只存储最后一次变更后的数据。

把Delta数据和存量数据进行Merge的过程中，需要有唯一键来判定是否是同一条数据。如果同一条数据既出现在存量表中，又出现在Delta表中，说明这一条数据发生了更新，则选取Delta表的数据作为最终结果；否则说明没有发生任何变动，保留原来存量表中的数据作为最终结果。Merge的结果数据会Insert Overwrite到原表中，即图中的origindb.table。

Merge流程举例

下面用一个例子来具体说明Merge的流程。

数据表共id、value两列，其中id是主键。在提取Delta数据时，对同一条数据的多次更新，只选择最后更新的一条。所以对id=1的数据，Delta表中记录最后一条更新后的值value=120。Delta数据和存量数据做Merge后，最终结果中，新插入一条数据（id=4），两条数据发生了更新（id=1和id=2），一条数据未变（id=3）。

默认情况下，我们采用MySQL表的主键作为这一判重的唯一键，业务也可以根据实际情况配置不同于MySQL的唯一键。

合并更新删除操作： https://blog.csdn.net/qq_22473611/article/details/102901625

2、Delete删除

Delete操作在MySQL中非常常见，由于Hive不支持Delete，如果想把MySQL中删除的数据在Hive中删掉，需要采用“迂回”的方式进行。

对需要处理Delete事件的Merge流程，采用如下两个步骤：

首先，提取出发生了Delete事件的数据，由于Binlog本身记录了事件类型，这一步很容易做到。将存量数据（表A）与被删掉的数据（表B）在主键上做左外连接（Left outer join），如果能够全部join到双方的数据，说明该条数据被删掉了。因此，选择结果中表B对应的记录为NULL的数据，即是应当被保留的数据。
然后，对上面得到的被保留下来的数据，按照前面描述的流程做常规的Merge。

二、Kafka Connect 实现MySQL增量同步（A表实时同步到B表）

https://www.jianshu.com/p/46b6fa53cae4

3. Kafka Connect

3.1 Connector

Kafka Connect是一个用于Kafka和其他数据系统之间进行数据传输的工具，它可以实现基于Kafka的数据管道，打通上下游数据源。我们需要做的就是在Kafka Connect服务上运行一个Connector，这个Connector是具体实现如何从/向数据源中读/写数据。Confluent提供了很多Connector实现，你可以在这里下载。不过今天我们使用Debezium提供的一个MySQL Connector插件，下载地址。

下载这个插件，并将解压出来的jar包全部拷贝到kafka lib目录下。注意：需要将这些jar包拷贝到Kafka集群所有机器上。

本文将使用Kafka Connect 实现MySQL增量同步，设计三种模式，分别为incrementing、timestamp、 timestamp+incrementing

1、incrementing 自增模式（A表实时同步到B表）

切换目录 *\kafka_2.11-2.0.1\config
quickstart-mysql.properties（source）

name=mysql-a-source-person
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
tasks.max=1
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***
# incrementing 自增
mode=incrementing
# 自增字段 pid
incrementing.column.name=pid
# 白名单表 person
table.whitelist=person
# topic前缀 mysql-kafka-
topic.prefix=mysql-kafka-

quickstart-mysql-sink.properties（sink）

name=mysql-a-sink-person
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector
tasks.max=1
#kafka的topic名称
topics=mysql-kafka-person
# 配置JDBC链接
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/B?user=***&password=***
# 不自动创建表，如果为true，会自动创建表，表名为topic名称
auto.create=false
# upsert model更新和插入
insert.mode=upsert
# 下面两个参数配置了以pid为主键更新
pk.mode = record_value
pk.fields = pid
#表名为kafkatable
table.name.format=kafkaperson

启动 Kafka Connect

D:\com\kafka_2.11-2.0.1\bin\windows>connect-standalone.bat
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/connect-standalone.properties
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/quickstart-mysql.properties
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/quickstart-mysql-sink.properties

2、timestamp 时间戳模式

D:\com\kafka_2.11-2.0.1\config
timestamp-mysql-source.properties（source）

name=mysql-b-source-comments
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
tasks.max=1
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***
table.whitelist=comments
mode=timestamp
timestamp.column.name=commenttime
topic.prefix=mysql-kafka-

timestamp-mysql-sink.properties（sink）

name=mysql-b-sink-comments
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector
tasks.max=1
#kafka的topic名称
topics=mysql-kafka-comments
# 配置JDBC链接
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/B?user=***&password=***
# 不自动创建表，如果为true，会自动创建表，表名为topic名称
auto.create=false
# upsert model更新和插入
insert.mode=upsert
# 下面两个参数配置了以id为主键更新
pk.mode = record_value
pk.fields = id
#表名为kafkatable
table.name.format=kafkacomments

D:\com\kafka_2.11-2.0.1\bin\windows>connect-standalone.bat
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/connect-standalone.properties
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/timestamp-mysql-source.properties
D:/com/kafka_2.11-2.0.1/config/timestamp-mysql-sink.properties

此时修改id为2和4的内容content,并修改评论时间commenttime

update comments set content = "show test data" ,commenttime="2018-12-20 15:55:10" where id in(2,4)

3、timestamp+incrementing 时间戳自增混合模式

实验过程同方法2不做赘述，唯一变动的是source的config文件

name=mysql-b-source-comments
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
tasks.max=1
connection.url=jdbc:mysql://localhost:3306/A?user=***&password=***
table.whitelist=comments
mode=timestamp+incrementing
timestamp.column.name=commenttime
incrementing.column.name=id
topic.prefix=mysql-kafka-