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，所以衍生出了同步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 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）。

MySQL 的 Binlog

什么是 Binlog

MySQL 的二进制日志可以说 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，Master 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：自然就是数据恢复了，通过使用 MySQL Binlog 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。

Binlog 的分类

MySQL Binlog 的格式有三种，分别是 STATEMENT,MIXED,ROW。在配置文件中可以选择配置 binlog_format= statement|mixed|row。三种格式的区别：

1）statement：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，比如“update tt 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。
优点：节省空间。
缺点：有可能造成数据不一致。

2）row：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

3）mixed：statement 的升级版，一定程度上解决了，因为一些情况而造成的 statement模式不一致问题，默认还是 statement，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。

综合上面对比，Canal 想做监控分析，选择 row 格式比较合适。

Canal 的工作原理

MySQL 主从复制过程

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。

使用场景

1）原始场景： 阿里 Otter 中间件的一部分
Otter 是阿里用于进行异地数据库之间的同步框架，Canal 是其中一部分。

2）常见场景 1：更新缓存

3）常见场景 2：抓取业务表的新增变化数据，用于制作实时统计（我们就是这种场景）

Canal 的下载和安装

https://github.com/alibaba/canal/releases

这里我们下载1.1.6版本，上传至/opt/software
先创建canal文件夹，然后解压到该文件夹

cd /opt/module
mkdir canal
cd /opt/software
tar -zxvf canal.deployer-1.1.6.tar.gz -C /opt/module/canal/

canal.properties

vim /opt/module/canal/conf/canal.properties

说明：这个文件是 canal 的基本通用配置，canal 端口号默认就是 11111

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

当服务器多网卡的时候，要配置指定网络，否则无法访问到canal

这里我们只监视一个mysql，所以该配置文件可以不动

instance.properties

vim /opt/module/canal/conf/example/instance.properties

更改以上三点就可以了

启动```java
cd /opt/module/canal/bin/
./startup.sh

确保mysql开启binlog

show variables like ‘%log_bin%’;

java代码连接

创建springboot项目，pom文件

       org.springframework.bootspring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-starter-testtestcom.alibaba.ottercanal.client1.1.6com.alibaba.ottercanal.protocol1.1.6com.alibabafastjson2.0.7

package com.example.cannal_demo.util;import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;
import java.net.InetSocketAddress;@Component
@Slf4j
public class CanalClient implements ApplicationRunner {@Value("${canal.ip}")private String ip;@Value("${canal.port}")private Integer port;@Value("${canal.username}")private String username;@Value("${canal.password}")private String password;@Value("${canal.destination}")private String destination;@Value("${canal.batch-size}")private Integer batchSize;@Value("${canal.subscribe}")private String subscribe;@ResourceMessageHandler messageHandler;@Overridepublic void run(ApplicationArguments args) throws Exception {log.info("----->>>>>>>>启动canal");startCanal();}private void startCanal() {// 创建链接CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(ip, port), destination, "", "");try {//打开连接connector.connect();//订阅数据库表，全部表connector.subscribe(subscribe);//回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始connector.rollback();while (true) {//获取指定数量的数据Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);//获取批量IDlong batchId = message.getId();//获取批量的数量int size = message.getEntries().size();//如果没有数据if (batchId == -1 || size == 0) {try {//现成休眠1sThread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}} else {//如果有数据，处理数据messageHandler.handler(message);}connector.ack(batchId); // 提交确认// connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据}} finally {connector.disconnect();}}}

package com.example.cannal_demo.util;import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;@Service
@Slf4j
public class MessageHandler {@Resourceprivate AbstractEntryHandler abstractEntryHandler;public void handler(Message message) {List entries = message.getEntries();for (CanalEntry.Entry entry : entries) {if (entry.getEntryType().equals(CanalEntry.EntryType.ROWDATA)) {log.info("----->>>>>>>开始处理CanalEntry");abstractEntryHandler.handler(entry);}}}
}

package com.example.cannal_demo.util;import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.google.protobuf.ByteString;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** @Description: 获取到数据后进行相应的处理* @Author: yyl* @Date: 2022/7/13*/
@Service
@Slf4j
public class AbstractEntryHandler {public final void handler(CanalEntry.Entry entry) {CanalEntry.RowChange rowChage = null;try {rowChage = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());} catch (Exception e) {throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);}CanalEntry.EventType eventType = rowChage.getEventType();boolean isDdl = rowChage.getIsDdl();log.info("----------库名:{}--------表名:{}--------", entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName());String operation = null;Map map = new HashMap<>();switch (eventType) {case INSERT:rowChage.getRowDatasList().forEach(rowData -> {List columns = rowData.getAfterColumnsList();for (CanalEntry.Column column : columns) {//byte[] bytes = column.getValueBytes().toByteArray();map.put(camelName(column.getName()), column.getValue());}});operation = "添加";break;case UPDATE:rowChage.getRowDatasList().forEach(rowData -> {List columns = rowData.getAfterColumnsList();for (CanalEntry.Column column : columns) {map.put(camelName(column.getName()), column.getValue());}Map map1 = new HashMap<>();List columns1 = rowData.getBeforeColumnsList();for (CanalEntry.Column column : columns1) {map1.put(camelName(column.getName()), column.getValue());}log.info("---------更新之前map={}----------", map1);});operation = "更新";break;case DELETE:rowChage.getRowDatasList().forEach(rowData -> {List columns = rowData.getBeforeColumnsList();for (CanalEntry.Column column : columns) {map.put(camelName(column.getName()), column.getValue());}});operation = "删除";break;default:break;}log.info("---------操作:{},数据={}----------", operation, map);}/*** 将下划线大写方式命名的字符串转换为驼峰式。如果转换前的下划线大写方式命名的字符串为空，则返回空字符串。
* 例如：HELLO_WORLD->HelloWorld** @param name 转换前的下划线大写方式命名的字符串* @return 转换后的驼峰式命名的字符串*/public static String camelName(String name) {StringBuilder result = new StringBuilder();// 快速检查if (name == null || name.isEmpty()) {// 没必要转换return "";} else if (!name.contains("_")) {// 不含下划线，仅将首字母小写return name.substring(0, 1).toLowerCase() + name.substring(1);}// 用下划线将原始字符串分割String camels[] = name.split("_");for (String camel : camels) {// 跳过原始字符串中开头、结尾的下换线或双重下划线if (camel.isEmpty()) {continue;}// 处理真正的驼峰片段if (result.length() == 0) {// 第一个驼峰片段，全部字母都小写result.append(camel.toLowerCase());} else {// 其他的驼峰片段，首字母大写result.append(camel.substring(0, 1).toUpperCase());result.append(camel.substring(1).toLowerCase());}}return result.toString();}
}