canal简介
阿里开源canal简介
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。
1.背景
阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger(触发器)的方式获取增量变更，不过从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，从此开启了一段新纪元。
- 工作原理
MySQL主备复制原理
- MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过 show binlog events 查看)
- MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
- MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据
canal 工作原理
- canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议
- MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
- canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
3.项目部署
统计模块进行了重构，改造原有的埋点数据同步，基于canal监听mysql的binlog来进行数据的实时同步，数据流程如下：
canal部署相关说明文档
http://wiki.dev.wanmi.com/pages/viewpage.action?pageId=29818922
4.canal内部组件解析
1）Canal节点，可以有多个instances，每个instance在运行时为一个单独的Spring Context，对象实例为“CanalInstanceWithSpring”。
2）每个instances有一个单独的线程处理整个数据流过程。
3）instance内部有EventParser、EventSink、EventStore、metaManager主要四个组件构成，当然还有其他的守护组件比如monitor、HA心跳检测、ZK事件监听等。对象实例初始化和依赖关系，可以参见“default-instance.xml”，其配置模式为普通的Spring。
（源码参见：SpringCanalInstanceGenerator）
4）Parser主要用于解析指定"数据库"的binlog，内部基于JAVA实现的“binlog dump”、“show master status”等。Parser会与ZK交互，并获取当前instance所有消费者的cursor，并获其最小值，作为此instance解析binlog的起始position。目前的实现，一个instance同时只能有一个consumer处于active消费状态，ClientId为定值“1001”，“cursor”中包含consumer消费binlog的position，数字类型。由此可见，Canal instance本身并没有保存binlog的position，Parser中继操作是根据consumer的消费cursor位置来决定；对于信息缺失时，比如Canal集群初次online，且在“default-instance.xml”中也没有指定“masterPositiion”信息(每个instance.properties是可以指定起始position的)，那么将根据“show master status”指令获取当前binlog的最后位置。
（源码：MysqlEventParser.findStartPosition()）
5）Parser每次、批量获取一定条数的binlog，将binlog数据封装成event，并经由EventSink将消息转发给EventStore，Sink的作用就是“协调Parser和Store”，确保binglog的解析速率与Store队列容量相容。
（参见源码：AbstractEventParser.start(),
EntryEventSink.sink()
）
6）EventStore，用于暂存“尚未消费”的events的存储队列，默认基于内存的阻塞队列实现。Store中的数据由Sink组件提交入队，有NettyServer服务的消费者消费确认后出队，队列的容量和容量模式由“canal.properties”中的“memory”相关配置决定。当Store中容量溢满时，将会阻塞Sink操作（间接阻塞Parser），所以消费者的效能会直接影响instance的同步效率。
7）metaManager：主要用于保存Parser组件、CanalServer（即本文中提到的NettyServer）、Canal Instances的meta数据，其中Parser组件涉及到的binlog position、CanalServer与消费者交互时ACK的Cursor信息、instance的集群运行时信息等。根据官方解释，我们在production级别、高可靠业务要求场景下，metaManager建议基于Zookeeper实现。
其中有关Position信息由CanalLogPositionManager类负责，其实现类有多个，在Cluster模式下，建议基于FailbackLogPositionManager，其内部有“primary”、“failback”两级组合，优先基于primary来存取Position，只有当primary异常时会“降级”使用failback；其配置模式，建议与“default-instance.xml”保持一致。
总结：
1、Canal会不会丢失数据？
答：Canal正常情况下不会丢失数据，比如集群节点失效、重启、Consumer关闭等；但是，存在丢数据的风险可能存在如下几种可能：
1）ZK的数据可靠性或者安全性被破坏，比如ZK数据丢失，ZK的数据被人为串改，特别是有关Position的值。
2）MySQL binlog非正常运维，比如binglog迁移、重命名、丢失等。
3）切换MySQL源，比如原来基于M1实例，后来M1因为某种原因失效，那么Canal将数据源切换为M2，而且M1和M2可能binlog数据存在不一致（非常有可能）。
4）Consumer端ACK的时机不佳，比如调用get()方法，而不是getWithoutAck()，那么消息有可能尚未完全消费，就已经ACK，那么此时由异常或者Consumer实例失效，则可能导致消息丢失。我们需要在ACK时机上保障“at lease once”。
2、Canal的延迟很大是什么原因？
答：根据数据流的pipeline，“Master” > "Slave" > "Canal" > "Consumer"，每个环节都需要耗时，而且整个管道中都是单线程、串行、阻塞式。（假如网络层面都是良好的）
1）如果批量insert、update、delete，都可能导致大量的binlo*生，也会加剧Master与slave之间数据同步的延迟。（写入频繁）
2）“Consumer”消费的效能较低，比如每条event执行耗时很长。这会导致数据变更的消息ACK较慢，那么对于Canal而言也将阻塞，直到Canal内部的store有足够的空间存储新消息、才会继续与Slave进行数据同步。
3）如果Canal节点ZK的网络联通性不畅，将会导致Canal集群处于动荡状态，大量的时间消耗在ZK状态监测和维护上，而无法对外提供正常服务，包括不能顺畅的dump数据库数据。
3、Canal会导致消息重复吗？
答：会，这从两个大的方面谈起。
1）Canal instance初始化时，根据“消费者的Cursor”来确定binlog的起始位置，但是Cursor在ZK中的保存是滞后的（间歇性刷新），所以Canal instance获得的起始position一定不会大于消费者真实已见的position。
2）Consumer端，因为某种原因的rollback，也可能导致一个batch内的所有消息重发，此时可能导致重复消费。
我们建议，Consumer端需要保持幂等，对于重复数据可以进行校验或者replace。对于非幂等操作，比如累加、计费，需要慎重。
4、Canal性能如何？
答：Canal本身非常轻量级，主要性能开支就是在binlog解析，其转发、存储、提供消费者服务等都很简单。它本身不负责数据存储。原则上，canal解析效率几乎没有负载，canal的本身的延迟，取决于其与slave之间的网络IO。
5、Canal数据的集散问题，一个destination的消息能否被多个Consumer集群并行消费？
答：比如有两个Consumer集群，C1/C2，你希望C1和C2中的消费者都能够订阅到相同的消息，就像Kafka或者JMS Topic一样...但是非常遗憾，似乎Canal无法做到，这取决于Canal内部的存储模式，Canal内部是一个“即发即失”的内存队列，无法权衡、追溯不同Consumer之间的消息，所以无法支持。
如果希望达到这种结果，有2个办法：第一，消费者收到消息以后转发到kafka或者MQ中，后继的其他Consumer只与kafka或者MQ接入；第二：一个Canal中使用多个destination，但是它们对应相同的MySQL源。
6、我的Consumer从canal消费数据，但是我的业务有反查数据库的操作，那么数据一致性怎么做？
答：从基本原理，我们得知canal就像一个“二级Slave”一样，所以canal接收到的数据总是相对滞后，如果消费者消费效率较低，那么从consumer的角度来说，它接收的数据更加滞后；如果consumer中反查数据库，无论它查找master还是其他任意level的从库，都会获得比当前视图更新（fresh）的数据，无论如何，我们总是无法做到完全意义上的“数据一致性”视图。
比如，canal消费者收到的数据为db.t1.row1.column1 = A，那么此时master上column1值已经更改为B，但是Slave可能因为与master同步延迟问题，此时Slave上column1值可能为C。所以无论你怎么操作，都无法得到一致性的数据。（数据发生的时间点，A < C < B）。
我们需要接受这种问题，为了避免更多干扰，consumer反查数据时使用canal所对应的slave可以在一定程度上缓解数据一致性的风险，但是这仍然无法解决问题。但是这种策略仍然有风险，会知道canal所对应的slave性能消耗加剧，进而增加数据同步的延迟。
理想的解决办法：canal的消费者，消费数据以后，写入到一个数据库或者ES，那么在消费者内部的数据反查操作，全部基于这个数据库或者ES。
7、Consumer端无法进行消费的问题？
答： 1）Consumer会与ZK集群保持联通性，用于检测消费者集群、CanalServer集群的变化，如果Consumer与ZK集群的联通性失效，将会导致消费者无法正常工作。
2）Consumer会与CanalServer保持TCP长连接，此长连接用于传输消息、心跳检测等，如果Consumer与CanalServer联通性故障，将有可能导致Consumer不断重试，此期间消息无法正常消费。
3）如果CanalServer与ZK联通性失效，将会导致此CanalServer释放资源，进行HA切换，切换时间取决于ZK的session活性检测，大概为30S，此期间消费者无法消费。
4）CanalServer中某个instance与slave联通性失效，将会触发HA切换，切换时间取决于HA心跳探测时间，大概为30S，此期间消费者无法消费。
8、如果Canal更换上游的master（或者slave），该怎么办？（比如迁库、迁表等）
答：背景要求，我们建议“新的数据库最好是旧的数据库的slave”或者“新、旧数据库为同源master”，平滑迁移；
1）创建一个新的instance，使用新的destination，并与新的Slave创建连接。
2）在此期间，Consumer仍然与旧的destination消费。
3）通过“timestamp”确认，新的slave的最近binlog至少已经超过此值。
4）Consumer切换，使用新的destination消费，可能会消费到重复数据，但是不会导致数据丢失。
当然，更简单的办法就是直接将原destination中的数据库地址跟新即可，前提是新、旧两个数据库同源master，新库最好已经同步执行了一段时间。
9、Canal如何重置消费的position？
答：比如当消费者在消费binlog时，数据异常，需要回溯到旧的position重新消费，是这个场景！
1）我们首先确保，你需要回溯的position所对应的binlog文件仍然存在，可以通过需要回溯的时间点来确定position和binlog文件名，这一点可以通过DBA来确认。
2）关闭消费者，否则重置位点操作无法生效。（你可以在关闭消费者之前执行unsubscribe，来删除ZK中历史位点的信息）
3）关闭Canal集群，修改对应的destination下的配置文件中的“canal.instance.master.journal.name = <此position对应的binlog名称>”、“canal.instance.master.position = <此position>”；可以只需要修改一台。
4）删除zk中此destination的消费者meta信息，“${destination}/1001"此path下所有的子节点，以及“1001”节点。（可以通过消费者执行unsubscribe来实现）
5）重启2）中的此canal节点，观察日志。
6）重启消费者。
本文地址：https://blog.csdn.net/guanfengliang1988/article/details/107357853