MySQL Row格式Binlog的解析（1）

用MySQL 行格式的复制的Slave经常会遇到复制出错1062和1032 错误，一般是镜像异常宕机导致主从复制数据不一致所致，但是有些库本身很大，重建成本很大，并且这些库的数据一致性用户可能都不是太关心的，所以之前的处理办法一般是遇到主键冲突的就跳过，遇到找不到key的就用mysqlbinlog解析一下 把数据补出来，但是这种方法太人肉话，处理起来很慢，所以之前做过一个自动修数据的工具，也是解析binlog日志，然后生成SQL语句去执行。

做这个工具还有另外一个用途，既然能解析BINLOG日志，这样也可以做基于BINLOG的恢复，当然这个功能之前阿里也有人做过，但是做的方法不太一样，可以参考MySQL的 flashback.

解析BINLOG需要知道一下几点：

1. 出现异常的start-position
2. 异常结束的end-position

因为是在Slave机器上运行，所以这里解析的全部都是relay log.

通过show slave status 可以清楚的知道

• start-psoition: Relay_Log_Pos
• end-position : 这个信息并不能直接从show slave status 里面获得，这个要算一下，计算方法:

end-position = Relay_Log_Pos + (end_log_pos - Exec_Master_Log_Pos)

(end_log_pos - Exec_Master_Log_Pos) 这个就代表这个事物从开始到出错执行的字节数。

end_log_pos 在show slave status 的错误信息里面也有，取出来就可以了。

知道了起始位置和结束位置，剩下的就可以解析了。如果不清楚binlog event的可以看下官方文档：

http://dev.mysql.com/doc/internals/en/binlog-event.html

写代码的过程中也大量参考了文档。

我使用python进行解析的，其实用什么语言都一样，步骤如下：

1. 首先seek到起始位置
2. 解析第一个event type ，如果是table_map_event 开启解析，如果不是就跳过，因为如果是一个正常的语句在ROW格式里记录的方式肯定是table_map_event + 具体的操作，所以如果第一个不是table_map_event 那么要么就是binlog有损坏 要么就是起始位置不对。
3. 如果解析到了tabl_map_event，下面对我们有用的event类型也就三个：insert event / update event /delete event， 当解析掉这个event 我们基本上就可以拼凑出一个SQL语句了。
4. 然后继续解析下一个table_map_evnt 以此类推，就能解析出很多个SQL语句。

基本过程就是这样，那么怎么解析呢

首先说说event:

基本上所有的event 格式都是一样的，都是由header + data 这两部分组成。

header 里面都是固定的，不同的event可变部分在DATA里面。

DATA分为fixed part 和variable part.

header 格式

| timestamp（0:4）| type_code（4:1）| server_id（5:4）| event_length（9:4）| next_position(13:4) | flags（17:2）| extra_header（19：x-19）|

data 格式

|fix_data x:y | variable_data

header 说明 ：

• timestamp 时间戳
• type_code event类型 很有用
• server_id 没啥用
• event_lenght 整个event长度包括header
• next_position 下个event的position 很有用
• flags 没用
• extra_header 这个目前都没啥用

所以整个header一共19字节，DATA部分占用字节数：event_length - 19

下面说一下几种用到的BINLOG格式：

• TABLE_MAP_EVENT: 19
• WRITE_ROWS_EVENT : 23
• UPDATE_ROWS_EVENT : 24
• DELETE_ROWS_EVENT : 25

这里要注意一下，从MySQL5.6.2 开始 event的type 变化了，所以导5.6的需要改一下，5.6的我还没有详细的测试过，不知道还有什么坑。

• #mysql5.6.2 events
• # WRITE_ROWS_EVENT= 30
• # UPDATE_ROWS_EVENT= 31
• # DELETE_ROWS_EVENT= 32
• # INCIDENT_EVENT= 26

因为header部分都一样，所以直接说DATA部分了。

TABLE_MAP_EVENT：

Data:

Fixed data:

• Table_id (6bytes)
• extra not use (2bytes)

Variable data

• Schema_length (1bytes)
• Schame name (Schema_length size )
• 0 //空字符占一字节
• Table length (1bytes)
• Table name (table length size)
• 0 //空字符占一字节
• Column size (变长，最多存8个byte,最大为2的64次方)
• Coulmn type (column size bytes )

我们能从table_map_event 里面得到什么?

没错 主要能得到的就是库名和表名还有字段类型

表明和库名都好弄，直接读出来不用转，字段类型MySQL还有一个专门的转换表，每一个字节对应一个字段类型。

http://dev.mysql.com/doc/internals/en/com-query-response.html#packet-Protocol::MYSQL_TYPE_DATETIME

那么现在表表库名字段类型都有了，感觉还少了字段名称，字段名称直接去MySQL里面去查。

sql= ("select * from information_schema.columns where table_schema='

%s’"

" and table_name=

'%s’")

这样我们这些元数据信息都有了，就需要解析具体的数据了，然后把解析好的数据直接填进去。

那么下面就只剩下如何解析别的event格式了。

先从WRITE_ROWS_EVENT 开始：

WRITE_ROWS_EVENT 其实就是一个insert操作，前面也说过每一份event的header都是一样的，只是DATA部分有区分而已，所以WRITE_ROWS_EVENT也一样，header部分为19字节，DATA部门为event_length-19字节。

那么DATA部分中的fixed data 和variables data各是什么呢？

Fixed data ：

• Table_id (6bytes)
• extra not use (2bytes)

Variables data :

• col_num (dynamic),一般是1bytes.
• map_col (table bitmap)
• Record

可以看到fixed data 部分有用的信息不多，可能table_id 还有些用，重要的在variables data 部分。

• col_num 代表字段的个数占用字节数是可变的，一般一字节就够了，1字节/2的八次方 一般也很难有表有几百个字段。
• map_col 这个代表字段是否为空
• Record 这个就是具体的记录内容。

怎么解析Record？

Record的格式是bit_map + record 的结构。

bit_map 的每一位代表字段是否为空，所以bit_map占用的字节数为：((columns+7)/8)

比如1100 代表一共四个字段，前两个字段为非空，后两个为NULL，为NULL的数据在record里面是不记录的。

所以呢，首先根据bitmap 判断字段是否为空，如果不为空则拿程序继续往下扫描，如果为空则判断下一个字段是否为空。

至此一个insert语句基本上是解析完了。

除此之外DELETE_ROWS_EVENT 基本上和insert一样。

UPDATE_ROWS_EVENT 稍微有一点点特别，UPDATE_ROWS_EVENT 也是bitmap + record ,但是Update包含更新前像和后像，所以一条Update的格式为

bitmap + record (前像) + bitnap + record (后像)

基本上简单的一条语句就是这样:

table-map-event + insert/update/delete event

那么可能会出现这样的情况比如:

insert values (),(),() 或者delete id in (…)

一条SQL操作很多条记录的情况。

那么这种record 的格式就变成 record = (bitmap + data) + (bitmap + data) .. 直到解析完为止

所以扫描的时候一定要把这个event扫描完，不然很容易出错。

这里先简单的介绍一下如何解析BINLOG吧，下面会再详细解析如何解析各个不同类型的字段。