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MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

程序员文章站 2022-03-29 08:19:42
目录1、原始需求2、解决方案3、canal介绍、安装canal的工作原理架构安装4、验证1、原始需求既要同步原始全量数据,也要实时同步mysql特定库的特定表增量数据,同时对应的修改、删除也要对应。数...

1、原始需求

既要同步原始全量数据,也要实时同步mysql特定库的特定表增量数据,同时对应的修改、删除也要对应。

数据同步不能有侵入性:不能更改业务程序,并且不能对业务侧有太大性能压力。

应用场景:数据etl同步、降低业务服务器压力。

2、解决方案

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

3、canal介绍、安装

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)。

工作原理:mysql主备复制实现

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

从上层来看,复制分成三步:

  1. master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events,可以通过show binlog events进行查看);
  2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
  3. slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。

canal的工作原理

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

原理相对比较简单:

  1. 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
  2. mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal)
  3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

架构

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

说明:

  • server代表一个canal运行实例,对应于一个jvm
  • instance对应于一个数据队列 (1个server对应1..n个instance)

instance模块:

  • eventparser (数据源接入,模拟slave协议和master进行交互,协议解析)
  • eventsink (parser和store链接器,进行数据过滤,加工,分发的工作)
  • eventstore (数据存储)
  • metamanager (增量订阅&消费信息管理器)

安装

1、mysql、kafka环境准备

2、canal下载:wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.3/canal.deployer-1.1.3.tar.gz

3、解压:tar -zxvf canal.deployer-1.1.3.tar.gz

4、对目录conf里文件参数配置

对canal.properties配置:

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

进入conf/example里,对instance.properties配置:

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

5、启动:bin/startup.sh

6、日志查看:

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

4、验证

1、开发对应的kafka消费者

package org.kafka;

import java.util.arrays;
import java.util.properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.consumerrecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.consumerrecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.kafkaconsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.stringdeserializer;


/**
 *
 * title: kafkaconsumertest
 * description:
 *  kafka消费者 demo
 * version:1.0.0
 * @author pancm
 * @date 2018年1月26日
 */
public class kafkaconsumertest implements runnable {

    private final kafkaconsumer<string, string> consumer;
    private consumerrecords<string, string> msglist;
    private final string topic;
    private static final string groupid = "groupa";

    public kafkaconsumertest(string topicname) {
        properties props = new properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.7.193:9092");
        props.put("group.id", groupid);
        props.put("enable.auto.commit", "true");
        props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.put("session.timeout.ms", "30000");
        props.put("auto.offset.reset", "latest");
        props.put("key.deserializer", stringdeserializer.class.getname());
        props.put("value.deserializer", stringdeserializer.class.getname());
        this.consumer = new kafkaconsumer<string, string>(props);
        this.topic = topicname;
        this.consumer.subscribe(arrays.aslist(topic));
    }

    @override
    public void run() {
        int messageno = 1;
        system.out.println("---------开始消费---------");
        try {
            for (; ; ) {
                msglist = consumer.poll(1000);
                if (null != msglist && msglist.count() > 0) {
                    for (consumerrecord<string, string> record : msglist) {
                        //消费100条就打印 ,但打印的数据不一定是这个规律的

                            system.out.println(messageno + "=======receive: key = " + record.key() + ", value = " + record.value() + " offset===" + record.offset());


//                            string v = decodeunicode(record.value());

//                            system.out.println(v);

                        //当消费了1000条就退出
                        if (messageno % 1000 == 0) {
                            break;
                        }
                        messageno++;
                    }
                } else {
                    thread.sleep(11);
                }
            }
        } catch (interruptedexception e) {
            e.printstacktrace();
        } finally {
            consumer.close();
        }
    }

    public static void main(string args[]) {
        kafkaconsumertest test1 = new kafkaconsumertest("sample-data");
        thread thread1 = new thread(test1);
        thread1.start();
    }


    /*
     * 中文转unicode编码
     */
    public static string gbencoding(final string gbstring) {
        char[] utfbytes = gbstring.tochararray();
        string unicodebytes = "";
        for (int i = 0; i < utfbytes.length; i++) {
            string hexb = integer.tohexstring(utfbytes[i]);
            if (hexb.length() <= 2) {
                hexb = "00" + hexb;
            }
            unicodebytes = unicodebytes + "\\u" + hexb;
        }
        return unicodebytes;
    }

    /*
     * unicode编码转中文
     */
    public static string decodeunicode(final string datastr) {
        int start = 0;
        int end = 0;
        final stringbuffer buffer = new stringbuffer();
        while (start > -1) {
            end = datastr.indexof("\\u", start + 2);
            string charstr = "";
            if (end == -1) {
                charstr = datastr.substring(start + 2, datastr.length());
            } else {
                charstr = datastr.substring(start + 2, end);
            }
            char letter = (char) integer.parseint(charstr, 16); // 16进制parse整形字符串。
            buffer.append(new character(letter).tostring());
            start = end;
        }
        return buffer.tostring();

    }
}

2、对表bak1进行增加数据

create table `bak1` (
  `vin` varchar(20) not null,
  `p1` double default null,
  `p2` double default null,
  `p3` double default null,
  `p4` double default null,
  `p5` double default null,
  `p6` double default null,
  `p7` double default null,
  `p8` double default null,
  `p9` double default null,
  `p0` double default null
) engine=innodb default charset=utf8mb4

show create table bak1;

insert into bak1 select '李雷abcv',
  `p1` ,
  `p2` ,
  `p3` ,
  `p4` ,
  `p5` ,
  `p6` ,
  `p7` ,
  `p8` ,
  `p9` ,
  `p0`  from moci limit 10

3、查看输出结果:

MySQL特定表全量、增量数据同步到消息队列-解决方案

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