一文带你快速入门Canal，看这篇就够了！
2021-01-12 23:38
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前言
我们在做实时数仓时数据往往都是保存到数据库中例如MySQL，当有一条数据新增或修改需要马上将数据同步到kafka中或其他的数据库中，这时候我们需要借助阿里开源出来的
Canal,来实现我们功能。
一、什么是Canal
我们看下官网的描述：
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于
MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费
根据官网的描述我们大约可以理解为
Canal主要是基于
MySQL做增量数据同步的例如:将数据实时同步到kafka、HBase、ES等，可以理解一个数据
同步工具。
二、Canal能干什么
- 数据库镜像
- 数据库实时备份
- 索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)
- 业务 cache 刷新
- 带业务逻辑的增量数据处理
注意: 当前Canal支持的MySQL版本有
5.1.x,
5.5.x,
5.6.x,
5.7.x,
8.0.x
三、Canal工作原理
MySQL slave 工作原理
- 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 进行查看)
- 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)
四、部署Canal
4.1 安装MySQL
我之前发过如何部署MySQL我在这就不在写一遍了，如果你的机器中没有安装MySQL那可以去看这篇—> https://blog.csdn.net/qq_43791724/article/details/108196454
开启MySQL的 binary log 日志
当我们在安装成功MySQL成功后会有一个
my.cnf文件需要添加一下内容
[mysqld]
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复
注意: 当我们在开启了
binary log日志模式后会在我们
log-bin目录下创建
mysql-bin.*的文件。当我们数据库中的数据发生改变时就
会mysql-bin.*文件中生成记录。
4.2 安装Canal
去官下载需要的版本 https://github.com/alibaba/canal/releases 我在这里使用的版本为：
1.0.24
- 将下载好的gz包上传到指定的目录下
- 创建个文件夹
mkdir canal
- 解压gz包
tar -zxvf canal.deployer-1.0.24.tar.gz -C ../servers/canal/
- 配置
canal.properties
common 属性前四个配置项：
canal.id= 1
canal.ip=
canal.port= 11111
canal.zkServers=
canal.id是canal的编号，在集群环境下，不同canal的id不同，注意它和
mysql的server_id不同。ip这里不指定，默认为本机，比如上面是192.168.100.201，端口号是11111。zk用于canal cluster。5. 再看下
canal.properties下destinations相关的配置：
#################################################
######### destinations #############
#################################################
canal.destinations = example
canal.conf.dir = ../conf
canal.auto.scan = true
canal.auto.scan.interval = 5
canal.instance.global.mode = spring
canal.instance.global.lazy = false
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml
这里的
canal.destinations = example可以设置多个，比如example1,example2，则需要创建对应的两个文件夹，并且每个文件夹下都有一个
instance.properties文件。全局的canal实例管理用spring，这里的
file-instance.xml最终会实例化所有的destinations instances:\
- 全局的canal实例管理用spring，这里的
file-instance.xml
最终会实例化所有的destinations instances:
<!-- properties -->
<bean class="com.alibaba.otter.canal.instance.spring.support.PropertyPlaceholderConfigurer" lazy-init="false">
<property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
<property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE"/><!-- 允许system覆盖 -->
<property name="locationNames">
<list>
<value>classpath:canal.properties</value> <value>classpath:${canal.instance.destination:}/instance.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<bean id="socketAddressEditor" class="com.alibaba.otter.canal.instance.spring.support.SocketAddressEditor" />
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.CustomEditorConfigurer">
<property name="propertyEditorRegistrars">
<list>
<ref bean="socketAddressEditor" />
</list>
</property>
</bean>
<bean id="instance" class="com.alibaba.otter.canal.instance.spring.CanalInstanceWithSpring">
<property name="destination" value="${canal.instance.destination}" />
<property name="eventParser">
<ref local="eventParser" />
</property>
<property name="eventSink">
<ref local="eventSink" />
</property>
<property name="eventStore">
<ref local="eventStore" />
</property>
<property name="metaManager">
<ref local="metaManager" />
</property>
<property name="alarmHandler">
<ref local="alarmHandler" />
</property>
</bean>
比如
canal.instance.destination等于example，就会加载
example/instance.properties配置文件 7. 修改instance 配置文件
## mysql serverId，这里的slaveId不能和myql集群中已有的server_id一样
canal.instance.mysql.slaveId = 1234
# 按需修改成自己的数据库信息
#################################################
...
canal.instance.master.address=192.168.1.120:3306
# username/password,数据库的用户名和密码
...
canal.instance.dbUsername = root
canal.instance.dbPassword = 123456
#################################################
- 启动
sh bin/startup.sh
- 关闭
sh bin/stop.sh
- 通过jps 查询服务状态
[root@node01 ~]# jps
2133 CanalLauncher
4184 Jps
到这里说明我们的服务就配好了，这时候我们可以使用java代码创建一个客户端来进行测试
五、通过Java编写Canal客户端
5.1 导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.0.24</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.58</version>
</dependency>
</dependencies>
5.2 编写测试类
package com.canal.Test;
/**
* @author 大数据老哥
* @version V1.0
* @Package com.canal.Test
* @File ：CanalTest.java
* @date 2021/1/11 21:54
*/
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
/**
* 测试canal配置是否成功
*/
public class CanalTest {
public static void main(String[] args) {
//1.创建连接
CanalConnector connect = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.100.201", 11111),
"example", "", ""); //指定一次性读取的条数
int bachChSize = 1000;
// 设置转态
boolean running = true;
while (running) {
//2.建立连接
connect.connect();
//回滚上次请求的信息放置防止数据丢失
connect.rollback();
// 订阅匹配日志
connect.subscribe();
while (running) {
Message message = connect.getWithoutAck(bachChSize);
// 获取batchId
long batchId = message.getId();
// 获取binlog数据的条数
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
} else {
printSummary(message);
}
// 确认指定的batchId已经消费成功
connect.ack(batchId);
}
}
}
private static void printSummary(Message message) {
// 遍历整个batch中的每个binlog实体
for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
// 事务开始
if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
continue;
}
// 获取binlog文件名
String logfileName = entry.getHeader().getLogfileName();
// 获取logfile的偏移量
long logfileOffset = entry.getHeader().getLogfileOffset();
// 获取sql语句执行时间戳
long executeTime = entry.getHeader().getExecuteTime();
// 获取数据库名
String schemaName = entry.getHeader().getSchemaName();
// 获取表名
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
// 获取事件类型 insert/update/delete
String eventTypeName = entry.getHeader().getEventType().toString().toLowerCase();
System.out.println("logfileName" + ":" + logfileName);
System.out.println("logfileOffset" + ":" + logfileOffset);
System.out.println("executeTime" + ":" + executeTime);
System.out.println("schemaName" + ":" + schemaName);
System.out.println("tableName" + ":" + tableName);
System.out.println("eventTypeName" + ":" + eventTypeName);
CanalEntry.RowChange rowChange = null;
try {
// 获取存储数据，并将二进制字节数据解析为RowChange实体
rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
// 迭代每一条变更数据
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
// 判断是否为删除事件
if (entry.getHeader().getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
System.out.println("---delete---");
printColumnList(rowData.getBeforeColumnsList());
System.out.println("---");
}
// 判断是否为更新事件
else if (entry.getHeader().getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {
System.out.println("---update---");
printColumnList(rowData.getBeforeColumnsList());
System.out.println("---");
printColumnList(rowData.getAfterColumnsList());
}
// 判断是否为插入事件
else if (entry.getHeader().getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
System.out.println("---insert---");
printColumnList(rowData.getAfterColumnsList());
System.out.println("---");
}
}
}
}
// 打印所有列名和列值
private static void printColumnList(List<CanalEntry.Column> columnList) {
for (CanalEntry.Column column : columnList) {
System.out.println(column.getName() + "\t" + column.getValue());
}
}
}
5.3 启动测试
在数据库中随便修改一条数据看看能不能使用Canal客户端能不能消费到
小结
今天给大家分享了Canle它的主要的功能做增量数据同步，后面会使用Canle进行做实时数仓。我在这里为大家提供
大数据的资源需要的朋友可以去下面GitHub去下载，信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~
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