SpringBoot集成canal实现示例解析
目录
- 什么是 Canal
- MySQL 的 Binlog
- Binlog 的分类
- Canal 的工作原理
- MySQL 主从复制过程
- Canal 的工作原理
- Canal使用场景
- Canal使用实战
- 检查Mysql binlog功能是否有开启
- 创建具有作为 MySQL slave的MySQL 账号
- 下载安装Canal服务端
- 监听多个Mysql实例配置
- Springboot集成Canal客户端
- 总结
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
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。
statement在某些情况下 会按照ROW 的方式进行处理譬如：
1：当函数中包含 UUID() 时；
2： 包含AUTO_INCREMENT 字段的表被更新时；
3： 执行 INSERT DELAYED 语句时；
4： 用 UDF 时；
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
原理相对比较简单：
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 (也就是 canal)
canal 解析 binary log 对象 (原始为 byte 流)。
Canal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。
Canal使用实战
检查Mysql binlog功能是否有开启
mysql> show variables like 'log_bin'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | log_bin | ON | +---------------+-------+ 1 row in set (0.10 sec)
如果显示状态为OFF表示该功能未开启，开启binlog功能，修改 mysql 的配置文件my.ini，追加内容：
log-bin=mysql-bin #binlog文件名 binlog_format=ROW #选择row模式 server_id=1 #mysql实例id,不能和canal的slaveId重复
service mysql restart 重启 mysql。
创建具有作为 MySQL slave的MySQL 账号
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal'; GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%'; -- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ; FLUSH PRIVILEGES;
下载安装Canal服务端
https://github.com/alibaba/canal/releases
- canal-adapter（canal-client）
相当于canal的客户端，会从canal-server中获取数据(需要配置为tcp方式)，然后对数据进行同步，可以同步到MySQL、Elasticsearch和HBase等存储中去。相较于canal-server自带的canal.serverMode，canal-adapter提供的下游数据接受更为广泛。
- canal-admin
为canal提供整体配置管理、节点运维等面向运维的功能，提供相对友好的WebUI操作界面，方便更多用户快速和安全的操作。
- canal-deployer（canal-server）
可以直接监听MySQL的binlog，把自己伪装成MySQL的从库，只负责接收数据，并不做处理。接收到MySQL的binlog数据后可以通过配置canal.serverMode：tcp, kafka, RocketMQ, RabbitMQ连接方式发送到对应的下游。其中tcp方式可以自定义canal客户端进行接受数据，较为灵活。
修改 instance.properties配置文件，
#需要改成数据源mysql数据库的信息 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 #需要改成自己的数据库创建的从库用户名与密码 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=canal #需要改成同步的数据库表规则 canal.instance.filter.regex=.*\\..*
常见的匹配规则：
所有表：.* or .\…
canal 数据库下所有表： canal\…*
canal数据库下的以canal打头的表：canal.canal.*
canal 数据库下的一张表：canal.test1
多个规则组合使用：canal\…*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)
监听多个Mysql实例配置
如果需要监听多个Mysql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。
运行Canal服务端 sh bin/startup.sh（win下是运行 startup.bat）
Springboot集成Canal客户端
创建canal-clint SpringBoot工程
在canal-clint 模块中配置 pom.xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.2</version>
</dependency>
创建单机版Canal客户端SimpleCanalClientExampleTest
package com.canal.clint.clint;
/**
* <p>
* </p>
* @since 2025-03-30 17:13
*/
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
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.ByteString;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
public class SimpleCanalClientExampleTest {
public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException {
// 1.获取 canal 连接对象
CanalConnector canalConnector =
CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");
while (true) {
// 2.获取连接
canalConnector.connect();
// 3.指定要监控的数据库，此处指定了要监听的库，会覆盖instance.properties配置的数据库表规则
canalConnector.subscribe("intl.*");
// 4.获取 Message
Message message = canalConnector.get(100);
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
if (entries.size() <= 0) {
System.out.println("没有数据，休息一会");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
// TODO 获取表名
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
// TODO Entry 类型
CanalEntry.EntryType entryType = entry.getEntryType();
// TODO 判断 entryType 是否为 ROWDATA
if (CanalEntry.EntryType.ROWDATA.equals(entryType)) {
// TODO 序列化数据
ByteString storeValue = entry.getStoreValue();
// TODO 反序列化
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(storeValue);
// TODO 获取事件类型
CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
// TODO 获取具体的数据
List<CanalEntry.RowData> rowDataList = rowChange.getRowDatasList();
// TODO 遍历并打印数据
for (CanalEntry.RowData rowData : rowDataList) {
List<CanalEntry.Column> beforeColumnsList = rowData.getBeforeColumnsList();
JSONObject beforeData = new JSONObject();
for (CanalEntry.Column column : beforeColumnsList) {
beforeData.put(column.getName(), column.getValue());
}
JSONObject afterData = new JSONObject();
List<CanalEntry.Column> afterColumnsList = rowData.getAfterColumnsList();
for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
afterData.put(column.getName(), column.getValue());
}
System.out.println("TableName:" + tableName + ",EventType:" + eventType + ",After:"
+ beforeData + ",After:" + afterData);
}
}
}
}
}
}
}
创建数据库user表
CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, `remark` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;
插入数据
INSERT INTO `intl`.`user`(`id`, `name`, `remark`) VALUES (1, '哈喽', 'Canal测试');
输出结果
注意坑：
- 如果是基于阿里云服务器安装的Canal，记得开放11111端口（Canal的默认端口号）；
- 如果客户端调用了connector.subscribe("intl.*")方法，指定要监听的库，会覆盖instance.properties配置的数据库表规则；
- 如果Mysq binlog日志类型设置为mixed可能会导致connector.subscribe("intl.*")方法失效，进而监听整个Mysql实例。
Canal的部署也是支持集群的，需要配合ZooKeeper进行集群管理。Canal还有一个Web管理界面。
总结
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