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我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
这时我注意到阿里开源的框架Canal，他可以很方便地同步数据库的增量数据到其他的存储应用。所以在这里总结一下，分享给各位读者参考~
我们先看官网的介绍
canal，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。
这句介绍有几个关键字：增量日志，增量数据订阅和消费。
这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。
接下来我们看一张官网提供的示意图：
canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议，MySQL mater收到canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，比如MySQL，Kafka，Elastic Search等等。
以下参考canal官网。
与其问canal能做什么，不如说数据同步有什么作用。
但是canal的数据同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量订阅和消费，canal可以做：
数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护业务cache(缓存)刷新带业务逻辑的增量数据处理当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x
我的Linux服务器安装的MySQL服务器是5.7版本。
MySQL的安装这里就不演示了，比较简单，网上也有很多教程。
然后在MySQL中需要创建一个用户，并授权：
-- 使用命令登录：mysql -u root -p -- 创建用户 用户名：canal 密码：Canal@123456 create user 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456'; -- 授权 *.*表示所有库 grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456'; 复制代码下一步在MySQL配置文件my.cnf设置如下信息：
[mysqld] # 打开binlog log-bin=mysql-bin # 选择ROW(行)模式 binlog-format=ROW # 配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的slaveId重复 server_id=1 复制代码改了配置文件之后，重启MySQL，使用命令查看是否打开binlog模式：
查看binlog日志文件列表：
查看当前正在写入的binlog文件：
MySQL服务器这边就搞定了，很简单。
去官网下载页面进行下载：github.com/alibaba/can…
我这里下载的是1.1.4的版本：
解压canal.deployer-1.1.4.tar.gz，我们可以看到里面有四个文件夹：
接着打开配置文件conf/example/instance.properties，配置信息如下：
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen ## v1.0.26版本后会自动生成slaveId，所以可以不用配置 # canal.instance.mysql.slaveId=0 # 数据库地址 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 # binlog日志名称 canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000001 # mysql主库链接时起始的binlog偏移量 canal.instance.master.position=154 # mysql主库链接时起始的binlog的时间戳 canal.instance.master.timestamp= canal.instance.master.gtid= # username/password # 在MySQL服务器授权的账号密码 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=Canal@123456 # 字符集 canal.instance.connectionCharset = UTF-8 # enable druid Decrypt database password canal.instance.enableDruid=false # table regex .*\\..*表示监听所有表 也可以写具体的表名，用，隔开 canal.instance.filter.regex=.*\\..* # mysql 数据解析表的黑名单，多个表用，隔开 canal.instance.filter.black.regex= 复制代码我这里用的是win10系统，所以在bin目录下找到startup.bat启动：
启动就报错，坑呀：
要修改一下启动的脚本startup.bat：
然后再启动脚本：
这就启动成功了。
首先引入maven依赖：
<dependency> <groupId>com.alibaba.otter</groupId> <artifactId>canal.client</artifactId> <version>1.1.4</version> </dependency> 复制代码然后创建一个canal项目，使用SpringBoot构建，如图所示：
在CannalClient类使用Spring Bean的生命周期函数afterPropertiesSet()：
@Component public class CannalClient implements InitializingBean { private final static int BATCH_SIZE = 1000; @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { // 创建链接 CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", ""); try { //打开连接 connector.connect(); //订阅数据库表,全部表 connector.subscribe(".*\\..*"); //回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始拿 connector.rollback(); while (true) { // 获取指定数量的数据 Message message = connector.getWithoutAck(BATCH_SIZE); //获取批量ID long batchId = message.getId(); //获取批量的数量 int size = message.getEntries().size(); //如果没有数据 if (batchId == -1 || size == 0) { try { //线程休眠2秒 Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } else { //如果有数据,处理数据 printEntry(message.getEntries()); } //进行 batch id 的确认。确认之后，小于等于此 batchId 的 Message 都会被确认。 connector.ack(batchId); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { connector.disconnect(); } } /** * 打印canal server解析binlog获得的实体类信息 */ private static void printEntry(List<Entry> entrys) { for (Entry entry : entrys) { if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) { //开启/关闭事务的实体类型，跳过 continue; } //RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征 //比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等 RowChange rowChage; try { rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e); } //获取操作类型：insert/update/delete类型 EventType eventType = rowChage.getEventType(); //打印Header信息 System.out.println(String.format("================》; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s", entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(), entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType)); //判断是否是DDL语句 if (rowChage.getIsDdl()) { System.out.println("================》;isDdl: true,sql:" + rowChage.getSql()); } //获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来 for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) { //如果是删除语句 if (eventType == EventType.DELETE) { printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); //如果是新增语句 } else if (eventType == EventType.INSERT) { printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); //如果是更新的语句 } else { //变更前的数据 System.out.println("------->; before"); printColumn(rowData.getBeforeColumnsList()); //变更后的数据 System.out.println("------->; after"); printColumn(rowData.getAfterColumnsList()); } } } } private static void printColumn(List<Column> columns) { for (Column column : columns) { System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated()); } } } 复制代码以上就完成了Java客户端的代码。这里不做具体的处理，仅仅是打印，先有个直观的感受。
最后我们开始测试，首先启动MySQL、Canal Server，还有刚刚写的Spring Boot项目。然后创建表：
CREATE TABLE `tb_commodity_info` ( `id` varchar(32) NOT NULL, `commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称', `commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格', `number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量', `description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表'; 复制代码然后我们在控制台就可以看到如下信息：
如果新增一条数据到表中：
INSERT INTO tb_commodity_info VALUES('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3','叉烧包','3.99',3,'又大又香的叉烧包，老人小孩都喜欢'); 复制代码控制台可以看到如下信息：
canal的好处在于对业务代码没有侵入，因为是基于监听binlog日志去进行同步数据的。实时性也能做到准实时，其实是很多企业一种比较常见的数据同步的方案。
通过上面的学习之后，我们应该都明白canal是什么，它的原理，还有用法。实际上这仅仅只是入门，因为实际项目中我们不是这样玩的...
实际项目我们是配置MQ模式，配合RocketMQ或者Kafka，canal会把数据发送到MQ的topic中，然后通过消息队列的消费者进行处理。
Canal的部署也是支持集群的，需要配合ZooKeeper进行集群管理。
Canal还有一个简单的Web管理界面。
转自：java技术爱好者 https://juejin.im/post/6859278867635388430?spm=a2c6h.12873639.0.0.3e5f6212ZzgJ3S
