一、Canal简介：
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）。
二、背景介绍：
早期，阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从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，从此开启了一段新纪元。
三、适用场景：
在一些复杂的业务逻辑中，可能插入或者查询数据都比较频繁，如果一直在数据库插入查询会造成速度非常慢，可以把数据库表分成两个库，一个库用来做查询，一个库作为插入数据，读写分离，怎么解决呢？就可以用canal框架来监听数据是否发生改变，来同步数据。
比如大部分人都做搜索引擎ES，咱们不可能每次数据库更新了数据手动去同步索引库，咱们就可以用Canal来监听数据库增删改时去重新导入索引库，保持数据一致性。
四、Canal的工作机制
复制过程分成三步：
(1) Master主库将改变记录，写到二进制日志(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从库向mysql master发送dump协议，将master主库的binary log events拷贝到它的中继日志(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。
四、Canal中间件功能
基于纯java语言开发，可以用于做增量数据订阅和消费功能。
相比于传统的数据同步，我们通常需要进行先搭建主从架构，然后使用binlog日志进行读取，然后指定需要同步的数据库，数据库表等信息。但是随着我们业务的不断复杂，这种传统的数据同步方式以及开始变得较为繁琐，不够灵活。
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)，通过对binlog数据进行解析即可获取需要同步的数据，在进行同步数据的过程中还可以加入开发人员的一些额外逻辑处理，比较开放。
Binlog的三种基本类型分别为：
STATEMENT模式只记录了sql语句，但是没有记录上下文信息，在进行数据恢复的时候可能会导致数据的丢失情况
ROW模式除了记录sql语句之外，还会记录每个字段的变化情况，能够清楚的记录每行数据的变化历史，但是会占用较多的空间，需要使用mysqlbinlog工具进行查看。
MIX模式比较灵活的记录，例如说当遇到了表结构变更的时候，就会记录为statement模式。当遇到了数据更新或者删除情况下就会变为row模式
五、安装Canal
1.准备工作：win10系统、jdk1.8、mysql5.7、canal1.1.1
2.连接自己的数据，检查binlog功能是否有开启，检查命令：show variables like 'log_bin';
3.如果显示状态为OFF表示该功能未开启，就需要找到自己安装的Mysql位置找到my.ini文件，在此文件的最下面一行加上如下（注意：保存文件后重启下自己的Mysql数据库）：
1 server-id=1 #不能与canal的slaveId重复即可
2 log-bin=mysql-bin
3 binlog_format = ROW #设置ROW模式
4.再次查看binlog功能是否有开启，检查命令：show variables like 'log_bin';
5.我们需要创建一个用户操作数据库的写入操作，我们需要给用户权限，执行如下sql语句：
1 CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
2 GRANT SHOW VIEW, SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
3 FLUSH PRIVILEGES;
6.下载我canal客户端，官方地址进行相应版本的安装包进行下载（注意：如果下载翻到本文最下面联系我）： https://github.com/alibaba/canal/releases
7.下载成功后，解压压缩包后进入conf下面的example目录下面的instance.properties文件打开编辑如下地方：
8.返回bin目录点击startup.bat启动canal服务端，如下图表示启动成功：
六、java代码实现
1.新建一个maven项目，导入maven jar包如下：
1 <dependency> 2 <groupId>com.alibaba.otter</groupId> 3 <artifactId>canal.client</artifactId> 4 <version>1.1.0</version> 5 </dependency>
2.编写测试代码
1 package com.fuzongle.canal.conf;
2
3 import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
4 import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
5 import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
6 import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
7 import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType; 8 import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType; 9 import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange; 10 import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message; 11 import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException; 12 13 import java.net.InetSocketAddress; 14 import java.util.List; 15 import java.util.Queue; 16 import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; 17 /** 18 * @Auther: fzl 19 * @Date: 2020/4/20 01:21 20 * @Description: 21 */ 22 public class TestCanal { 23 24 private static Queue<String> SQL_QUEUE = new ConcurrentLinkedQueue<>(); 25 26 public static void main(String[] args) { 27 //获取canalServer连接：本机地址,端口号 28 CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 29 11111), "example", "", ""); 30 int batchSize = 1000; 31 try { 32 //连接canalServer 33 connector.connect(); 34 //订阅Desctinstion 35 connector.subscribe(); 36 connector.rollback(); 37 try { 38 while (true) { 39 //尝试从master那边拉去数据batchSize条记录，有多少取多少 40 //轮询拉取数据 上面的where 41 Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); 42 long batchId = message.getId(); 43 int size = message.getEntries().size(); 44 if (batchId == -1 || size == 0) { 45 //睡眠 46 Thread.sleep(1000); 47 } else { 48 dataHandle(message.getEntries()); 49 } 50 connector.ack(batchId); 51 System.out.println("aa"+size); 52 //当队列里面堆积的sql大于一定数值的时候就模拟执行 53 if (SQL_QUEUE.size() >= 10) { 54 executeQueueSql(); 55 } 56 } 57 } catch (InterruptedException e) { 58 e.printStackTrace(); 59 } catch (InvalidProtocolBufferException e) { 60 e.printStackTrace(); 61 } 62 } finally { 63 connector.disconnect(); 64 } 65 66 67 } 68 69 70 71 72 /** 73 * 模拟执行队列里面的sql语句 74 */ 75 public static void executeQueueSql() { 76 int size = SQL_QUEUE.size(); 77 for (int i = 0; i < size; i++) { 78 String sql = SQL_QUEUE.poll(); 79 System.out.println("[sql]----> " + sql); 80 } 81 } 82 83 /** 84 * 数据处理 85 * 86 * @param entrys 87 */ 88 private static void dataHandle(List<CanalEntry.Entry> entrys) throws InvalidProtocolBufferException { 89 for (CanalEntry.Entry entry : entrys) { 90 if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) { 91 RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); 92 CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType(); 93 if (eventType == EventType.DELETE) { 94 saveDeleteSql(entry); 95 } else if (eventType == EventType.UPDATE) { 96 saveUpdateSql(entry); 97 } else if (eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) { 98 saveInsertSql(entry); 99 } 100 } 101 } 102 } 103 104 /** 105 * 保存更新语句 106 * 107 * @param entry 108 */ 109 private static void saveUpdateSql(CanalEntry.Entry entry) { 110 try { 111 RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); 112 List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList(); 113 for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) { 114 List<Column> newColumnList = rowData.getAfterColumnsList(); 115 StringBuffer sql = new StringBuffer("update " + entry.getHeader().getSchemaName() + "." + entry.getHeader().getTableName() + " set "); 116 for (int i = 0; i < newColumnList.size(); i++) { 117 sql.append(" " + newColumnList.get(i).getName() 118 + " = '" + newColumnList.get(i).getValue() + "'"); 119 if (i != newColumnList.size() - 1) { 120 sql.append(","); 121 } 122 } 123 sql.append(" where "); 124 List<Column> oldColumnList = rowData.getBeforeColumnsList(); 125 for (Column column : oldColumnList) { 126 if (column.getIsKey()) { 127 //暂时只支持单一主键 128 sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue()); 129 break; 130 } 131 } 132 SQL_QUEUE.add(sql.toString()); 133 } 134 } catch (InvalidProtocolBufferException e) { 135 e.printStackTrace(); 136 } 137 } 138 139 /** 140 * 保存删除语句 141 * 142 * @param entry 143 */ 144 private static void saveDeleteSql(CanalEntry.Entry entry) { 145 try { 146 RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); 147 List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList(); 148 for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) { 149 List<Column> columnList = rowData.getBeforeColumnsList(); 150 StringBuffer sql = new StringBuffer("delete from " + entry.getHeader().getSchemaName() + "." + entry.getHeader().getTableName() + " where "); 151 for (Column column : columnList) { 152 if (column.getIsKey()) { 153 //暂时只支持单一主键 154 sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue()); 155 break; 156 } 157 } 158 SQL_QUEUE.add(sql.toString()); 159 } 160 } catch (InvalidProtocolBufferException e) { 161 e.printStackTrace(); 162 } 163 } 164 165 /** 166 * 保存插入语句 167 * 168 * @param entry 169 */ 170 private static void saveInsertSql(CanalEntry.Entry entry) { 171 try { 172 RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); 173 List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList(); 174 for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) { 175 List<Column> columnList = rowData.getAfterColumnsList(); 176 StringBuffer sql = new StringBuffer("insert into " + entry.getHeader().getSchemaName() + "." + entry.getHeader().getTableName() + " ("); 177 for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) { 178 sql.append(columnList.get(i).getName()); 179 if (i != columnList.size() - 1) { 180 sql.append(","); 181 } 182 } 183 sql.append(") VALUES ("); 184 for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) { 185 sql.append("'" + columnList.get(i).getValue() + "'"); 186 if (i != columnList.size() - 1) { 187 sql.append(","); 188 } 189 } 190 sql.append(")"); 191 SQL_QUEUE.add(sql.toString()); 192 } 193 } catch (InvalidProtocolBufferException e) { 194 e.printStackTrace(); 195 } 196 } 197 }
3.如果数据库值发生改变之后会触发增删改，咱们可以拿到这个数据插入到其他数据库中。
