0 Canal介绍
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）
1 MySQL 的 Binlog
1.1 什么是 Binlog
MySQL 的二进制日志，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。二进制有两个最重要的使用场景:
① 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。
② 数据恢复，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
1.2 Binlog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，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，在某些情况下譬如：当函数中包含 UUID() 时；包含AUTO_INCREMENT 字段的表被更新时；执行 INSERT DELAYED 语句时；用 UDF 时；会按照ROW 的方式进行处理
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
1.3 Mysql主从复制
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
Canal原理很简单，即伪装成mysql的slave节点，假装从Master拷贝数据。使用场景如下：
1.4 修改mysql配置文件
修改/etc/my.cnf文件如下内容
#开启binlog
log_bin = mysql-bin
#binlog日志类型
binlog_format = row
#MySQL服务器唯一id
server_id = 1
#设置需要同步的库
binlog-do-db=canal
binlog-do-db 根据自己的情况进行修改，指定具体要同步的数据库，如果不配置则表示所有数据库均开启 Binlog。修改完成后重启mysql生效
service mysql restart
1.5 测试binlog是否生效
建表
create table student (
id varchar(20)
,name varchar(20)
,age int
,sex varchar(5)
) ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET=utf8 COLLATE=utf8_general_ci;
插入数据
insert into student values('1001','zhangsan',18,'male');
对比查看未插入数据前binlog
可以看到binlog发生了变化，说明配置生效了。
1.6 Mysql中新建canal用户
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
2 安装Canal
2.1 下载canal
进入官网下载canal安装包，这里以1.1.2版本为例
https://github.com/alibaba/canal/releases
2.2 创建canal文件夹并解压
这里的canal文件包解压后是很多文件，因此建议建立一个独立的文件夹用于存放解压后的文件。
mkdir canal
tar -zxvf canal.deployer-1.1.2.tar.gz -C ./canal
2.3 修改canal.properties 的配置
说明：
① 这个文件是 canal 的基本通用配置，canal 端口号默认就是 11111，修改 canal 的输出 model，默认 tcp，改为输出到 kafka.
② 多实例配置如果创建多个实例，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。
2.4 修改 instance.properties
我们这里只读取一个 MySQL 数据，所以只有一个实例，这个实例的配置文件在conf/example 目录下
vim instance.properties
- 配置Mysql服务器地址
#################################################
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
canal.instance.mysql.slaveId=10
# enable gtid use true/false
canal.instance.gtidon=false
# position info
canal.instance.master.address=wavehouse-3:3306
注意：这里的canal.instance.mysql.slaveId=10，只要和my.cnf中的server_id不一样即可，因为在这里canal是伪装成mysql的slave，因此id要不一样。
2）配置连接 MySQL 的用户名和密码，默认就是我们前面授权的 canal
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
canal.instance.defaultDatabaseName =canal
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
2.5 启动canal
./startup.sh
3 实时监控
3.1 创建maven项目
3.2 添加依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>
3.3 根据Canal的架构写代码
package com.chen.canal;
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;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
public class CanalClient {
public static void main(String[] args) throws InvalidProtocolBufferException {
//1.获取Canal连接对象
CanalConnector canalConnector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.2.202", 11111),
"example", "", "");
while (true){
//2.获取连接
canalConnector.connect();
//3.指定需要监控的数据库
canalConnector.subscribe("canal.*");
//4.获取message
Message message = canalConnector.get(100);
//4.1获取entries
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
//4.2 判断是否有数据
if(entries.size() <= 0){
System.out.println("当前没有数据，休息一下~~~~");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}else{
//如果有数据，则进行遍历
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
//5.获取表名
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
//6.获取entryType
CanalEntry.EntryType entryType = entry.getEntryType();
//7.判断entryType类型是否未ROWDATA
if(CanalEntry.EntryType.ROWDATA.equals(entryType)){
//7.1如果是则序列化数据
ByteString storeValue = entry.getStoreValue();
//8.反序列化
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(storeValue);
//9.获取事件类型
CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
//10.获取具体的数据
List<CanalEntry.RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
//11.遍历打印数据
for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) {
//11.1获取before的数据
List<CanalEntry.Column> beforeColumnsList = rowData.getBeforeColumnsList();
//11.2新建JSON存放before数据
JSONObject beforeData = new JSONObject();
for (CanalEntry.Column column : beforeColumnsList) {
beforeData.put(column.getName(),column.getValue());
}
//11.3获取after数据
List<CanalEntry.Column> afterColumnsList = rowData.getAfterColumnsList();
//11.4新建JSON存放after数据
JSONObject afterData = new JSONObject();
for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
afterData.put(column.getName(),column.getValue());
}
//12.打印
System.out.println("TableName: "+tableName+" ,EvenType: "+eventType+
" ,Before: "+beforeData+",After: "+afterData);
}
}
}
}
}
}
}
3.3.1 插入数据
insert into student values('1002','lisi',28,'fe');
插入数据后我们可以发现是After更新，Before不更新，因为Before之前没有数据为空
3.3.2 插入多行数据
insert into student values('1003','wangwu',29,'fe'),('1004','zhaoliu',38,'male'),('1005','zhuqi',8,'male')
3.3.3 更新数据
update student set age=22 where id=1002;
更新数据会在before和after中均有数据，before是修改前数据，after则是修改后数据
3.3. 删除数据
delete from student where id=1003;
删除后数据不存在，所以before中有数据，而after中没有数据
3.4 Kafka模式测试
1）修改 canal.properties 中 canal 的输出 model，默认 tcp，改为输出到 kafka
2）修改 Kafka 集群的地址
3）修改 instance.properties 输出到 Kafka 的主题以及分区数
注意：默认还是输出到指定 Kafka 主题的一个 kafka 分区，因为多个分区并行可能会打乱 binlog 的顺序 ， 如 果 要 提 高 并 行 度 ， 首 先 设 置 kafka 的 分 区 数 >1, 然 后 设 置canal.mq.partitionHash 属性
4）启动 Canal
启动Canal之前，先启动kafka，启动kafka需要先启动zookeeper
bin/zkServer.sh start
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
5）看到 CanalLauncher 你表示启动成功，同时会创建 canal_test 主题
6）启动 Kafka 消费客户端测试，查看消费情况
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.2.200:9092 --topic canal_test
7）向 MySQL 中插入数据后查看消费者控制台
insert into student values('1008','zhuba',29,'fe'),('1009','yangjiu',38,'male');
kafka是将插入后的多条数据写在json数组中
- 更新MySQL数据查看消费者控制台
update student set name='zhuba2' where id=1008;
更新后Kafka将old字段展示为旧的数据，data字段展示为新的数据
9）删除MySQL数据查看消费控制台
delete from student where id=1005;
