Canal+KafkaでMySQLとRedis間のデータ同期を実現 (2)

同期用の MQ コンシューマを作成する

kafka 構成情報を application.yml 構成ファイルに追加します。

spring:
  kafka:
      # Kafka服务地址
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
    consumer:
      # 指定一个默认的组名
      group-id: consumer-group1
      #序列化反序列化
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 批量抓取
      batch-size: 65536
      # 缓存容量
      buffer-memory: 524288

上記の Kafka 消費コマンドによれば、json データの構造がわかっているので、受信する CanalBean オブジェクトを作成できます。

public class CanalBean {
    //数据
    private List<TbCommodityInfo> data;
    //数据库名称
    private String database;
    private long es;
    //递增，从1开始
    private int id;
    //是否是DDL语句
    private boolean isDdl;
    //表结构的字段类型
    private MysqlType mysqlType;
    //UPDATE语句，旧数据
    private String old;
    //主键名称
    private List<String> pkNames;
    //sql语句
    private String sql;
    private SqlType sqlType;
    //表名
    private String table;
    private long ts;
    //(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(删除)DELETE、(删除表)ERASE等等
    private String type;
    //getter、setter方法
}
public class MysqlType {
    private String id;
    private String commodity_name;
    private String commodity_price;
    private String number;
    private String description;
    //getter、setter方法
}
public class SqlType {
    private int id;
    private int commodity_name;
    private int commodity_price;
    private int number;
    private int description;
}

最後に、消費用のコンシューマ CanalConsumer を作成できます。

@Component
public class CanalConsumer {
    //日志记录
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CanalConsumer.class);
    //redis操作工具类
    @Resource
    private RedisClient redisClient;
    //监听的队列名称为：canaltopic
    @KafkaListener(topics = "canaltopic")
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        String value = (String) consumer.value();
        log.info("topic名称:{},key:{},分区位置:{},下标:{},value:{}", consumer.topic(), consumer.key(),consumer.partition(), consumer.offset(), value);
        //转换为javaBean
        CanalBean canalBean = JSONObject.parseObject(value, CanalBean.class);
        //获取是否是DDL语句
        boolean isDdl = canalBean.getIsDdl();
        //获取类型
        String type = canalBean.getType();
        //不是DDL语句
        if (!isDdl) {
            List<TbCommodityInfo> tbCommodityInfos = canalBean.getData();
            //过期时间
            long TIME_OUT = 600L;
            if ("INSERT".equals(type)) {
                //新增语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //新增到redis中,过期时间是10分钟
                    redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
                }
            } else if ("UPDATE".equals(type)) {
                //更新语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //更新到redis中,过期时间是10分钟
                    redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
                }
            } else {
                //删除语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //从redis中删除
                    redisClient.deleteKey(id);
                }
            }
        }
    }
}

MySQL と Redis の同期をテストする

mysql に対応するテーブル構造は次のとおりです。

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';

まず、MySQL でテーブルを作成します。次に、プロジェクトを開始してデータを追加します。

INSERT INTO `canaldb`.`tb_commodity_info` (`id`, `commodity_name`, `commodity_price`, `number`, `description`) VALUES ('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3', '叉包', '3.99', '3', '大叉包，老喜欢');

新しいデータが tb_commodity_info テーブルで見つかりました。

Redis は対応するデータも見つけ、同期が成功したことを証明しました。

更新されたらどうなるでしょうか？Update ステートメントを試してください。

UPDATE `canaldb`.`tb_commodity_info` SET `commodity_name`='青菜包',`description`='便宜的青菜包' WHERE `id`='3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3';

問題ない！

要約する

運河のデメリット:

canal は増分データのみを同期できます。
これはリアルタイム同期ではなく、準リアルタイム同期です。
いくつかのバグはありますが、コミュニティは非常に活発であり、提起されたバグは時間内に修正される可能性があります。
MQ シーケンスの問題。ウェブサイトの回答を参照してください

欠点はありますが、結局のところ完璧な技術（製品）はなく、適合性が最も重要です。この記事は、複数の記事を公開するブログOpenWriteによって公開されています。

Canal+KafkaでMySQLとRedis間のデータ同期を実現 (2)

Canal+KafkaでMySQLとRedis間のデータ同期を実現 (2)

同期用の MQ コンシューマを作成する

MySQL と Redis の同期をテストする

要約する

おすすめ