Canal——数据同步_canal数据同步

1.数据同步到数据库：

• 在介绍方案2之前我们先来介绍一下MySQL复制的原理，如下图所示：

• • 主服务器操作数据，并将数据写入Bin log
  • 从服务器调用I/O线程读取主服务器的Bin log，并且写入到自己的Relay log中，再调用SQL线程从Relay log中解析数据，从而同步到自己的数据库中

• 方案2就是：

• • 上面MySQL的整个复制流程可以总结为一句话，那就是：从服务器读取主服务器Bin log中的数据，从而同步到自己的数据库中
  • 我们方案2也是如此，就是在概念上把主服务器改为MySQL，把从服务器改为Redis而已（如下图所示），当MySQL中有数据写入时，我们就解析MySQL的Bin log，然后将解析出来的数据写入到Redis中，从而达到同步的效果

• 例如下面是一个云数据库实例分析：

• • 云数据库与本地数据库是主从关系。云数据库作为主数据库主要提供写，本地数据库作为从数据库从主数据库中读取数据
  • 本地数据库读取到数据之后，解析Bin log，然后将数据写入写入同步到Redis中，然后客户端从Redis读数据

• 这个技术方案的难点就在于： 如何解析MySQL的Bin Log。但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同时由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多种形式，分析binlog实现同步的工作量是非常大的

Canal开源技术

• 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）
• 开源参考地址有：https://github.com/liukelin/canal_mysql_nosql_sync
• 工作原理（模仿MySQL复制）：

• • 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）

• 架构：

• • eventParser (数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析)
  • eventSink (Parser和Store链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作)
  • eventStore (数据存储)
  • metaManager (增量订阅&消费信息管理器)
  • server代表一个canal运行实例，对应于一个jvm
  • instance对应于一个数据队列 （1个server对应1..n个instance)
  • instance模块：

• 大致的解析过程如下：

• • parse解析MySQL的Bin log，然后将数据放入到sink中
  • sink对数据进行过滤，加工，分发
  • store从sink中读取解析好的数据存储起来
  • 然后自己用设计代码将store中的数据同步写入Redis中就可以了
  • 其中parse/sink是框架封装好的，我们做的是store的数据读取那一步

• 更多关于Cancl可以百度搜索
• 下面是运行拓扑图

• MySQL表的同步，采用责任链模式，每张表对应一个Filter 。例如zvsync中要用到的类设计如下：

• 下面是具体化的zvsync中要用到的类 ，每当新增或者删除表时，直接进行增删就可以了

Canal的架构设计

Canal 伪装成 MySQL 从节点，mySQL master 会推送 binary log 给canal，canal读取 MySQL binlog的变更信息并生成消息，客户端订阅这些数据变更消息，处理并存储。只要开发一个 Canal客户端就可以解析出MySQL的操作，再将这些数据发送到大数据流计算处理引擎，即可以实现对 MySQL 实时处理。

我们一般使用canal时，只需要引入一个客户端，比如java类似这样：

<dependency>

<groupId>com.alibaba.otter</groupId>

<artifactId>canal.client</artifactId>

<version>1.1.0</version>

</dependency>

然后就可以订阅binlog消息了。

另外canal也支持直接把binlog消息发送到mq，这样对多语言的支持更好一些。

canal自身帮我们做了很多事，这样我们自己写的客户端才能更简单，更专注于业务。下面就来看看canal内部的架构。

说明：

server代表一个canal运行实例，对应于一个jvm

instance对应于一个数据队列

核心是instance模块，它包含：

1. eventParser (数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析)

parser模块

parser模块用来订阅binlog事件，然后通过sink投递到store。parser模块底层依赖dbsync、driver模块。

eventSink (Parser和Store链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作)

1. eventStore (数据存储)

1. metaManager (增量订阅&消费信息管理器)

meta模块

核心接口为CanalMetaManager，实现了订阅&消费的机制，主要用于记录canal消费到的mysql binlog的位置。CanalMetaManager接口有几个实现类：

FileMixedMetaManager

MemoryMetaManager

MixedMetaManager

PeriodMixedMetaManager

ZooKeeperMetaManager

这些实现类之间有些会持有其它实现的引用来装饰自己的功能（装饰器模式），

CanalServer的两种实现方式

这两个实现代表了canal的两种应用模式，CanalServerWithNetty在canal独立部署场景发挥作用，开发者只需要实现cient，不同的应用通过canal client与canal server进行通信，canal client的请求统一由CanalServerWithNetty接受进行处理。

而通过CanalServerWithEmbeded，可以不需要独立部署canal，而是把canal嵌入到我们自己的服务里。但是这种对开发者的要求就比较高。

下面的图表示二者的关系，

CanalServerWithEmbedded 内部管理所有的CanalInstance，通过 Client 的信息（destination），找到 Client 订阅的 CanalInstance，然后调用 CanalInstance 内部的各个模块进行处理（4个模块 ）

CanalInstance模块解析