基于Canal与MySQL的数据同步实现（canal和MySQL）

基于Canal与MySQL的数据同步实现

现今互联网时代，数据的重要性越来越突出，而如何实现数据间的同步与快速查询就成为了业务开发的瓶颈。从最初的轮询方式，到现在的基于消息队列的方式，数据同步技术不断更新迭代。本文将介绍一种基于Canal与MySQL的数据同步实现方式，并给出相应的代码实例。

Canal是什么？

Canal是基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费的功能，目前支持MySQL。Canal通过订阅MySQL的日志协议，解析binlog生成增量数据，并通过MQ进行消息投递，从而实现应用的增量数据订阅和消费。

Canal应用场景

Canal可以应用于分布式架构中，比如缓存与搜索的双写、读写分离的异构数据同步、业务中心数据拆分以及数据仓库等场景。

使用Canal实现MySQL数据同步

我们可以通过以下步骤来实现MySQL的数据同步：

1. 配置Canal服务器

我们需要下载Canal服务器并配置config.properties文件，该文件可以通过以下代码进行修改：

#canal server配置 
canal.id=1
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.defaultDatabaseName=test
canal.instance.filter.regex=test\..*
#与mq的配置信息 
canal.mq.topic=test
canal.mq.partition=0
canal.mq.dynamicTopic=false

其中canal.id表示Canal服务器的ID，canal.instance.master.address表示需要同步的MySQL的IP地址及端口号，canal.instance.dbUsername和canal.instance.dbPassword表示MySQL数据库的用户名和密码，canal.instance.defaultDatabaseName表示默认同步数据库名称，canal.instance.filter.regex则表示需要同步的数据表名称的正则表达式。

2. 启动Canal服务

在Canal服务器上执行以下命令，启动Canal服务：

sh bin/startup.sh

启动Canal服务后，我们就可以开始同步MySQL数据库了。

3. 配置MQ消费端

在使用Canal进行数据同步后，我们需要配置对应的MQ消费端，以接收Canal的MQ消息。可以使用Kafka、RocketMQ等消息中间件。以下是Kafka的配置文件示例：

#producer配置 
bootstrap.servers=127.0.0.1:9092
acks=all
retries=0
batch.size=16384
linger.ms=1
buffer.memory=33554432
#consumer配置 
bootstrap.servers=127.0.0.1:9092
group.id=test
enable.auto.commit=true
auto.commit.interval.ms=1000
session.timeout.ms=30000

4. 编写消费端程序

在配置完MQ消费端之后，我们就需要针对不同的数据表进行消费数据，并处理同步逻辑。以下是实现Kafka消费端的处理程序示例：

public class CanalClient {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CanalClient.class);

    private CanalConnector canalConnector;
    private LinkedList futures;
    private ExecutorService executorService;
    private CanalMQProducer canalMqProducer;
    private String topicName;

    public CanalClient() {
        String zkAddress = "127.0.0.1:2181";
        String destination = "example";

        futures = new LinkedList();
        executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        CanalMQProducer canalMqProducer = new CanalKafkaProducer();

        canalConnector = CanalConnectors.newClusterConnector(zkAddress, destination, null, null);
        canalConnector.connect();
        canalConnector.subscribe(".*\\..*");
        canalConnector.rollback();
    }

    public void start() {
        logger.info("[CanalClient] starting...");
        while (true) {
            Message message = canalConnector.getWithoutAck(100);
            long batchId = message.getId();
            if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                continue;
            }
            Acknowledgment acknowledgment = message::ack;
            List entries = message.getEntries();
            futures.offer(executorService.submit(new CanalTask(canalMqProducer, entries, topicName, acknowledgment)));
        }
    }
}

以上代码中，通过CanalConnector连接到Canal Server，使用CanalMQProducer实现MQ消息的生成。通过线程池对消费逻辑进行并行化处理，提升了消费效率。

总结

本文介绍了使用Canal实现MySQL数据同步的方法。Canal不仅提供了良好的数据订阅和消费能力，而且可以方便地与其他消息中间件进行集成。通过Canal，我们可以实现数据库数据的实时同步，进一步提升业务系统的数据处理效率和准确性。