Canal是阿里巴巴旗下的一款開源項(xiàng)目，利用Java開發(fā)。主要用途是基于MySQL數(shù)據(jù)庫增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱和消費(fèi)，目前主要支持MySQL。

GitHub地址：https://github.com/alibaba/canal

在介紹Canal內(nèi)部原理之前，首先來了解一下MySQL Master/Slave同步原理：

MySQL master啟動binlog機(jī)制，將數(shù)據(jù)變更寫入二進(jìn)制日志（binary log, 其中記錄叫做二進(jìn)制日志事件binary log events，可以通過show binlog events進(jìn)行查看）MySQL slave（I/O thread）將master的binary log events拷貝到它的中繼日志（relay log）MySQL slave（SQL thread）重放relay log中事件，將數(shù)據(jù)變更反映它自己的數(shù)據(jù)中

Canal工作原理：

Canal模擬MySQL slave的交互協(xié)議，偽裝自己為MySQL slave，向MySQL master發(fā)送dump協(xié)議MySQL master收到dump請求，開始推送binary log給slave（也就是canal）Canal解析binary log對象（原始為byte流）

簡而言之，Canal是通過模擬成為MySQL的slave，監(jiān)聽MySQL的binlog日志來獲取數(shù)據(jù)。當(dāng)把MySQL的binlog設(shè)置為row模式以后，可以獲取到執(zhí)行的每一個Insert/Update/Delete的腳本，以及修改前和修改后的數(shù)據(jù)，基于這個特性，Canal就能高效的獲取到MySQL數(shù)據(jù)的變更。 Canal架構(gòu)：

說明： server代表一個Canal運(yùn)行實(shí)例，對應(yīng)于一個jvm instance對應(yīng)于一個數(shù)據(jù)隊(duì)列（1個server對應(yīng)1..n個instance)

EventParser：數(shù)據(jù)源接入，模擬slave協(xié)議和master進(jìn)行交互，協(xié)議解析

EventSink：Parser和Store連接器，主要進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，加工，分發(fā)的工作

EventStore：負(fù)責(zé)存儲

MemoryMetaManager：增量訂閱和消費(fèi)信息管理器

Event Parser設(shè)計(jì)：

整個parser過程大致可分為以下幾步：

Connection獲取上一次解析成功的log position（如果是第一次啟動，則獲取初始指定的位置或者是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的binlog log position）Connection建立連接，向MySQL master發(fā)送BINLOG_DUMP請求MySQL開始推送binary Log接收到的binary Log通過BinlogParser進(jìn)行協(xié)議解析，補(bǔ)充一些特定信息。如補(bǔ)充字段名字、字段類型、主鍵信息、unsigned類型處理等將解析后的數(shù)據(jù)傳入到EventSink組件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲（這是一個阻塞操作，直到存儲成功）定時記錄binary Log位置，以便重啟后繼續(xù)進(jìn)行增量訂閱

如果需要同步的master宕機(jī)，可以從它的其他slave節(jié)點(diǎn)繼續(xù)同步binlog日志，避免單點(diǎn)故障。 Event Sink設(shè)計(jì)：

EventSink主要作用如下：

數(shù)據(jù)過濾：支持通配符的過濾模式，表名，字段內(nèi)容等

數(shù)據(jù)路由/分發(fā)：解決1:n（1個parser對應(yīng)多個store的模式）

數(shù)據(jù)歸并：解決n:1（多個parser對應(yīng)1個store）

數(shù)據(jù)加工：在進(jìn)入store之前進(jìn)行額外的處理，比如join 數(shù)據(jù)1:n業(yè)務(wù)

為了合理的利用數(shù)據(jù)庫資源， 一般常見的業(yè)務(wù)都是按照schema進(jìn)行隔離，然后在MySQL上層或者dao這一層面上，進(jìn)行一個數(shù)據(jù)源路由，屏蔽數(shù)據(jù)庫物理位置對開發(fā)的影響，阿里系主要是通過cobar/tddl來解決數(shù)據(jù)源路由問題。所以，一般一個數(shù)據(jù)庫實(shí)例上，會部署多個schema，每個schema會有由1個或者多個業(yè)務(wù)方關(guān)注。

數(shù)據(jù)n:1業(yè)務(wù)

同樣，當(dāng)一個業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到一定的量級后，必然會涉及到水平拆分和垂直拆分的問題，針對這些拆分的數(shù)據(jù)需要處理時，就需要鏈接多個store進(jìn)行處理，消費(fèi)的位點(diǎn)就會變成多份，而且數(shù)據(jù)消費(fèi)的進(jìn)度無法得到盡可能有序的保證。所以，在一定業(yè)務(wù)場景下，需要將拆分后的增量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并處理，比如按照時間戳/全局id進(jìn)行排序歸并。 Event Store設(shè)計(jì)：

支持多種存儲模式，比如Memory內(nèi)存模式。采用內(nèi)存環(huán)裝的設(shè)計(jì)來保存消息，借鑒了Disruptor的RingBuffer的實(shí)現(xiàn)思路。 RingBuffer設(shè)計(jì)：

定義了3個cursor：

put：Sink模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲的最后一次寫入位置（同步寫入數(shù)據(jù)的cursor）

get：數(shù)據(jù)訂閱獲取的最后一次提取位置（同步獲取的數(shù)據(jù)的cursor）

ack：數(shù)據(jù)消費(fèi)成功的最后一次消費(fèi)位置

借鑒Disruptor的RingBuffer的實(shí)現(xiàn)，將RingBuffer拉直來看：

實(shí)現(xiàn)說明：

put/get/ack cursor用于遞增，采用long型存儲。三者之間的關(guān)系為put>=get>=ackbuffer的get操作，通過取余或者操作。(操作：cusor (size - 1) , size需要為2的指數(shù)，效率比較高)

Instance設(shè)計(jì)：

instance代表了一個實(shí)際運(yùn)行的數(shù)據(jù)隊(duì)列，包括了EventPaser、EventSink、EventStore等組件。抽象了CanalInstanceGenerator，主要是考慮配置的管理方式：

manager方式：和你自己的內(nèi)部web console/manager系統(tǒng)進(jìn)行對接。(目前主要是公司內(nèi)部使用)

spring方式：基于spring xml + properties進(jìn)行定義，構(gòu)建spring配置。 Server設(shè)計(jì)：

server代表了一個Canal運(yùn)行實(shí)例，為了方便組件化使用，特意抽象了Embeded(嵌入式)/Netty(網(wǎng)絡(luò)訪問)的兩種實(shí)現(xiàn)。

增量訂閱/消費(fèi)設(shè)計(jì)：

具體的協(xié)議格式，可參見：CanalProtocol.proto。數(shù)據(jù)對象格式：EntryProtocol.proto

Entry
  Header
    logfileName [binlog文件名]
    logfileOffset [binlog position]
    executeTime [binlog里記錄變更發(fā)生的時間戳]
    schemaName [數(shù)據(jù)庫實(shí)例]
    tableName [表名]
    eventType [insert/update/delete類型]
  entryType  [事務(wù)頭BEGIN/事務(wù)尾END/數(shù)據(jù)ROWDATA]
  storeValue [byte數(shù)據(jù),可展開，對應(yīng)的類型為RowChange]

RowChange
isDdl    [是否是ddl變更操作，比如create table/drop table]
sql   [具體的ddl sql]
rowDatas  [具體insert/update/delete的變更數(shù)據(jù)，可為多條，1個binlog event事件可對應(yīng)多條變更，比如批處理]
beforeColumns [Column類型的數(shù)組]
afterColumns [Column類型的數(shù)組]

Column
index    [column序號]
sqlType   [jdbc type]
name    [column name]
isKey    [是否為主鍵]
updated   [是否發(fā)生過變更]
isNull   [值是否為null]
value    [具體的內(nèi)容，注意為文本]

針對上述的補(bǔ)充說明：

1.可以提供數(shù)據(jù)庫變更前和變更后的字段內(nèi)容，針對binlog中沒有的name、isKey等信息進(jìn)行補(bǔ)全

2.可以提供ddl的變更語句

Canal HA機(jī)制：

Canal的HA實(shí)現(xiàn)機(jī)制是依賴zookeeper實(shí)現(xiàn)的，主要分為Canal server和Canal client的HA。 Canal server:為了減少對MySQL dump的請求，不同server上的instance要求同一時間只能有一個處于running狀態(tài)，其他的處于standby狀態(tài)。

Canal client:為了保證有序性，一份instance同一時間只能由一個Canal client進(jìn)行g(shù)et/ack/rollback操作，否則客戶端接收無法保證有序。 Canal Server HA架構(gòu)圖：

大致步驟：

• Canal server要啟動某個Canal instance時都先向Zookeeper進(jìn)行一次嘗試啟動判斷 (實(shí)現(xiàn)：創(chuàng)建EPHEMERAL節(jié)點(diǎn)，誰創(chuàng)建成功就允許誰啟動)
• 創(chuàng)建Zookeeper節(jié)點(diǎn)成功后，對應(yīng)的Canal server就啟動對應(yīng)的Canal instance，沒有創(chuàng)建成功的Canal instance就會處于standby狀態(tài)
• 一旦Zookeeper發(fā)現(xiàn)Canal server A創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)消失后，立即通知其他的Canal server再次進(jìn)行步驟1的操作，重新選出一個Canal server啟動instance
• Canal client每次進(jìn)行connect時，會首先向Zookeeper詢問當(dāng)前是誰啟動了Canal instance，然后和其建立鏈接，一旦鏈接不可用，會重新嘗試connect

Canal Client的方式和Canal server方式類似，也是利用Zookeeper的搶占EPHEMERAL節(jié)點(diǎn)的方式進(jìn)行控制。

到此這篇關(guān)于詳解監(jiān)聽MySQL的binlog日志工具分析：Canal的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL的binlog日志內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！