Docker安装canal、mysql进行简单测试与实现redis和mysql缓存一致性

导读:本篇文章讲解 Docker安装canal、mysql进行简单测试与实现redis和mysql缓存一致性,希望对大家有帮助,欢迎收藏,转发!站点地址:www.bmabk.com

一、简介

canal [kə’næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费
早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。

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)。

当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x

canal github地址
在这里插入图片描述

二、MySQL 的 Binlog

1. Binlog介绍

MySQL 的二进制日志可以说 MySQL 最重要的日志了,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。
一般来说开启二进制日志大概会有 1%的性能损耗。二进制有两个最重要的使用场景:

  • 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,这就是我们常用的主从复制。

  • 就是数据恢复了,通过使用 MySQL Binlog 工具来使恢复数据,生产上要开启,不然真的要删库跑路了 。

2. Binlog 的分类

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。

  • statement:语句级,binlog 会记录每次一执行写操作的语句。比如
    update user set create_date=now()
    优点:节省空间。
    缺点:有可能造成数据不一致。
  • 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
    缺点:占用较大空间
  • 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,一些会产生不一致的情况还是会选择row。

综合对比
Canal 想做监控分析,选择 row 格式比较合适。

三、工作原理

1. MySQL主备复制原理

  • MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events,可以通过 show binlog events 进行查看)
  • MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
  • MySQL slave 重放 relay log 中事件,将数据变更反映它自己的数据
    在这里插入图片描述

2. canal 工作原理

  • 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 (即 canal )
  • canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

总结:

我们可以把canal理解为从机,拿到数据然后进行后续操作,可以同步到redis上,再也不需要进行延迟双删来保证mysql和redis的数据一致性了,而且还不会出现各种各样的问题!

四、canal使用场景

场景一: 阿里 Otter 中间件的一部分
Otter 是阿里用于进行异地数据库之间的同步框架,Canal 是其中一部分。

otter github地址
在这里插入图片描述
场景二:保证缓存和数据库一致性(我们今天要测试的)

在这里插入图片描述

场景三:实时数据分析

抓取业务表的新增变化数据,用于制作实时统计

五、安装mysql、redis

1. 安装mysql

sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql \
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

2. Docker配置MySQL

vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑

添加如下配置:

[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve
# 开启binlog日志:目录为docker里的目录
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin
# server_id 需保证唯一,不能和 canal 的 slaveId 重复
server-id=123456
binlog_format=row
# test数据库开启,不设置则所有库开启
binlog-do-db=test

3. 重新启动mysql

docker restart mysql

4. 创建用户并赋权限

查看mysql的 id:

docker ps

进入docker容器:

docker exec -it 7d /bin/bash

连接到mysql:

mysql -u root -p

创建用户并赋予权限:

GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal' ;

刷新:

flush privileges;

在这里插入图片描述

5. Win10连接mysql创建user表

CREATE TABLE `user`  (
  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(25) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `sex` varchar(1) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 8 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

6. 创建redis

docker run -p 6379:6379 --name redis \
-v /mydata/redis/data:/data \
-v /mydata/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf

六、安装canal

1. 启动容器

docker run -it --name canal -p 11111:11111 -d canal/canal-server:v1.1.5

查看三个容器:

docker ps

在这里插入图片描述

2. 配置canal

进入容器:

docker exec -it 56 /bin/bash

切换目录:

cd canal-server/conf/example

修改两个地方:

第一个是mysql的地址,第二个是我们创建数据库名字(可以使用默认带的,就是全部的库都进行收集binlog日志)

canal.instance.master.address=192.168.84.138:3306

canal.instance.filter.regex=test\..*

在这里插入图片描述

3. 查看日志

我们查看一下canal的日志,看是否启动成功!
首先进入容器:

docker exec -it 56 /bin/bash

切换目录:

cd canal-server/logs/example/

查看日志:

cat example.log

无报错,刚刚新建的表这里也可以检测到!

在这里插入图片描述

4. 查看canal.properties

cd /canal-server/conf
cat canal.properties

我们可以看到有很多个模式,可以把canal收集到的binlog发送到三大MQ中,或者tcp。

本次以tcp为准测试,如果大家有需求可以进行发送到MQ,往下滑都有对应的配置!

在这里插入图片描述

七、简单测试

1. 新建springboot项目,导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.junit.vintage</groupId>
            <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-core</artifactId>
    <version>2.8.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId>
    <artifactId>jackson-module-jaxb-annotations</artifactId>
    <version>2.8.6</version>
</dependency>

2. 编写测试文件

来自官方例子:

我把statis关键字删除了,方便和redis进行整合

例子地址

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.client.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;


/**
 * @author wangzhenjun
 * @date 2022/6/29 9:31
 */
@Configuration
public class SimpleCanalClientExample {

//    private static String REDIS_DATABASE = "mall";
//    private static String REDIS_KEY_ADMIN = "ums:admin";

    @Bean
    public void canalSync() {
        // 创建链接,第一个参数是canal的ip,第二个参数是canal的端口号,
        // 第三个参数是canal虚拟的模块名称,canal是创建的数据库账号密码
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.84.138",
                11111), "example", "canal", "canal");
        int batchSize = 1000;
        int emptyCount = 0;
        try {
            connector.connect();
            // 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件
            connector.subscribe("test\\..*");
            connector.rollback();
            int totalEmptyCount = 120;
            while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    emptyCount++;
                    System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    emptyCount = 0;
                    // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
                    printEntry(message.getEntries());
                }

                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }

            System.out.println("empty too many times, exit");
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    private void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }

            RowChange rowChage = null;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }

            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));

            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("-------&gt; before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("-------&gt; after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }
	
    private void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

在这里插入图片描述

3. 启动项目

在这里插入图片描述

4. 插入一条数据

INSERT INTO user VALUES (1,'小红','女');

在这里插入图片描述

总结:
我们测试是可以获取到binlog日志的,下面我们进入实战:实现redis缓存同步

八、实战redis同步缓存

1. 编写redis序列化配置类

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * @author wangzhenjun
 * @date 2022/6/30 9:24
 */
@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
        redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
        StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);
        Jackson2JsonRedisSerializer<?> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }

}

2. 添加redis增删改方法

主要添加了同步到redis的两个方法,这里是2分钟就会停止监听,大家可以按自己的来调整:

int totalEmptyCount = 120;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Column;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EntryType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.EventType;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowChange;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.RowData;
import com.alibaba.otter.canal.client.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;


/**
 * @author wangzhenjun
 * @date 2022/6/29 9:31
 */
@Configuration
public class SimpleCanalClientExample {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    private static final String KEY = "user:info";

    @Bean
    public void canalSync() {
        // 创建链接,第一个参数是canal的ip,第二个参数是canal的端口号,
        // 第三个参数是canal虚拟的模块名称,canal是创建的数据库账号密码
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.84.138",
                11111), "example", "canal", "canal");
        int batchSize = 1000;
        int emptyCount = 0;
        try {
            connector.connect();
            // 对应上面的配置只对test库进行获取binlog文件
            connector.subscribe("test\\..*");
            connector.rollback();
            int totalEmptyCount = 120;
            while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    emptyCount++;
                    System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    emptyCount = 0;
                    // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
                    printEntry(message.getEntries());
                }

                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }

            System.out.println("empty too many times, exit");
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    private void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }

            RowChange rowChage = null;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }

            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            System.out.println(String.format("================&gt; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));

            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    // 同步到redis
                    delete(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    // 同步到redis
                    insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("-------&gt; before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("-------&gt; after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    // 同步到redis
                    insertOrUpdate(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }

    private void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }

    /**
     * 更新或者添加触发同步到redis
     * @param columns
     */
    private void insertOrUpdate (List<Column> columns) {
        if (columns.size() > 0) {
            JSONObject json = new JSONObject();
            for (Column column : columns) {
                json.put(column.getName(), column.getValue());
            }
            redisTemplate.opsForHash().put(KEY,columns.get(0).getValue(),json.toJSONString());
        }
    }

    /**
     * 删除触发同步到redis
     * @param columns
     */
    private void delete (List<Column> columns) {
        if (columns.size() > 0) {
            redisTemplate.opsForHash().delete(KEY, columns.get(0).getValue());
        }
        
    }
}

3. 测试添加

数据库插入一条:

insert into user values (1,'我是测试添加','男');

控制台捕捉到信息:

在这里插入图片描述
我们看到redis已经有数据了,同步成功!

在这里插入图片描述

4. 测试更新

更细我们刚刚添加的那条数据:

update user set name = '修改了' where id = 1;

控制台捕捉到了更新信息:

在这里插入图片描述
redis也同步修改了!

在这里插入图片描述

5. 测试删除

我们先多添加几条哈:
在这里插入图片描述

删除id为1的那条数据:

delete from user where id = 1;

控制台捕捉到了删除信息:

在这里插入图片描述

redis也同步删除了!
在这里插入图片描述

九、总结

这样就实现了一个canal的应用场景,当然也可以把binlog的数据发送到MQ来!

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