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Canal使用

web 2025/5/2 1:20:50

Canal

1.项目问题分析-数据同步问题

1.1问题分析

问题一：专辑数据修改同步缓存的问题

  /*** 根据专辑ID查询专辑信息（包含专辑标签及值）-从数据库获取* 存入redis中业务数据key=album:info:1 锁key=album:info:1:lock* @param id* @return*/@Override@GuiGuCache(prefix="album:info:") public AlbumInfo getAlbumInfoFromDB(Long id) {//1.根据专辑ID主键查询专辑信息AlbumInfo albumInfo = albumInfoMapper.selectById(id);//2.根据专辑ID查询标签列表if (albumInfo != null) {LambdaQueryWrapper<AlbumAttributeValue> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();queryWrapper.eq(AlbumAttributeValue::getAlbumId, id);List<AlbumAttributeValue> attributeValueList = albumAttributeValueMapper.selectList(queryWrapper);albumInfo.setAlbumAttributeValueVoList(attributeValueList);}return albumInfo;}

问题说明：

在查询专辑详情数据时，为避免频繁io，提高查询效率，在详情数据获取的同时，利用缓存机制，将详情数据存储到redis实现的缓存机制中，但带来效率提升的同时也带来了问题，就是如果在专辑录入之后，因为业务数据更新等原因，对于mysql中专辑原数据进行了修改，将导致redis中缓存数据和mysql中原始数据不一致的问题

问题二：用户信息缓存问题

UserInfoServiceImpl用户登录成功后

   /*** 查询用户基本信息** @param userId* @return*/@Override@GuiGuCache(prefix = "userInfoVo:")public UserInfoVo getUserInfo(Long userId) {//1.根据主键ID查询用户对象UserInfo userInfo = userInfoMapper.selectById(userId);//2.将用户PO对象转为VO对象return BeanUtil.copyProperties(userInfo, UserInfoVo.class);}

问题说明：

用户认证登录实现成功后，再查询用户信息回显，第一次从mysql的user_info表中查询数据后，对数据进行了缓存，若用户在之后对个人信息进行了更新或者补充，将导致数据不一致，不能及时更新的问题。

1.2方案说明

常用方案：

1.redis的延时双删策略

2.消息队列同步

3.canal同步

第一、redis的延时双删策略

延时双删策略是一种常见的保证MySQL和Redis数据一致性的方法。其主要流程包括：先删除缓存，然后更新数据库。这个过程完成后，大约在数据库从库更新后再次删除缓存。具体的步骤如下：

  1. 先执行redis.del(key)操作删除缓存；
  2. 然后执行写数据库的操作；
  3. 休眠一段时间（例如500毫秒），根据具体的业务时间来定；
  4. 再次执行redis.del(key)操作删除缓存。

延时双删策略通过这种方式尝试达到最终的数据一致性，但是这并不是强一致性，因为MySQL和Redis主从节点数据的同步并不是实时的，所以需要等待一段时间以增强它们的数据一致性。同时，由于读写是并发的，可能出现缓存和数据库数据不一致的问题

第二、消息队列同步方案

消息队列同步方案是一种常见的MySQL和Redis数据同步方法，其主要流程包括：将MySQL的数据变化消息队列同步方案是一种常见的MySQL和Redis数据同步方法，其主要流程包括：将MySQL的数据变化作为消息发布到消息队列（如Kafka、RabbitMQ等），然后由另一个消费者程序从消息队列中读取数据并写入Redis。这种方式可以实现数据的异步同步，降低系统压力。

具体步骤如下：

  1. 在MySQL数据库中进行增删改操作时，同时将相应的数据变化作为消息发布到消息队列中；
  2. 启动一个消费者程序，监听消息队列中的消息，并将消息中的MySQL数据变化写入Redis缓存中；
  3. 当消费者程序处理完一条消息后，需要确认该消息已被处理，可以使用消息队列的确认机制或者手动确认；
  4. 如果消费者程序出现异常或宕机等情况，需要保证消息队列中的消息不会丢失，可以选择持久化消息队列或将消息备份到其他存储介质中。

使用消息队列同步方案可以有效地解决MySQL和Redis数据同步的问题，并且能够实现数据的异步处理和削峰填谷的效果。但是由于消息队列本身也存在一定的延迟和可靠性问题。

第三、canal同步方案

Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志解析的数据同步工具，可以实现MySQL数据库的增量数据订阅和消费。Canal方案可以用于实现MySQL和Redis之间的数据同步，具体流程如下：

  1. 在MySQL数据库中开启binlog日志功能，并配置Canal客户端连接到MySQL主库；
  2. 启动Canal客户端，监听MySQL主库的binlog日志变化，并将变化的数据实时推送到指定的队列中；
  3. 启动一个消费者程序，监听Canal客户端推送过来的数据，并将数据写入Redis缓存中；
  4. 当消费者程序处理完一条消息后，需要确认该消息已被处理，可以使用消息队列的确认机制或者手动确认；
  5. 如果消费者程序出现异常或宕机等情况，需要保证消息队列中的消息不会丢失，可以选择持久化消息队列或将消息备份到其他存储介质中。

使用Canal方案可以实现MySQL和Redis之间的实时数据同步，并且支持多种数据源和数据格式。但是需要注意的是，由于Canal方案依赖于MySQL的binlog日志，所以需要确保MySQL主库的binlog日志功能已经开启，并且Canal客户端能够正确地连接到MySQL主库

本项目中选择第三个方案：canal同步方案

2.数据同步方案- Canal

2.1 Canal 概念

2.1.1 什么是Canal

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。

官网：https://github.com/alibaba/canal

2.1.2Canal的特征

Canal具有以下特征：

  1. 高性能：Canal 采用了基于网络协议的方式来解析和同步 MySQL 的增量日志，相较于数据库级别的触发器或轮询方式，可以提供更高的同步性能。
  2. 支持多种数据格式：Canal 可以将 MySQL 的增量日志解析为多种数据格式，包括 JSON、XML 等，方便用户进行二次开发和数据处理。
  3. 多种同步方式：Canal 支持多种同步方式，包括基于缓存、MQ、HTTP 接口等多种方式，可以根据业务需求选择不同的同步方式。
  4. 灵活的订阅机制：Canal 支持灵活的订阅机制，可以根据表、库、列等维度进行精确的订阅，同时也支持动态增加和删除订阅。
  5. 多种部署方式：Canal 可以在单机、集群等多种环境下进行部署，同时也支持 Docker 容器化部署。
  6. 易于扩展：Canal 采用了插件化的设计，支持用户自定义插件，可以方便地扩展新的功能。

总的来说，Canal 是一款功能强大、性能高效、易于使用、可扩展的数据同步工具，被广泛应用于阿里巴巴和其他企业的数据同步场景中

2.1.3业务场景

基于日志增量订阅和消费的业务包括

  • 数据库镜像
  • 数据库实时备份
  • 索引构建和实时维护(拆分异构索引、倒排索引等)
  • 业务 cache 刷新
  • 带业务逻辑的增量数据处理

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

2.2 工作原理

工作原理

canal的工作原理是将自己伪装成mysql的slave节点，来订阅mysql binlog的变更，所以在配置启动canal前，需要先配置mysql。

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
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)

2.2.1 canal的架构

Canal是C/S架构，由canal client与canal server组成，客户端和服务端之间是C/S模式的通信，客户端采用NIO，服务端采用Netty{netty.io}。canal server启动后，如果没有canal client，那么canal server不会去mysql拉取binlog。即Canal客户端主动发起拉取请求，服务端才会模拟一个MySQL Slave节点去主节点拉取binlog。通常Canal客户端是一个死循环，这样客户端一直调用get方法，服务端也就会一直拉取binlog.

在这里插入图片描述

组成说明：

  • server 代表一个 canal 运行实例，对应于一个jvm进程
  • instance 对应于一个数据队列 （1个 canal server 对应1个或者多个 instance )
  • instance 下的子模块
  • 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

2.2.2 canal的工作原理

EventParser在向MySQL发送dump命令之前会先从Log Position中获取上次解析成功的位置(如果是第一次启动，则获取初始指定位置或者当前数据段binlog位点)。mysql接受到dump命令后，由EventParser从mysql上pull binlog数据进行解析并传递给EventSink(传递给EventSink模块进行数据存储，是一个阻塞操作，直到存储成功 )，传送成功之后更新Log Position。

Canal流程图：

在这里插入图片描述

具体流程:

  • EventSink起到一个类似channel的功能，可以对数据进行过滤、分发/路由(1:n)、归并(n:1)和加工。EventSink是连接EventParser和EventStore的桥梁。
  • EventStore实现模式是内存模式，内存结构为环形队列，由三个指针(Put、Get和Ack)标识数据存储和读取的位置。
  • MetaManager是增量订阅&消费信息管理器，增量订阅和消费之间的协议包括get/ack/rollback，分别为：
  • Message getWithoutAck(int batchSize)，允许指定batchSize，一次可以获取多条，每次返回的对象为Message，包含的内容为：batch id[唯一标识]和entries[具体的数据对象]
  • void rollback(long batchId)，顾名思义，回滚上次的get请求，重新获取数据。基于get获取的batchId进行提交，避免误操作
  • void ack(long batchId)，顾名思议，确认已经消费成功，通知server删除数据。基于get获取的batchId进行提交，避免误操作

3 Canal安装

安装使用canal前要提前安装好mysql，本章mysql版本选择mysq8.0.29版本，canal选择1.1.5版本

3.1安装前要求

3.1.1 mysql开启binlog模式

canal-admin: 图形化界面

(1)查看当前mysql是否开启binlog模式。

#进入mysql容器
mysql -uroot -proot
#开启binlog模式
SHOW VARIABLES LIKE '%log_bin%';

结果：mysql的log_bin默认是开启，如果log_bin的值为OFF是未开启，为ON是已开启。

(2) 进入mysql

mysql -h localhost -u root -p

(3)创建账号 用于测试使用

#创建用户
create user canal@'%' IDENTIFIED by 'canal';
#给用户授权
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT,SUPER ON *.* TO 'canal'@'%';
#如果是MySQL8.X以上需要对加密方式进行设置
ALTER USER 'canal'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'canal';
#刷新生效
FLUSH PRIVILEGES;

3.2 安装Canal

(1)下载canal镜像

docker pull canal/canal-server:v1.1.5

(2)创建容器

docker run -p 11111:11111 --name canal \
-e canal.destinations=tingshuTopic \
-e canal.instance.master.address=192.168.200.130:3306  \
-e canal.instance.dbUsername=canal  \
-e canal.instance.dbPassword=canal  \
-e canal.instance.connectionCharset=UTF-8 \
-e canal.instance.tsdb.enable=true \
-e canal.instance.gtidon=false  \
-e canal.instance.filter.regex=.*\\..* \
-d canal/canal-server:v1.1.5

(3)查看启动日志

docker logs -f canal#日志详情
DOCKER_DEPLOY_TYPE=VM
==> INIT /alidata/init/02init-sshd.sh
==> EXIT CODE: 0
==> INIT /alidata/init/fix-hosts.py
==> EXIT CODE: 0
==> INIT DEFAULT
Starting sshd: [  OK  ]
Starting crond: [  OK  ]
==> INIT DONE
==> RUN /home/admin/app.sh
==> START ...
start canal ...
start canal successful
==> START SUCCESSFUL ..

4.项目问题处理

canal-spring-boot-starter启动器

经过整合Canal官方提供的SimpleCanalClient方案已经可以实现，在数据库中数据发生改变时，通过binlog日志文件及时获取数据，但是在canal提供的api过于繁琐，因此可使用canal-spring-boot-starter

Canal-spring-boot-starter是一个基于Spring Boot框架的插件，用于实现Canal和Spring Boot框架的整合。Canal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志解析工具，通过监听数据库中的binlog（二进制日志），实现对数据库的变更事件进行监听和捕捉，从而能够实现实时同步和分析数据库的变化。

Canal-spring-boot-starter将Canal和Spring Boot框架整合在一起，可以让开发者通过简单的配置，轻松地实现对数据库变更事件的监听和处理，可以方便地实现数据同步、消息推送、数据分析等功能。同时，Canal-spring-boot-starter还提供了一些默认的配置，包括数据源、表名、过滤规则等，可以让开发者快速上手并开始使用。

主要特征：

  • 便捷性：Canal-spring-boot-starter基于Spring Boot框架，可以方便地整合到Spring Boot应用中，并提供了默认配置，让开发者可以快速上手使用。
  • 功能强大：Canal-spring-boot-starter使用了Canal增量日志解析工具，可以实现对数据库变更事件的监听和捕捉，并支持多种操作类型的处理。
  • 高可用性：Canal-spring-boot-starter支持多节点的部署，可以实现数据同步的高可用性。
  • 易于扩展：Canal-spring-boot-starter提供了丰富的API和插件，可以方便地扩展和定制，满足不同场景下的需求。

4.1 service-cdc工程搭建

CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）

service创建canal同步子工程

pom添加依赖

注意：此处不依赖父工程，作为独立工程存在

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.atguigu.tingshu</groupId><artifactId>service-cdc</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.6.RELEASE</version><relativePath/></parent><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding></properties><dependencies><!--web 需要启动项目--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>top.javatool</groupId><artifactId>canal-spring-boot-starter</artifactId><version>1.2.1-RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>javax.persistence</groupId><artifactId>persistence-api</artifactId><version>1.0</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency></dependencies>
</project>

application.yaml

spring:profiles:active: dev

application-dev.yaml

server:port: 7080
#canal配置
canal:destination: tingshuTopic #Canal服务端发送数据的话题名称跟上面容器里参数destinations的一样server: 192.168.200.130:11111
spring:redis:host: 192.168.200.130port: 6379

启动类CDCApplicaiton

package com.atguigu.tingshu;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;/*** @author: atguigu* @create: 2024-1-9 10:53*/
@SpringBootApplication
public class CDCApplicaiton {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(CDCApplicaiton.class, args);}
}

添加redis配置类

com.atguigu.tingshu.config;

package com.atguigu.tingshu.config;import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;/*** @author: atguigu* @create: 2024-1-9 10:53*/
@Configuration
public class RedisConfig {@Bean@Primarypublic RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);//String的序列化方式StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer();// 使用GenericJackson2JsonRedisSerializer 替换默认序列化(默认采用的是JDK序列化)GenericJackson2JsonRedisSerializer genericJackson2JsonRedisSerializer = new GenericJackson2JsonRedisSerializer();//序列号key valueredisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer);redisTemplate.setHashValueSerializer(genericJackson2JsonRedisSerializer);redisTemplate.afterPropertiesSet();return redisTemplate;}
}

entity

package com.atguigu.tingshu.model;import lombok.Data;import javax.persistence.Column;/**** @author: atguigu* @create: 2024-1-9 10:53*/
@Data
public class CDCEntity {// 注意Column 注解必须是persistence包下的@Column(name = "id")private Long id;
}

4.2 专辑数据更新同步

编写处理器自定义实现EntryHandler接口

EntryHandler 类的作用是处理 Canal 数据变更事件。在阿里巴巴的开源项目 Canal 中，该类用于监听数据库表的数据变更，并将变更的数据进行处理和存储。

具体来说，当 Canal 客户端连接到 Canal 服务器并订阅了相应的数据库表后，每当表中的数据发生变更时，Canal 服务器会将变更的数据封装成一个 Entry 对象，然后通过 Canal 协议将这个对象发送给 Canal 客户端。Canal 客户端接收到这个 Entry 对象后，会调用 EntryHandler 类的相应方法来处理这个对象。

EntryHandler 类通常需要实现以下三个方法：

public interface EntryHandler<T> {//监听到数据添加default void insert(T t) {}//监听到数据修改default void update(T before, T after) {}//监听数据删除default void delete(T t) {}
}

注解@CanalTable

@CanalTable("album_info")的作用是指定一个表名，用于在MyBatis Plus中与Canal进行数据同步。当MyBatis Plus执行数据库操作时，它会将操作记录到Canal中，然后通过监听器将Canal中的数据同步到目标数据库。通过使用@CanalTable注解，可以指定要同步的表名，以便只同步特定的表。

专辑同步处理器-AlbumInfoCdcHandler

package com.atguigu.tingshu.handler;import com.atguigu.tingshu.model.CDCEntity;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable;
import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler;/*** @author: atguigu* @create: 2024-1-9 10:53*/
@Slf4j
@Component
@CanalTable("album_info") 监听变更表
public class AlbumInfoCdcHandler implements EntryHandler<CDCEntity> {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 监听到数据修改** @param before 变更前数据* @param after  变更后数据*/@Overridepublic void update(CDCEntity before, CDCEntity after) {log.info("监听到数据修改,ID:{}", after.getId());String key = "album:info:" + after.getId();redisTemplate.delete(key);}/*** 监听到删除操作** @param cdcEntity 删除前数据*/@Overridepublic void delete(CDCEntity cdcEntity) {log.info("监听到数据删除,ID:{}", cdcEntity.getId());String key = "album:info:" + cdcEntity.getId();redisTemplate.delete(key);}
}

4.3 用户信息更新同步

用户信息同步处理器-UserCdcHandler

package com.atguigu.tingshu.handler;import com.atguigu.tingshu.model.CDCEntity;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import top.javatool.canal.client.annotation.CanalTable;
import top.javatool.canal.client.handler.EntryHandler;/*** @author: atguigu* @create: 2024-1-9 10:53*/
@Slf4j
@Component
@CanalTable("user_info") 监听变更表
public class UserCdcHandler implements EntryHandler<CDCEntity> {@Autowiredprivate RedisTemplate redisTemplate;/*** 监听到数据修改** @param before 变更前数据* @param after  变更后数据*/@Overridepublic void update(CDCEntity before, CDCEntity after) {log.info("监听到数据修改,ID:{}", after.getId());String key = "userInfoVo:" + after.getId();redisTemplate.delete(key);}/*** 监听到删除操作** @param cdcEntity 删除前数据*/@Overridepublic void delete(CDCEntity cdcEntity) {log.info("监听到数据删除,ID:{}", cdcEntity.getId());String key = "userInfoVo:" + cdcEntity.getId();redisTemplate.delete(key);}
}
  • 监听到数据修改
    *
    • @param before 变更前数据
    • @param after 变更后数据
      */
      @Override
      public void update(CDCEntity before, CDCEntity after) {
      log.info(“监听到数据修改,ID:{}”, after.getId());
      String key = “userInfoVo:” + after.getId();
      redisTemplate.delete(key);
}
/*** 监听到删除操作** @param cdcEntity 删除前数据*/
@Override
public void delete(CDCEntity cdcEntity) {log.info("监听到数据删除,ID:{}", cdcEntity.getId());String key = "userInfoVo:" + cdcEntity.getId();redisTemplate.delete(key);
}

}
http://www.xdnf.cn/news/2946.html

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