使用 Docker 部署 canal 服务,实现 MySQL 数据库 binlog 日志解析

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: canal 是阿里巴巴开源的一个项目,主要用途是基于 MySQL 数据库 binlog 日志解析,提供增量数据订阅和消费。

canal 是阿里巴巴开源的一个项目,主要用途是基于 MySQL 数据库 binlog 日志解析,提供增量数据订阅和消费。


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


我这边主要在两个场景下使用:

一个是将变更数据实时同步到 Elasticsearch 和 Redis。

这里先说一下我目前的做法,一方面是全量数据定时同步,由于数据量比较大,同步时间比较长,所以数据也就不够实时。第二个方面是针对单条数据的变更,部分更新 Elasticsearch 和 Redis 的逻辑都是直接写在了业务代码中,耦合比较严重。

拆出来之后就可以实现实时增量更新,而且还可以解耦,收益还是很大的。

第二个是保存重点关注数据的历史变更。


这个目前用在了「资产管理」模块,通过记录 IP 资产的创建,变更以及删除,实现 IP 生命周期管理,方便历史信息回溯。


MySQL 配置


修改 MySQL 配置文件 my.cnf,开启 binlog 写入功能,并配置模式为 ROW。


log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义,不要和 canal 的 slaveId 重复
复制代码


重启数据库,查看配置是否生效。


mysql> show variables like 'binlog_format';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| binlog_format | ROW   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.19 sec)
mysql>
mysql> show variables like 'log_bin';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin       | ON    |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000003 |     4230 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)
复制代码


然后创建用户,并授权。


mysql> CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
mysql> GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%%';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
mysql> show grants for 'canal'@'%%';
+----------------------------------------------------------------------------+
| Grants for canal@%%                                                        |
+----------------------------------------------------------------------------+
| GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO `canal`@`%%` |
+----------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
复制代码


canal 服务端


拉取镜像:


# docker pull canal/canal-server:v1.1.4
复制代码


然后用官方提供的 shell 脚本直接启动:


# sh run.sh -e canal.auto.scan=false -e canal.destinations=test -e canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 -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
复制代码


但每次都这样启动还是有点麻烦,可以写一个 docker-compose 文件,如下:


version: '3'
services:
  canal-server:
    image: canal/canal-server:v1.1.4
    container_name: canal-server
    restart: unless-stopped
    network_mode: host
    ports: 
      - 11111:11111
    environment:
      - canal.auto.scan=false
      - canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
      - canal.instance.dbUsername=canal
      - canal.instance.dbPassword=canal
      - canal.instance.filter.regex=.*\\..*
      - canal.destinations=test
      - canal.instance.connectionCharset=UTF-8
      - canal.instance.tsdb.enable=true
    volumes:
      - /root/canal/test/log/:/home/admin/canal-server/logs/
复制代码


启动服务:


# docker-compose up
Recreating canal-server ... done
Attaching to canal-server
canal-server    | DOCKER_DEPLOY_TYPE=VM
canal-server    | ==> INIT /alidata/init/02init-sshd.sh
canal-server    | ==> EXIT CODE: 0
canal-server    | ==> INIT /alidata/init/fix-hosts.py
canal-server    | ==> EXIT CODE: 0
canal-server    | ==> INIT DEFAULT
canal-server    | Generating SSH1 RSA host key: [  OK  ]
canal-server    | Starting sshd: [  OK  ]
canal-server    | Starting crond: [  OK  ]
canal-server    | ==> INIT DONE
canal-server    | ==> RUN /home/admin/app.sh
canal-server    | ==> START ...
canal-server    | start canal ...
canal-server    | start canal successful
canal-server    | ==> START SUCCESSFUL ...
复制代码


canal Python 客户端


直接 Copy 官方提供的客户端代码:


import time
from canal.client import Client
from canal.protocol import EntryProtocol_pb2
from canal.protocol import CanalProtocol_pb2
client = Client()
client.connect(host='127.0.0.1', port=11111)
client.check_valid(username=b'', password=b'')
client.subscribe(client_id=b'1001', destination=b'test', filter=b'.*\\..*')
while True:
    message = client.get(100)
    entries = message['entries']
    for entry in entries:
        entry_type = entry.entryType
        if entry_type in [EntryProtocol_pb2.EntryType.TRANSACTIONBEGIN, EntryProtocol_pb2.EntryType.TRANSACTIONEND]:
            continue
        row_change = EntryProtocol_pb2.RowChange()
        row_change.MergeFromString(entry.storeValue)
        event_type = row_change.eventType
        header = entry.header
        database = header.schemaName
        table = header.tableName
        event_type = header.eventType
        for row in row_change.rowDatas:
            format_data = dict()
            if event_type == EntryProtocol_pb2.EventType.DELETE:
                for column in row.beforeColumns:
                    format_data = {
                        column.name: column.value
                    }
            elif event_type == EntryProtocol_pb2.EventType.INSERT:
                for column in row.afterColumns:
                    format_data = {
                        column.name: column.value
                    }
            else:
                format_data['before'] = format_data['after'] = dict()
                for column in row.beforeColumns:
                    format_data['before'][column.name] = column.value
                for column in row.afterColumns:
                    format_data['after'][column.name] = column.value
            data = dict(
                db=database,
                table=table,
                event_type=event_type,
                data=format_data,
            )
            print(data)
    time.sleep(1)
client.disconnect()
复制代码


功能验证


首先在 MySQL 里边创建一张测试表,然后再增删改几条测试数据:


mysql> create database test;
mysql> use test;
mysql> CREATE TABLE `role` (   `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `role_name` varchar(255)
DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
mysql> insert into role (id, role_name) values (10, 'admin');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> update role set role_name='hh' where id = 10;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0
mysql> delete from role where id = 10;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
复制代码


客户端打印输出:


$ python canal_client.py
connected to 127.0.0.1:11111
Auth succed
Subscribe succed
header {
  version: 1
  logfileName: "mysql-bin.000003"
  logfileOffset: 5497
  serverId: 1
  serverenCode: "UTF-8"
  executeTime: 1607843285000
  sourceType: MYSQL
  eventLength: 75
}
entryType: TRANSACTIONBEGIN
storeValue: " \217\001"
header {
  version: 1
  logfileName: "mysql-bin.000003"
  logfileOffset: 5630
  serverId: 1
  serverenCode: "UTF-8"
  executeTime: 1607843285000
  sourceType: MYSQL
  schemaName: "test"
  tableName: "role"
  eventLength: 47
  eventType: INSERT
  props {
    key: "rowsCount"
    value: "1"
  }
}
entryType: ROWDATA
storeValue: "\010\322\001\020\001P\000bN\022 \010\000\020\004\032\002id \001(\0010\000B\00210R\014int unsigned\022*\010\001\020\014\032\trole_name \000(\0010\000B\005adminR\014varchar(255)"
{'db': 'test', 'table': 'role', 'event_type': 1, 'data': {'role_name': 'admin'}}
header {
  version: 1
  logfileName: "mysql-bin.000003"
  logfileOffset: 5677
  serverId: 1
  serverenCode: "UTF-8"
  executeTime: 1607843285000
  sourceType: MYSQL
  eventLength: 31
}
entryType: TRANSACTIONEND
storeValue: "\022\003440"
复制代码


变更一条数据,输出内容分三部分,分别是:TRANSACTIONBEGIN,ROWDATA 和 TRANSACTIONEND。然后我们比较关注的内容都在 ROWDATA 中,解析出来之后就是我们需要的,包括数据库名,表名和变更内容。

其中 event_type 字段 1 表示新增,2 表示更新,3 表示删除。


update 对应输出:


{'db': 'test', 'table': 'role', 'event_type': 2, 'data': {'before': {'id': '10', 'role_name': 'hh'}, 'after': {'id': '10', 'role_name': 'hh'}}}
复制代码


delete 对应输出:


{'db': 'test', 'table': 'role', 'event_type': 3, 'data': {'role_name': 'hh'}}
复制代码


canal 服务端启动之后,在 /home/admin/canal-server/logs/test 目录下会生成两个日志文件,分别是:meta.log 和 test.log,可以查看服务是不是正常,有没有报错信息。其中 test 是启动 Docker 时 canal.destinations 设置的名称。


# cat meta.log
2020-12-13 14:55:18.051 - clientId:1001 cursor:[mysql-bin.000003,4805,1607842360000,1,] address[/127.0.0.1:3306]
2020-12-13 14:55:33.051 - clientId:1001 cursor:[mysql-bin.000003,5096,1607842531000,1,] address[127.0.0.1:3306]
2020-12-13 14:57:07.051 - clientId:1001 cursor:[mysql-bin.000003,5387,1607842625000,1,] address[127.0.0.1:3306]
# cat test.log
2020-12-13 14:55:09.067 [main] INFO  c.a.otter.canal.instance.core.AbstractCanalInstance - start successful....
2020-12-13 14:55:09.144 [destination = test , address = /127.0.0.1:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - ---> begin to find start position, it will be long time for reset or first position
2020-12-13 14:55:09.144 [destination = test , address = /127.0.0.1:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - prepare to find start position just show master status
2020-12-13 14:55:09.693 [destination = test , address = /127.0.0.1:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - ---> find start position successfully, EntryPosition[included=false,journalName=mysql-bin.000003,position=4699,serverId=1,gtid=,timestamp=1607842360000] cost : 538ms , the next step is binlog dump
复制代码


踩坑记录


在我自己搭建的测试环境一切正常,但放到项目 beta 环境上还是遇到了一个问题:



[fetch failed by table meta:schemeName.tableName]


查了一下说是由于表删除,或者表结构变更引起的解析错误,增加一条配置就可以解决:


canal.instance.filter.table.error=true
复制代码


加上之后,报错信息的确都没有了,但消费出来的数据没有 ROWDATA,这个地方确实困扰了我很长时间。


说实话,有的时候调试程序,并不怕碰到报错,怕的是没有报错,然后程序还不正常。

后来,我把忽略表错误的配置删除,又仔细看了一遍日志,发现还有一个报错:


Caused by: java.io.IOException: ErrorPacket [errorNumber=1142, fieldCount=-1, message=SHOW command denied to user


这明显就是权限不够嘛,问了一下我们的 DBA,果然如此,我们的 binlog 账号默认是没有 select 权限的,加上之后,问题就成功解决了。

静下心来仔细看日志是多么重要。


以上,下篇会说说对接 MQ 的事。


目录
相关文章
|
5天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发深度解析####
本文作为技术性文章,深入探讨了PHP与MySQL结合在动态网站开发中的应用实践,从环境搭建到具体案例实现,旨在为开发者提供一套详尽的实战指南。不同于常规摘要仅概述内容,本文将以“手把手”的教学方式,引导读者逐步构建一个功能完备的动态网站,涵盖前端用户界面设计、后端逻辑处理及数据库高效管理等关键环节,确保读者能够全面掌握PHP与MySQL在动态网站开发中的精髓。 ####
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
Linux系统如何设置自启动服务在MySQL数据库启动后执行?
【10月更文挑战第25天】Linux系统如何设置自启动服务在MySQL数据库启动后执行?
58 3
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
50 2
|
12天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL MVCC深度解析:掌握并发控制的艺术
【10月更文挑战第23天】 在数据库领域,MVCC(Multi-Version Concurrency Control,多版本并发控制)是一种重要的并发控制机制,它允许多个事务并发执行而不产生冲突。MySQL作为广泛使用的数据库系统,其InnoDB存储引擎就采用了MVCC来处理事务。本文将深入探讨MySQL中的MVCC机制,帮助你在面试中自信应对相关问题。
31 3
|
12天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL执行计划深度解析:如何做出最优选择
【10月更文挑战第23天】 在数据库查询性能优化中,执行计划的选择至关重要。MySQL通过查询优化器来生成执行计划,但有时不同的执行计划会导致性能差异。理解如何选择合适的执行计划,以及为什么某些计划更优,对于数据库管理员和开发者来说是一项必备技能。
27 2
|
16天前
|
存储 监控 安全
深入解析Sysmon日志:增强网络安全与威胁应对的关键一环
在不断演进的网络安全领域中,保持对威胁的及时了解至关重要。Sysmon日志在这方面发挥了至关重要的作用,通过提供有价值的见解,使组织能够加强其安全姿态。Windows在企业环境中是主导的操作系统,因此深入了解Windows事件日志、它们的独特特性和局限性,并通过Sysmon进行增强,变得至关重要。
|
24天前
|
Java 关系型数据库 MySQL
【编程基础知识】Eclipse连接MySQL 8.0时的JDK版本和驱动问题全解析
本文详细解析了在使用Eclipse连接MySQL 8.0时常见的JDK版本不兼容、驱动类错误和时区设置问题,并提供了清晰的解决方案。通过正确配置JDK版本、选择合适的驱动类和设置时区,确保Java应用能够顺利连接MySQL 8.0。
111 1
|
24天前
|
架构师 关系型数据库 MySQL
MySQL最左前缀优化原则:深入解析与实战应用
【10月更文挑战第12天】在数据库架构设计与优化中,索引的使用是提升查询性能的关键手段之一。其中,MySQL的最左前缀优化原则(Leftmost Prefix Principle)是复合索引(Composite Index)应用中的核心策略。作为资深架构师,深入理解并掌握这一原则,对于平衡数据库性能与维护成本至关重要。本文将详细解读最左前缀优化原则的功能特点、业务场景、优缺点、底层原理,并通过Java示例展示其实现方式。
54 1
|
18天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL中的Redo Log、Undo Log和Binlog:深入解析
【10月更文挑战第21天】在数据库管理系统中,日志是保障数据一致性和完整性的关键机制。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统,提供了多种日志类型来满足不同的需求。本文将详细介绍MySQL中的Redo Log、Undo Log和Binlog,从背景、业务场景、功能、底层实现原理、使用措施等方面进行详细分析,并通过Java代码示例展示如何与这些日志进行交互。
30 0
|
2月前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
570 4

推荐镜像

更多
下一篇
无影云桌面