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So implementieren Sie mit SpringBoot+Canal eine Echtzeit-Datenbanküberwachung

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2023-05-10 18:25:062061Durchsuche

    Canal 工作原理

    So implementieren Sie mit SpringBoot+Canal eine Echtzeit-Datenbanküberwachung

    • 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(也就是 Canal)

    • Canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

    MySQL 打开 binlog 模式

    在 MySQL 配置文件 my.cnf 设置如下信息:

    [mysqld]
    # 打开binlog
    log-bin=mysql-bin
    # 选择ROW(行)模式
    binlog-format=ROW
    # 配置MySQL replaction需要定义,不要和canal的slaveId重复
    server_id=1

    改了配置文件之后,重启 MySQL,使用命令查看是否打开 binlog 模式:

    SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';

    So implementieren Sie mit SpringBoot+Canal eine Echtzeit-Datenbanküberwachung

    查看 binlog 日志文件列表:SHOW BINARY LOGS;

    查看当前正在写入的 binlog 文件:SHOW MASTER STATUS; 记录文件名 File 和 Position 值

    启动 Canal 服务

    详细配置可以参考:

    conf\example\instance.properties
     
    #################################################
    ## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen 
    # canal.instance.mysql.slaveId=0        //每个instance都会伪装成一个mysql slave , 此id对于canal前端的Mysql实例而言,必须是唯一的,但是同一个Canal中相同的instance,此slaveld应该一样
     
    # enable gtid use true/false
    canal.instance.gtidon=false 
     
    # position info
    canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306    //需要连接的数据库地址及端口
    canal.instance.master.journal.name=             //需要读取的起始的binlog文件
    canal.instance.master.position=                 //需要读取的起始的binlog文件的偏移量
    canal.instance.master.timestamp=                //需要读取的起始的binlog的时间戳 
    canal.instance.master.gtid=
     
    # rds oss binlog
    canal.instance.rds.accesskey=
    canal.instance.rds.secretkey=
    canal.instance.rds.instanceId=
     
    # table meta tsdb info
    canal.instance.tsdb.enable=true                  //v1.0.25版本新增,是否开启table meta的时间序列版本记录功能
    #canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb  //v1.0.25版本新增,table meta的时间序列版本的本地存储路径,默认为instance目录
    #canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
    #canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
     
    #canal.instance.standby.address =
    #canal.instance.standby.journal.name =
    #canal.instance.standby.position =
    #canal.instance.standby.timestamp =
    #canal.instance.standby.gtid=
     
    # username/password
    canal.instance.dbUsername=canal                  //数据库账号
    canal.instance.dbPassword=canal                  //数据库密码
    canal.instance.connectionCharset = UTF-8         //数据库解析编码格式
    canal.instance.defaultDatabaseName =test         //数据库连接时默认schema
    # enable druid Decrypt database password
    canal.instance.enableDruid=false
    #canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==
    
    # table regex
    canal.instance.filter.regex=.*\\..*              //mysql 数据解析关注的表,Perl正则表达式.
    # table black regex
    canal.instance.filter.black.regex=              //canal将会过滤那些不符合要求的table,这些table的数据将不会被解析和传送 
    #################################################
    conf\canal.properties
    #################################################
    ######### 		common argument		############# 
    #################################################
    canal.id= 1                       	#每个canal server实例的唯一标识
    canal.ip=                           #canal server绑定的本地IP信息,如果不配置,默认选择一个本机IP进行,
    canal.port=11111                    #canal server提供socket tcp服务的端口
    canal.metrics.pull.port=11112
    canal.zkServers=                    #canal server链接zookeeper集群的链接信息
     
    # flush data to zk
    canal.zookeeper.flush.period = 1000 #canal持久化数据到zookeeper上的更新频率,单位毫秒
    canal.withoutNetty = false
     
    # tcp, kafka, RocketMQ
    canal.serverMode = tcp
     
    # flush meta cursor/parse position to file
     
    canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}    #canal持久化数据到file上的目录
     
    canal.file.flush.period = 1000             #canal持久化数据到file上的更新频率,单位毫秒
     
    ## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n)
     
    canal.instance.memory.buffer.size = 16384  #canal内存store中可缓存buffer记录数,需要为2的指数
    ## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb
    canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024  #	内存记录的单位大小,默认1KB,和buffer.size组合决定最终的内存使用大小
    ## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE
    canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE  #canal内存store中数据缓存模式
                                                1. ITEMSIZE : 根据buffer.size进行限制,只限制记录的数量
                                                2. MEMSIZE : 根据buffer.size * buffer.memunit的大小,限制缓存记录的大小    
    
    canal.instance.memory.rawEntry = true	
     
    ## detecing config
    canal.instance.detecting.enable = false    #是否开启心跳检查
     
    #canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now()
    canal.instance.detecting.sql = select 1        #心跳检查sql
    canal.instance.detecting.interval.time = 3     #心跳检查频率,单位秒 
    canal.instance.detecting.retry.threshold = 3   #心跳检查失败重试次数
    ##非常注意:interval.time * retry.threshold值,应该参考既往DBA同学对数据库的故障恢复时间,  
    ##“太短”会导致集群运行态角色“多跳”;“太长”失去了活性检测的意义,导致集群的敏感度降低,Consumer断路可能性增加。  
     
    canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false #心跳检查失败后,是否开启自动mysql自动切换
                                                       #说明:比如心跳检查失败超过阀值后,如果该配置为true,canal就会自动链到mysql备库获取binlog数据	false
    
     
    # support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery
    canal.instance.transaction.size =  1024   #	最大事务完整解析的长度支持超过该长度后,一个事务可能会被拆分成多次提交到canal store中,无法保证事务的完整可见性
     
    # mysql fallback connected to new master should fallback times
    canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60  #canal发生mysql切换时,在新的mysql库上查找            binlog时需要往前查找的时间,单位秒
    说明:mysql主备库可能存在解析延迟或者时钟不统一,需要回退一段时间,保证数据不丢
     
    # network config
    canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384  #网络链接参数,SocketOptions.SO_RCVBUF
    canal.instance.network.sendBufferSize = 16384     #网络链接参数,SocketOptions.SO_SNDBUF
    canal.instance.network.soTimeout = 30             #网络链接参数,SocketOptions.SO_TIMEOUT
     
    # binlog filter config
    canal.instance.filter.druid.ddl = true          
     
    canal.instance.filter.query.dcl = false           #ddl语句是否隔离发送,开启隔离可保证每次只返回发送一条ddl数据,不和其他dml语句混合返回.(otter ddl同步使用)
     
    canal.instance.filter.query.dml = false           #是否忽略DML的query语句,比如insert/update/delete table.(mysql5.6的ROW模式可以包含statement模式的query记录)
     
    canal.instance.filter.query.ddl = false           #是否忽略DDL的query语句,比如create table/alater table/drop table/rename table/create index/drop index. (目前支持的ddl类型主要为table级别的操作,create databases/trigger/procedure暂时划分为dcl类型)
     
    canal.instance.filter.table.error = false
    canal.instance.filter.rows = false
    canal.instance.filter.transaction.entry = false
     
    # binlog format/image check
    canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED 
    canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
     
    # binlog ddl isolation
    canal.instance.get.ddl.isolation = false
     
    # parallel parser config
    canal.instance.parser.parallel = true
    ## concurrent thread number, default 60% available processors, suggest not to exceed Runtime.getRuntime().availableProcessors()
    #canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
    ## disruptor ringbuffer size, must be power of 2
    canal.instance.parser.parallelBufferSize = 256
     
    # table meta tsdb info                       //关于时间序列版本
    canal.instance.tsdb.enable=true
    canal.instance.tsdb.dir=${canal.file.data.dir:../conf}/${canal.instance.destination:}
    canal.instance.tsdb.url=jdbc:h3:${canal.instance.tsdb.dir}/h3;CACHE_SIZE=1000;MODE=MYSQL;
    canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
    canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
    # dump snapshot interval, default 24 hour
    canal.instance.tsdb.snapshot.interval=24
    # purge snapshot expire , default 360 hour(15 days)
    canal.instance.tsdb.snapshot.expire=360
     
    # rds oss binlog account
    canal.instance.rds.accesskey =
    canal.instance.rds.secretkey =
     
    #################################################
    ######### 		destinations		############# 
    #################################################
    canal.destinations= example
    # conf root dir
    canal.conf.dir = ../conf
    # auto scan instance dir add/remove and start/stop instance
    canal.auto.scan = true                       #开启instance自动扫描
                                如果配置为true,canal.conf.dir目录下的instance配置变化会自动触发:
    a. instance目录新增: 触发instance配置载入,lazy为true时则自动启动
    b. instance目录删除:卸载对应instance配置,如已启动则进行关闭
    c. instance.properties文件变化:reload instance配置,如已启动自动进行重启操作
    canal.auto.scan.interval = 5                 #instance自动扫描的间隔时间,单位秒
     
    canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/h3-tsdb.xml
    #canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/mysql-tsdb.xml
     
    canal.instance.global.mode = spring     #instance管理模式,Production级别我们要求使用spring  
    canal.instance.global.lazy = false             #全局lazy模式
    #canal.instance.global.manager.address = 127.0.0.1:1099  #全局的manager配置方式的链接信息
     
    #canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml
    canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml #全局的spring配置方式的组件文件
     
    #canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml

    1)canal.deployer-1.1.5\conf\canal.properties 进行全局配置,可以修改 IP、端口号或实例

    # 默认有一个 example,需要增加实例的可以配置
    canal.destinations = example

    2)canal.deployer-1.1.5\conf\example\instance.properties 进行局部实例配置,可以修改数据库账号和密码、数据库表名、binlog 文件名和 position 等

    # 没有改变的就没有贴出来,注意 MySQL 的用户名和密码
    canal.instance.master.address=192.168.58.131:3306
    # username/password
    canal.instance.dbUsername=test
    canal.instance.dbPassword=liubihao
    canal.instance.connectionCharset = UTF-8
    # enable druid Decrypt database password
    canal.instance.enableDruid=false
    # table regex
    canal.instance.filter.regex=.*\\..*
    # table black regex
    canal.instance.filter.black.regex=

    ysql 数据解析m关注的表,Perl正则表达式.
    多个正则之间以逗号(,)分隔,转义符需要双斜杠(\\) 

    常见例子:

    • 1.  所有表:.*   or  .*\\..*

    • 2.  canal schema下所有表: canal\\..*

    • 3.  canal下的以canal打头的表:canal\\.canal.*

    • 4.  canal schema下的一张表:canal.test1

    • 5.  多个规则组合使用:canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)

    • bin/start.sh 启动服务(Windows 系统为 bin/start.bat

    So implementieren Sie mit SpringBoot+Canal eine Echtzeit-Datenbanküberwachung

    后端进行相应配置

    修改 pom.xml

    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
      <artifactId>canal.client</artifactId>
      <version>1.1.4</version>
    </dependency>

    新建 CanalClient.java

    package org.nwpu.atcss.util;
    
    import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
    import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
    import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import java.util.List;
    import java.net.InetSocketAddress;
    
    @Component
    public class CanalClient {
      private static void printEntries(List<Entry> entries) throws Exception {
        for (Entry entry : entries) {
          if (entry.getEntryType() != EntryType.ROWDATA) {
            continue;
          }
    
          RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
    
          EventType eventType = rowChange.getEventType();
          System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                                           entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                                           entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType));
    
          for (RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
            switch (rowChange.getEventType()) {
              case INSERT:
                System.out.println("INSERT ");
                printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
                break;
              case UPDATE:
                System.out.println("UPDATE ");
                printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
                break;
              case DELETE:
                System.out.println("DELETE ");
                printColumns(rowData.getBeforeColumnsList());
                break;
              default:
                break;
            }
          }
        }
      }
    
      private static void printColumns(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
          System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
        }
      }
    
      public static void main(String[] args) throws Exception {
        // hostname, port, destination, username, password
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");
        try {
          connector.connect();
          // 监听的表,格式为数据库.表名,数据库.表名
          connector.subscribe(".*\\..*");
          connector.rollback();
    
          while (true) {
            Message message = connector.getWithoutAck(100); // 获取指定数量的数据
            long batchId = message.getId();
            if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
              Thread.sleep(1000);
              continue;
            }
            // System.out.println(message.getEntries());
            printEntries(message.getEntries());
            connector.ack(batchId); // 提交确认,消费成功,通知server删除数据
            // connector.rollback(batchId);// 处理失败, 回滚数据,后续重新获取数据
          }
        } catch (Exception e) {
          System.out.println("Something Error.");
        } finally {
          connector.disconnect();
        }
      }
    }

    测试

    启动 CanalClient.java

    修改本地数据库内容之后,控制台成功监听并报告更新信息。

    So implementieren Sie mit SpringBoot+Canal eine Echtzeit-Datenbanküberwachung

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