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这篇文章主要介绍了怎么使用canal+Kafka进行数据库同步操作的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么使用canal+Kafka进行数据库同步操作文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
平时工作中数据库是我们经常使用的，在微服务拆分的架构中，各服务拥有自己的数据库，所以常常会遇到服务之间数据通信的问题。比如，B 服务数据库的数据来源于A服务的数据库；A 服务的数据有变更操作时，需要同步到 B 服务中。
在代码逻辑中，有相关 A 服务数据写操作时，以调用接口的方式，调用 B 服务接口，B 服务再将数据写到新的数据库中。这种方式看似简单，但其实“坑”很多。在 A 服务代码逻辑中会增加大量这种调用接口同步的代码，增加了项目代码的复杂度，以后会越来越难维护。并且，接口调用的方式并不是一个稳定的方式，没有重试机制，没有同步位置记录，接口调用失败了怎么处理，突然的大量接口调用会产生的问题等，这些都要考虑并且在业务中处理。这里会有不少工作量。想到这里，就将这个方案排除了。
通过数据库的binlog进行同步。这种解决方案，与 A 服务是独立的，不会和 A 服务有代码上的耦合。可以直接 TCP连接进行传输数据，优于接口调用的方式。 这是一套成熟的生产解决方案，也有不少binlog同步的中间件工具，所以我们关注的就是哪个工具能够更好的构建稳定、性能满足且易于高可用部署的方案。
经过调研，我们选择了canal。canal是阿里巴巴 MySQL binlog 增量订阅&消费组件，已经有在生产上实践的例子，并且方便的支持和其他常用的中间件组件组合，比如kafka，elasticsearch等，也有了canal-go go语言的client库，满足我们在go上的需求。
Canal连接到 A 数据库，模拟slave
canal-client与Canal建立连接，并订阅对应的数据库表
A 数据库发生变更写入到binlog，Canal向数据库发送dump请求，获取binlog并解析，发送解析后的数据给canal-client
canal-client收到数据，将数据同步到新的数据库
Protocol Buffer的序列化速度还是很快的。反序列化后得到的数据，是每一行的数据，按照字段名和字段的值的结构，放到一个数组中 代码简单示例:
func Handler(entry protocol.Entry) { var keys []string rowChange := &protocol.RowChange{} proto.Unmarshal(entry.GetStoreValue(), rowChange) if rowChange != nil { eventType := rowChange.GetEventType() for _, rowData := range rowChange.GetRowDatas() { // 遍历每一行数据 if eventType == protocol.EventType_DELETE || eventType == protocol.EventType_UPDATE { columns := rowData.GetBeforeColumns() // 得到更改前的所有字段属性 } else if eventType == protocol.EventType_INSERT { columns := rowData.GetAfterColumns() // 得到更后前的所有字段属性 } ...... } } }
为了高可用和更高的性能，我们会创建多个canal-client构成一个集群，来进行解析并同步到新的数据库。这里就出现了一个比较重要的问题，如何保证canal-client集群解析消费binlog的顺序性呢？
我们使用的binlog是row模式。每一个写操作都会产生一条binlog日志。 举个简单的例子：插入了一条 a 记录，并且立马修改 a 记录。这样会有两个消息发送给canal-client，如果由于网络等原因，更新的消息早于插入的消息被处理了，还没有插入记录，更新操作的最后效果是失败的。
怎么办呢？ canal可以和消息队列组合呀!而且支持kafka，rabbitmq，rocketmq多种选择，如此优秀。我们在消息队列这层来实现消息的顺序性。
我们选择了消息队列的业界标杆: kafka UCloud提供了kafka和rocketMQ消息队列产品服务，使用它们能够快速便捷的搭建起一套消息队列系统。加速开发，方便运维。
下面就让我们来一探究竟：
1.选择kafka消息队列产品，并申请开通
2.开通完成后，在管理界面，创建kafka集群，根据自身需求，选择相应的硬件配置
3.一个kafka + ZooKeeper集群就搭建出来了，给力！
并且包含了节点管理、Topic管理、Consumer Group管理，能够非常方便的直接在控制台对配置进行修改
监控视图方面，监控的数据包括kafka生成和消费QPS，集群监控，ZooKeeper的监控。能够比较完善的提供监控指标。
canal配上kafka也非常的简单。 vi /usr/local/canal/conf/canal.properties
# 可选项: tcp(默认), kafka, RocketMQ canal.serverMode = kafka # ... # kafka/rocketmq 集群配置: 192.168.1.117:9092,192.168.1.118:9092,192.168.1.119:9092 canal.mq.servers = 127.0.0.1:9002 canal.mq.retries = 0 # flagMessage模式下可以调大该值, 但不要超过MQ消息体大小上限 canal.mq.batchSize = 16384 canal.mq.maxRequestSize = 1048576 # flatMessage模式下请将该值改大, 建议50-200 canal.mq.lingerMs = 1 canal.mq.bufferMemory = 33554432 # Canal的batch size, 默认50K, 由于kafka最大消息体限制请勿超过1M(900K以下) canal.mq.canalBatchSize = 50 # Canal get数据的超时时间, 单位: 毫秒, 空为不限超时 canal.mq.canalGetTimeout = 100 # 是否为flat json格式对象 canal.mq.flatMessage = false canal.mq.compressionType = none canal.mq.acks = all # kafka消息投递是否使用事务 canal.mq.transaction = false # mq config canal.mq.topic=default # dynamic topic route by schema or table regex #canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\\\..*,.*\\\\..* canal.mq.dynamicTopic=mydatabase.mytable canal.mq.partition=0 # hash partition config canal.mq.partitionsNum=3 canal.mq.partitionHash=mydatabase.mytable
看到下面这一行配置
canal.mq.partitionHash=mydatabase.mytable
我们配置了kafka的partitionHash，并且我们一个Topic就是一个表。这样的效果就是，一个表的数据只会推到一个固定的partition中，然后再推给consumer进行消费处理，同步到新的数据库。通过这种方式，解决了之前碰到的binlog日志顺序处理的问题。这样即使我们部署了多个kafka consumer端，构成一个集群，这样consumer从一个partition消费消息，就是消费处理同一个表的数据。这样对于一个表来说，牺牲掉了并行处理，不过个人觉得，凭借kafka的性能强大的处理架构，我们的业务在kafka这个节点产生瓶颈并不容易。并且我们的业务目的不是实时一致性，在一定延迟下，两个数据库保证最终一致性。
(推荐微课：SQL微课)
下图是最终的同步架构，我们在每一个服务节点都实现了集群化。全都跑在UCloud的UK8s服务上，保证了服务节点的高可用性。
canal也是集群换，但是某一时刻只会有一台canal在处理binlog，其他都是冗余服务。当这台canal服务挂了，其中一台冗余服务就会切换到工作状态。同样的，也是因为要保证binlog的顺序读取，所以只能有一台canal在工作。
并且，我们还用这套架构进行缓存失效的同步。我们使用的缓存模式是:Cache-Aside。同样的，如果在代码中数据更改的地方进行缓存失效操作，会将代码变得复杂。所以，在上述架构的基础上，将复杂的触发缓存失效的逻辑放到kafka-client端统一处理，达到一定解耦的目的。
关于“怎么使用canal+Kafka进行数据库同步操作”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“怎么使用canal+Kafka进行数据库同步操作”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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