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  • CanalSharp-mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件Canal的.NET客户端

    一.前言

    CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端,关于什么是 Canal?又能做什么?我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目,是由我和 WithLin (主要贡献) 完成,并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持,旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择,为.NET社区生态做贡献。

    二.Canal介绍

    1.背景

    早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求。不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元。

    ps. 目前内部版本已经支持mysql和oracle部分版本的日志解析,当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)

    基于日志增量订阅&消费支持的业务:

    1. 数据库镜像
    2. 数据库实时备份
    3. 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
    4. search build
    5. 业务cache刷新
    6. 价格变化等重要业务消息

    2.工作原理

    2.1 mysql主备复制实现

    1537856325274

    从上层来看,复制分成三步:

    1. master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些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);
    2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
    3. slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。

    2.2 Canal的工作原理

    1537856417016

    原理相对比较简单:

    1. 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
    2. mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal)
    3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

    以上内容摘自Canal项目官方资料 https://github.com/alibaba/canal

    3.Canal的安装以及使用

    Canal的安装以及使用请查阅官方文档,本文不在赘述。 https://github.com/alibaba/canal/wiki

    三.CanalSharp介绍

    1.工作原理

    CanalSharp 是 Canal 的 .NET 客户端,它与 Canal 是采用的Socket来进行通信的,传输协议是TCP,交互协议采用的是 Google Protocol Buffer 3.0。

    2.工作流程

    1.Canal连接到mysql数据库,模拟slave

    2.CanalSharp与Canal建立连接

    2.数据库发生变更写入到binlog

    5.Canal向数据库发送dump请求,获取binlog并解析

    4.CanalSharp向Canal请求数据库变更

    4.Canal发送解析后的数据给CanalSharp

    5.CanalSharp收到数据,消费成功,发送回执。(可选)

    6.Canal记录消费位置。

    以一张图来表示:

    1537860226808

    3.应用场景

    CanalSharp作为Canal的客户端,其应用场景就是Canal的应用场景。关于应用场景在Canal介绍一节已有概述。这里我举一些实际的使用例子:

    1.代替使用轮询数据库方式来监控数据库变更,有效改善轮询耗费数据库资源。

    2.根据数据库的变更实时更新搜索引擎,比如电商场景下商品信息发生变更,实时同步到商品搜索引擎 Elasticsearch、solr等

    3.根据数据库的变更实时更新缓存,比如电商场景下商品价格、库存发生变更实时同步到redis

    4.数据库异地备份、数据同步

    5.根据数据库变更触发某种业务,比如电商场景下,创建订单超过xx时间未支付被自动取消,我们获取到这条订单数据的状态变更即可向用户推送消息。

    6.将数据库变更整理成自己的数据格式发送到kafka等消息队列,供消息队列的消费者进行消费。

    四.CanalSharp的使用

    1.使用前的准备

    使用 CanalSharp 之前,必然要先准备好mysql数据库以及Canal才行,这个步骤请直接查阅Canal官方文档 https://github.com/alibaba/canal/wiki 。但是为了让大家能快速跑通CanalSharp,CanalSharp 项目为大家提供了一个通过 docker-compose 同时运行 mysql和canal。

    2.通过docker-compose运行mysql和canal:

    git clone https://github.com/CanalSharp/CanalSharp.git
    cd docker
    docker-compose up -d
    

    出现下图表示运行成功:

    1537866674285

    3.使用navicat等数据库管理工具连接mysql

    ip:运行docker的服务器ip

    mysql用户:root

    mysql密码:000000

    mysql端口:4406

    默认提供了一个test数据库,然后有一张名为test的表。

    1537866852816

    4.创建一个 .NET Core 控制台项目

    5.添加 Nuget 程序包

    Install-Package CanalSharp.Client
    

    1537867132107

    6.编码

    也可以直接下载源码运行 Sample 项目 https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/tree/master/sample/CanalSharp.SimpleClient

    (1)建立连接

       //canal 配置的 destination,默认为 example
        var destination = "example";
        //创建一个简单CanalClient连接对象(此对象不支持集群)传入参数分别为 canal地址、端口、destination、用户名、密码
        var connector = CanalConnectors.NewSingleConnector("127.0.0.1", 11111, destination, "", "");
        //连接 Canal
        connector.Connect();
        //订阅,同时传入 Filter。Filter是一种过滤规则,通过该规则的表数据变更才会传递过来
        //允许所有数据 .*\..*
        //允许某个库数据 库名\..*
        //允许某些表 库名.表名,库名.表名
        connector.Subscribe(".*\..*");
    

    (2)获取数据

      while (true)
        {
            //获取数据 1024表示数据大小 单位为字节
            var message = connector.Get(1024);
            //批次id 可用于回滚
            var batchId = message.Id;
            if (batchId == -1 || message.Entries.Count <= 0)
            {
                Thread.Sleep(300);
                continue;
            }
    
            PrintEntry(message.Entries);
        }
    

    (3)输出数据

    /// <summary>
    /// 输出数据
    /// </summary>
    /// <param name="entrys">一个entry表示一个数据库变更</param>
    private static void PrintEntry(List<Entry> entrys)
    {
        foreach (var entry in entrys)
        {
            if (entry.EntryType == EntryType.Transactionbegin || entry.EntryType == EntryType.Transactionend)
            {
                continue;
            }
    
            RowChange rowChange = null;
    
            try
            {
                //获取行变更
                rowChange = RowChange.Parser.ParseFrom(entry.StoreValue);
            }
            catch (Exception e)
            {
    
            }
    
            if (rowChange != null)
            {
                //变更类型 insert/update/delete 等等
                EventType eventType = rowChange.EventType;
                //输出binlog信息 表名 数据库名 变更类型
                Console.WriteLine(
                    $"================> binlog[{entry.Header.LogfileName}:{entry.Header.LogfileOffset}] , name[{entry.Header.SchemaName},{entry.Header.TableName}] , eventType :{eventType}");
    
                //输出 insert/update/delete 变更类型列数据
                foreach (var rowData in rowChange.RowDatas)
                {
                    if (eventType == EventType.Delete)
                    {
                        PrintColumn(rowData.BeforeColumns.ToList());
                    }
                    else if (eventType == EventType.Insert)
                    {
                        PrintColumn(rowData.AfterColumns.ToList());
                    }
                    else
                    {
                        Console.WriteLine("-------> before");
                        PrintColumn(rowData.BeforeColumns.ToList());
                        Console.WriteLine("-------> after");
                        PrintColumn(rowData.AfterColumns.ToList());
                    }
                }
            }
    
        }
    }
    
    /// <summary>
    /// 输出每个列的详细数据
    /// </summary>
    /// <param name="columns"></param>
    private static void PrintColumn(List<Column> columns)
    {
        foreach (var column in columns)
        {
            //输出列明 列值 是否变更
            Console.WriteLine($"{column.Name} : {column.Value}  update=  {column.Updated}");
        }
    }
    

    7.测试运行

    首次运行会输出一堆数据,那些都是初始化运行创建表的数据,忽略即可

    运行项目,然后一次执行sql观察输出:

    insert into test values(1000,'111');
    update test set name='222' where id=1000;
    delete from test where id=1000;
    

    通过新标签页打开图片查看大图

    可以看见我们分别执行 insert、update、delete 语句,我们的CanalSharp都获取到了数据库变更。

    五.使用Canal的经验

    1.mysql数据库版本有要求:5.7.13, 5.6.10,、5.5.18和5.1.40/48,不一定非要满足小版本号的要求,比如 5.7.x、5.6.x、5.5.x都应该可以,但是实际需要自己做测试。前面的具体版本号是Canal官方提供的资料,但是博主公司用的mysql 的版本是5.5.60,是可以正常使用Canal的。

    2.mysql数据binlog的格式强烈建议设置为row

    3.Canal并非必须连接到master数据库,它同样可以连接到slave数据库,只是从库出了需要开启写入binlog以外还需要设置 log-slave-updates 开启。

    4.如果生产环境已经存在mysql集群,且集群主库的binlog格式为mixed,mysql数据库集群的主库binlog格式可以不用改依然为 mixed,设置某一个从库binlog格式配置为 row,让Canal连接从库,这样可以避免对生产环境的mysql集群产生影响。

    5.mysql支持Statement,MiXED,以及ROW三种格式的binlog为什么推荐使用row格式binlog,经过博主实际测试,使用row格式兼容性是最好的,实际可以自己测试。

    六.结束语

    CanalSharp的介绍到这里就结束了,如果觉得这个项目有用的欢迎大家来个 star 。后续将会写几篇文章介绍更详细的使用方法以及实战。

    七.资料

    CanalSharp 开源地址:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp

    Canal 开源地址:https://github.com/alibaba/canal

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