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思维导图
前言
我们都知道一个系统最重要的是数据，数据是保存在数据库里。但是很多时候不单止要保存在数据库中，还要同步保存到Elastic Search、HBase、Redis等等。
这时我注意到阿里开源的框架Canal，他可以很方便地同步数据库的增量数据到其他的存储应用。所以在这里总结一下，分享给各位读者参考~
一、什么是canal
我们先看官网的介绍
canal，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。
这句介绍有几个关键字：增量日志，增量数据订阅和消费。
这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。
接下来我们看一张官网提供的示意图：
canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议，MySQL mater收到canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给canal，然后canal解析binary log，再发送到存储目的地，比如MySQL，Kafka，Elastic Search等等。
二、canal能做什么
以下参考canal官网。
与其问canal能做什么，不如说数据同步有什么作用。
但是canal的数据同步不是全量的，而是增量。基于binary log增量订阅和消费，canal可以做：
数据库镜像
数据库实时备份
索引构建和实时维护
业务cache(缓存)刷新
带业务逻辑的增量数据处理
三、如何搭建canal
略
总结
canal的好处在于对业务代码没有侵入，因为是基于监听binlog日志去进行同步数据的。实时性也能做到准实时，其实是很多企业一种比较常见的数据同步的方案。
通过上面的学习之后，我们应该都明白canal是什么，它的原理，还有用法。实际上这仅仅只是入门，因为实际项目中我们不是这样玩的…
实际项目我们是配置MQ模式，配合RocketMQ或者Kafka，canal会把数据发送到MQ的topic中，然后通过消息队列的消费者进行处理。
Canal的部署也是支持集群的，需要配合ZooKeeper进行集群管理。
Canal还有一个简单的Web管理界面。