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Spring Boot + Canal 实现数据库实时监控

Java开发
2023-04-23

这篇文章主要介绍了Spring Boot + Canal实现数据库实时监控，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下

Canal 工作原理

  • 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';

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:h2:${canal.instance.tsdb.dir}/h2;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/h2-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）

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。

到此这篇关于Spring Boot + Canal 实现数据库实时监控的文章就介绍到这了,更多相关Spring Boot Canal 内容请搜索编程学习网以前的文章希望大家以后多多支持编程学习网！

本文标题为：Spring Boot + Canal 实现数据库实时监控

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