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。
canal实际应用所在的位置如下图：
一、canal能做什么
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
二、搭建canal
在MySQL中需要创建一个用户，并授权：
-- 使用命令登录：mysql -u root -p
-- 创建用户 用户名：canal 密码：Canal@123456
create user 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456';
-- 授权 *.*表示所有库
grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456';
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：
查看binlog日志文件列表：
查看当前正在写入的binlog文件：
进入到配置文件/etc/my.cnf中查看mysql数据文件存放路径
发现有很多bin文件，说明binlog日志开启成功，能实时记录保存DML操作
二、canal安装
官网下载地址https://github.com/alibaba/canal/releases
修改配置文件：vim conf/canal.properties
canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
把这一行的注释符号去掉（java才能成功运行）
修改配置文件：vi conf/example/instance.properties## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
## v1.0.26版本后会自动生成slaveId，所以可以不用配置
# canal.instance.mysql.slaveId=0
# 数据库地址
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
# binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000001
# mysql主库链接时起始的binlog偏移量
canal.instance.master.position=154
# mysql主库链接时起始的binlog的时间戳
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# username/password
# 在MySQL服务器授权的账号密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=Canal@123456
# 字符集
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
# table regex .*\\..*表示监听所有表 也可以写具体的表名，用，隔开
canal.instance.filter.regex=.*\\..*
# mysql 数据解析表的黑名单，多个表用，隔开
canal.instance.filter.black.regex=
进入bin目录下启动 （sh bin/startup.sh）
并查看进程 ps -ef | grep canal三、Java客户端操作
首先引入maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
然后创建一个canal项目，使用SpringBoot构建，如图所示
在CannalClient类使用Spring Bean的生命周期函数afterPropertiesSet()：
package com.yijiu.deploy;
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.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;
@Component
public class CanalClient implements InitializingBean {
private final static int BATCH_SIZE = 1000;
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// 创建链接
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("10.104.188.67", 11111), "example", "", "");
try {
//打开连接
connector.connect();
//订阅数据库表,全部表
connector.subscribe(".*\\..*");
//回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始拿
connector.rollback();
while (true) {
// 获取指定数量的数据
Message message = connector.getWithoutAck(BATCH_SIZE);
//获取批量ID
long batchId = message.getId();
//获取批量的数量
int size = message.getEntries().size();
//如果没有数据
if (batchId == -1 || size == 0) {
try {
//线程休眠2秒
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
} else {
//如果有数据,处理数据
printEntry(message.getEntries());
}
//进行 batch id 的确认。确认之后，小于等于此 batchId 的 Message 都会被确认。
connector.ack(batchId);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 打印canal server解析binlog获得的实体类信息
*/
private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (CanalEntry.Entry entry : entrys) {
if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
//开启/关闭事务的实体类型，跳过
continue;
}
//RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征
//比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等
RowChange rowChage;
try {
rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
//获取操作类型：insert/update/delete类型
EventType eventType = rowChage.getEventType();
//打印Header信息
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));
//判断是否是DDL语句
if (rowChage.getIsDdl()) {
System.out.println("================》;isDdl: true,sql:" + rowChage.getSql());
}
//获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来
for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
//如果是删除语句
if (eventType == EventType.DELETE) {
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
//如果是新增语句
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
//如果是更新的语句
} else {
//变更前的数据
System.out.println("------->; before");
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
//变更后的数据
System.out.println("------->; after");
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
private static void printColumn(List<Column> columns) {
for (Column column : columns) {
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
}
}
}
以上就完成了Java客户端的代码。
开始测试，首先启动MySQL、Canal Server，还有刚刚写的Spring Boot项目。然后创建表：
CREATE TABLE `tb_commodity_info` (
`id` varchar(32) NOT NULL,
`commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
`commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格',
`number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量',
`description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';
然后我们在控制台就可以看到如下信息：
如果新增一条数据到表中：
INSERT INTO tb_commodity_info VALUES('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3','叉烧包','3.99',3,'又大又香的叉烧包，老人小孩都喜欢');
控制台可以看到如下信息：
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。
补充。binlog row模式，在没有变更的情况下，执行是不生效的。
开启binlog的时候，注意server_id，以及注意默认的偏移量之类的。
