Binlog 日志应用场景
什么是binlog?
Mysql 5.0以后，支持通过binary log(二进制日志)以支持主从复制。复制允许将来自一个MySQL数据库服务器（master) 的数据复制到一个或多个其他MySQL数据库服务器（slave)，以实现灾难恢复、水平扩展、统计分析、远程数据分发等功能。
二进制日志中存储的内容称之为事件，每一个数据库更新操作(Insert、Update、Delete，不包括Select)等都对应一个事件。
主要分为3个步骤：
- 第一步：master在每次准备提交事务完成数据更新前，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 event，简称event)
- **第二步：**slave启动一个I/O线程来读取主库上binary log中的事件，并记录到slave自己的中继日志(relay log)中。
- **第三步：**slave还会起动一个SQL线程，该线程从relay log中读取事件并在备库执行，从而实现备库数据的更新。
- 客户端向master的mysql sever写入数据
- 当数据发生变化时，master将变更的数据记录写入到二进制文件中，即binlog。
- slave订阅了master的binlog，所以会通过一个I/O THREAD与master的DUMP THREAD进行通信，同步binlog
- I/O THREAD读取到binlog后会吸入到relay log中，准备重放。
- slave会通过SQL THREAD读取relay log，重放数据的改动并执行相应的改动。
这里有几点需要注意：
- 主从复制不是强一致性，只能保证最终一致
- master配合binlog复制会影响性能，所以尽量不要在master上挂太多的slave，如果对时间要求不高，可以在slave上挂slave
binlog的业务应用
上面介绍了mysql中应用binlog的场景，而我们的业务可以伪装成master的slave节点，感知数据的变化，这就给了我们很多的业务运用空间。
1. 数据异构
经常有这样一个场景：
原来业务是一个很单一的系统，所以表也在一起。随着业务的发展，系统开始拆分，总有一些表是各个业务都关注的表，但是对相关的字段的运用场景不同，所以这样一份元数据怎样更好的为各个系统服务就成了问题。当然，多写或者读写分离可以从物理节点上减少对数据服务器的压力，但是对业务并没有做到足够的支持，因为这些表都是一样的。因此我们可以通过binlog进行数据异构。
如图所示，订单系统生成订单后，通过binlog可以解析生成用户维度的订单信息供用户中心查询、商户维度订单表供运营管理，以及搜索系统的搜索数据，提供全文搜索功能。
这样，我们就通过原始的订单数据异构到三个系统中，提供了丰富的数据访问功能。不仅从节点上降低了数据服务器的压力，数据表现形式也更贴近自己的服务，减少不必要的字段冗余。
2.基于数据的任务分发
有这样一个场景：
很多系统依赖同一块重要数据，当这些数据发生变化的时候，需要调用其他相关系统的通知接口同步数据变化，或者mq消息告知变化并等待其主动同步。这两种情况都对原始系统造成了侵入，原始系统改一块数据，并不想做这么多其他的事情。所以这时候可以通过binlog进行任务分发。
当原始业务系统修改数据后，不需要进行其他的业务关联。由调度系统读取binlog进行相应的任务分发、消息发送以及同步其他业务状态。这样可以将其他业务与原始业务系统解耦，并从数据的角度将所有管理功能放在了同一个调度系统中，责任清晰.
3. 缓存数据的补充
对于高并发的系统，数据库往往是系统性能的瓶颈，毕竟IO响应速度是远远小于电子的运算速度的。因此，很多查询类服务都会在CPU与数据库之间加上一层缓存。即现从缓存获取，命中后直接返回，否则从DB中获取并存入缓存后返回。而如果原始数据变化了但缓存尚未超时，则缓存中的数据就是过时的数据了。当数据有变更的时候主动修改缓存数据。
当客户端更改了数据之后，中间件系统通过binlog获得数据变更，并同步到缓存中。这样就保证了缓存中数据有效性，减少了对数据库的调用，从而提高整体性能。
4.读写分离
最典型的场景就是通过Mysql主从之间通过binlog复制来实现横向扩展，来实现读写分离。如下图所示:
在这种场景下：
- 有一个主库Master，所有的更新操作都在master上进行
- 同时会有多个Slave，每个Slave都连接到Master上，获取binlog在本地回放，实现数据复制。
- 在应用层面，需要对执行的sql进行判断。所有的更新操作都通过Master(Insert、Update、Delete等)，而查询操作(Select等)都在Slave上进行。由于存在多个slave，所以我们可以在slave之间做负载均衡。通常业务都会借助一些数据库中间件，如tddl、sharding-jdbc等来完成读写分离功能。
binlog 监听订阅平台
在实际开发中，你可以每个应用场景都模拟一个slave，各自连接到Mysql上去拉取binlog，master会给每个连接上来的slave一份完整的binlog拷贝，业务拿到各自的binlog之后进行消费，彼此之间互不影响。但是这样，有一些弊端，多个slave会给master带来一些额外管理上的开销，网卡流量也将翻倍的增长。
我们可以进行一些优化，之所以不同场景模拟多个slave来连接master获取同一份binlog，本质上要满足的是：一份binlog数据，同时提供给多个不同业务场景使用，彼此之间互不影响。
显然，消息中间件是一个很好的解决方案。现在很多主流的消息中间件，都支持consumer group的概念，如kafka、rocketmq等。同一个topic中的数据，可以由多个不同consumer group来消费，且不同的consumer group之间是相互隔离的，例如：当前消费到的位置(offset)。
kafka, rocketmq 消费者组
因此，我们完全可以将binlog，统一都发送到MQ中，不同的应用场景使用不同的consumer group来消费，彼此之间互不影响。此时架构如下图所示：
binlog 长啥样?
参考: https://cloud.tencent.com/developer/article/1444390
总结
binlog是mysql提供的数据同步机制，很好的解决了主从分离、读写库分离等业务。而我们可以构建一个中间件系统，“伪造”成master的一个slave。当读取了binlog中的数据变化后，根据相应的业务场景做各种业务处理。而目前我接触到的最常见的就是第一个场景——数据异构，可以异构到其他表中，也可以异构到其他数据引擎中，比如Elastic Search。
