这一讲我将带领你学习如何基于 Mysql 数据的 Binlog，通过阿里开源的数据同步神器 Canal 来构建无侵入高扩展的业务 BI 监控架构。
业务 BI 监控对战略决策非常重要，它不仅要满足日常企业内部对业务 BI 需求，如交易系统的交易订单数据分析报表、实时的交易图表等；而且还需要通过业务 BI 监控出的数据，提前对系统做出扩缩的部署指导，实现多方面的降本提效。所以业务 BI 监控是每个企业的必要基建。
在项目初期，我们可以在业务系统中通过埋点等手段进行业务 BI 监控的实现。但当业务形成规模后，若还在业务服务内部完成业务 BI 监控需求的编程，不仅会影响到业务需求的正常迭代，还会影响数据分析的性能。毕竟 BI 监控里面杂糅着很多与大数据处理相关的技术。
所以本课程会以建设通用的业务 BI 监控为实践，介绍如何通过 Binlog 配制出业务 BI 数据源，以及如何通过 Canal 构建出准实时的 BI 监控方案。
Binlog
Binlog 是 Mysql The Binary Log（二进制日志文件）的缩写，其官方介绍是：Binary Log 是 Mysql 记录其自身数据在发生变更时，Mysql 服务层以二进制形式进行存储的系统日志文件。由于并非底层实现引擎模块所记录的日志，所以具备了底层无关性和前后的兼容性。
你可以点击Mysql 官方文档，了解 Binlog 的更多详情。
1.Binlog 三种用途
- 数据赋能上，有了 Binlog 的内容，通过反解析就可以反映出自身数据变更。
- 技术拓展上，有了 Binlog，Mysql 实现了主从复制模式，应用服务在不需要事务的需求场景下，通过使用读库可以极大地释放主库压力，进而提高集群的 TPS（事务处理的吞吐量）。
- 容灾能力上，误删的数据或硬件故障有了 Binlog 就有了“后悔药”，可以根据问题的时间点快速进行数据恢复。
2.Binlog 三种模式
常见业务 BI 监控，就是利用了 Binlog 内容可以反映业务数据变更这一能力而实现监控的。
那有个问题：Mysql 中的 Binlog 一共有以下三种模式，那么应该配置哪种 Binlog 模式来实现业务 BI 监控呢？
- Statement Level 模式
- Row Level 模式
- Mix Level模式
学习前，我们先思考下：应用服务在执行一条 SQL 语句时，与 MYSQL 是怎么交互的？在交互过程中，两者都有什么变化？
在应用服务上设计开发需求，我们很熟悉，但对 Mysql 却用得较少（虽然或多或少有些知道）。为避免讲述得过于抽象，下面以下面订单表为例来讲解。表里面有订单号、订单状态两个字段，里面存储着两行订单数据。
订单号 | 订单状态 |
NO1 | 草稿 |
NO2 | 等待支付 |
当应用服务通过数据库驱动，对 Mysql 数据库发出以下执行命令后，会收到 Mysql 数据库执行成功的响应，影响数据的条数为两条。
update order set `订单状态` = '支付完成';
update order set `订单状态` = '支付完成';从 Mysql 数据库服务器的视角，看下整体的日志可以记录为以下两部分。
- 数据变化日志：日志的内容就是两条订单记录在语句执行前后的数据的变化情况。比如内容有订单号 NO1 的数据记录，订单状态由“草稿状态”修改为“支付完成状态”，日志内容就是当前时刻 NO1 的数据快照。
- 执行状况日志：日志内容就是 Mysql 数据库服务器接收到的 update 执行语句，以及执行情况的记录。
Binlog 的三种模式就是让用户告诉 Mysql 数据库服务器，如何记录数据变化日志和执行情况日志。
3.Binlog 三种模式
- Statement Level 模式
Mysql 默认使用 Statement Level 模式来记录 Binlog 内容。在此模式下，每一条执行数据库的语句都会被记录到 Binlog 中，而此时 Binlog 内容是最小的，所以节约了 I/O 成本，整体性能就是最优的。
当然任何事情都是两面性的，这种模式下主从数据的准确性也是最低的，比如在某些版本使用存储的过程中，会出现插入数据的数据 ID 不一致等问题。
- Row Level 模式
相比 Statement Level 模式，Row Level 模式又走向了另一个极端。在 Row Level 模式下，Mysql 数据库服务器的 Binlog 内容会记录，在执行 SQL 语句前后，详细的记录哪一行修改了，以及修改成什么样子。
由此看来，Row Level 模式下的问题也显而易见。比如，上文中我们执行的订单表执行的更新语句，当订单表的数据量达到海量时，执行更新语句后，Binlog 的数据会瞬间变成海量，会造成下游订阅此 Binglog 的应用服务消费不及时。但是事物是具有两面性的，通用的 BI 监控就是通过严控这种问题的发生而建设的。
- Mix Level 模式
Mix Level 是两种模式的混合模式，并没有常见的使用场景。如果你感兴趣，可以访问官网进行更详细的学习，这里就不过多介绍了。
通过对这三个模式的学习可知，BI 监控需要实时分析和处理业务数据，所以被处理的数据源必须是完整的数据，故此我们需要将 Mysql 的 Binlog 模式配置成 Row Level 模式。
Canal
Mysql 的主从复制就是通过 Binlog 实现，从节点通过读取主库的 binlog，实现主节点和从节点的数据准实时同步。Canal 可以简单理解为将自己伪装成从节点，定时向主节点发送 Dump 请求，拉取和分析 Row Level 模式下的 Binlog 数据。
1.主从复制
主从复制是实现数据准实时同步的通用架构。其原理也非常清晰，它是后世很多数据库中间件的基本原理，如 Canal 基于 Binlog 实现数据同步的设计基石（如下图所示）：
- Master 和 Slave 节点组成了 Mysql 数据库集群；
- Master 节点提供数据更改的能力，而 Slave 节点只提供数据读取的能力；
- 在 Slave 节点拉起时，向 Master 节点拉取带时间戳的数据快照；
- 然后内部存在两个类型的线程，I/O 线程负责拉取 Binlog 文件；
- SQL 线程负责读取并执行 Relay Log 中的内容。
通过以上几个步骤，实现了主从同步架构。
2.Canal 工作原理
Canal 是阿里开源 Java 语言项目，基于数据库 Binlog 日志解析，提供增量数据订阅 & 消费的能力，目前主要支持国内最常用到的关系型数据库 MySQL。
Canal 的工作原理也不复杂（如下图所示）：
- Canal 伪装自己成为 Mysql 数据库集群中的 Slave 节点，向 Master 节点发送对 Binlog 的 dump 协议；
- Mysql Master 节点收到 dump 请求后，将数据推送给 Canal；
- Canal 解析 Mysql Binlog 数据发送给下游。
Canal 对比 Mysql 的从节点最大的不同，就是拉起时不需要预先同步一个时间点的数据快照。Canal 可以对接的下游有很多，最简单直接的方式是通过 Canal 将增量数据转化为 Elasticsearch 搜索引擎的时序索引。然后根据我们前面课程所讲述的，通过 Grafana 或是 Kibana 等可视化套件，将 BI 数据展示出来。
这种架构可以快速构建有关时序需求的增量 BI 监控，且对业务完全无侵入。但这种方式也过于“粗暴”，只能填补增量 BI 监控的空缺。
所以，接下来讲的就是通过对接消息队列下游，实现更好扩展的 BI 监控。
3.基于消息队列的 BI 监控
部分业务的 BI 监控往往二次开发才能完成，所以高扩展性是企业落地 BI 监控的重要指标之一。如上面所讲，通用的业务 BI 监控方案无法满足时，需要有足够的开发性和扩展性，让一线的业务开发有兜底的实现方案。
那 Canal 就是具备这样的架构。通用的方案下，将增量数据准实时的同步到数据库介质中，实现增量数据的业务 BI 监控分析；在通用方案不满足时，Canal 支持将 Binlog 数据投递到消息队列中，如 Kafka 和 RocketMQ 中，一线业务开发人员可以主动对 Binlog 数据进行二次消费，完成业务 BI 监控专项的二次开发来完成需求。
小结与思考
今天的课程，我带你学习了如何设计通用的业务 BI 监控方案，通过将关系型数据库 Mysql 的 Binglog 配置 Row Level 模式，将数据库中数据变更内容反映到 Binglog 内容中。
需要注意的是，Row Level 模式下进行一些非常规操作（如全表更新，赠加减字段等）时，就会出现 I/O 瓶颈，也就会出现相关性能负载过高的情况，如磁盘 I/O 过高，主从延迟时间过长等问题。
之后又讲到了 Mysql 主从复制架构，Slave 节点通过 I/O 线程持续向 Master 节点拉取 Binlog 数据，SQL 执行线程持续分析和执行这些 Binlog 数据，最终实现主从复制架构。
那 Canal 的设计也是基于主从复制机构，Canal 将自己伪装成 Slave 节点，也不停向 Master 节点模拟发送 Dump 协议请求，将得到的 Binlog 数据同步到下游消费者。
- 简单业务 BI 监控场景，可以使用 Canal 直接将增量数据同步到 Elasticsearch，然后通过可视化套件 Grafana 或 Kibana 实现 BI 监控的数据展示。
- 相对复杂的业务 BI 监控场景，可以将增量数据消费到消息队列后，进行专项的业务 BI 监控的二次开发。总之是要实现与业务系统的解耦，让业务系统专注于业务需求的实现，让 BI 监控需求有专门的承接系统。
那么你在工作中是如何实现业务 BI 监控的呢？欢迎在评论区写下你的思考，期待与你的讨论。
