canal实时同步mysql数据到redis或ElasticSearch

一、Canal架包下载上传

（一）下载

官网架包地址为：https://github.com/alibaba/canal/releases/tag/canal-1.1.5-alpha-2

本人百度云盘下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1MM5YGubaTW3Y2hy1tvBmPw

提取码：jiur

（二）上传解压

创建canal文件夹

cd /usr/local
mkdir canal

　　将下载好的canal上传至Linux服务器 /usr/local/canal目录下进行解压。

 tar -zxvf canal.deployer-1.1.5-SNAPSHOT.tar.gz

二、配置MySQL文件

（一）修改MySQL my.cnf配置文件

1．查找MySQL在Linux环境中的my.cnf

mysql --help|grep 'my.cnf'

如图：

2．修改my.cnf

vi /etc/my.cnf

log-bin=mysql-bin #添加这一行就ok

binlog-format=ROW #选择row模式

server_id=1 #配置mysql replaction需要定义，不能和canal的slaveId重复

（二）重启 MySQL

查看MySQL启动状态

service mysqld status(5.0版本是mysqld)
service mysql status(5.5.7版本是mysql)

重启MySQL

service mysqld restart 
service mysql restart (5.5.7版本命令)

（三）查看MySQL binlog文件是否开启

1．在Linux中登录MySQL

mysql -u 用户名 -p
如：mysql -u root -p
输入密码对应的账号密码

　　2．查看binlog文件是否开启

show variables like 'log_%';

效果如下：

三、创建canal账号

（一）设置canal账号并赋权

drop user 'canal'@'%';
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';  -- 创建canal用户
grant all privileges on *.* to 'canal'@'%' identified by 'canal';  -- 为canal用户赋予repication权限
flush privileges;

如果出现以下情况，说明MySQL设置了密码难度，需要修改MySQL设置，如果没有出现则调过以下步骤

1．查看MySQL的策略

SHOW VARIABLES LIKE 'validate_password%';

2．设置MySQL密码验证强调的策略

set global validate_password_policy=LOW;

3．设置MySQL密码最低长度

 set global validate_password_length=5;

4．重新设置一下账号即可

drop user 'canal'@'%';
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';  -- 创建canal用户
grant all privileges on *.* to 'canal'@'%' identified by 'canal';  -- 为canal用户赋予repication权限
flush privileges;

如图

四、构建CanalService

（一）修改instance.properties配置

vi /usr/local/canal/conf/example/instance.properties

canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306

canal.instance.dbUsername=canal#此处是我们为mysql配置的canal用户
canal.instance.dbPassword=canal#此处是我们为mysql配置的canal用户的密码
canal.mq.topic=mysql-yjlcplatform-topic #mq消息主题

（二）修改canal.properties

 vi /usr/local/canal/conf/canal.properties

canal.serverMode = kafka
kafka.bootstrap.servers = 192.168.200.7:9092

（三）启动canal

cd /usr/local/canal/bin
./ startup.sh

　　查看canal启动日志

cat /usr/local/canal/logs/example/example.log

以下效果需要等一会儿

注意：

在启动canal的时候可能会报kafka连接超时，则重新启动kafka即可。

（四）验证MySQL与kafka是否关联成功

下载ZooInspector工具进行验证：

链接：https://pan.baidu.com/s/1SbiszPvYVfbmdDQRsdLAqg

提取码：cyb8

五、后端项目代码

（一）Pom配置文件

<dependencies>
    <!-- springBoot集成kafka -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
        <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    </dependency>

</dependencies>

（二）bootstrap.yml配置文件

# kafka
spring:
  kafka:
    # kafka服务器地址(可以多个)
    bootstrap-servers: 192.168.200.7:9092
    consumer:
      # 指定一个默认的组名
      group-id: kafka2
      # earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      # latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
      # none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
      auto-offset-reset: earliest
      # key/value的反序列化
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      # key/value的序列化
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      # 批量抓取
      batch-size: 65536
      # 缓存容量
      buffer-memory: 524288

（三）Java文件

1．启动类

/**
 * --------------------------------------------------------------
 * FileName: AppMemberCanalClient.java
 *
 * @Description:消费端
 * @author: cyb
 * @CreateDate: 2020-09-07
 * --------------------------------------------------------------
 */
@SpringBootApplication
public class AppMemberCanalClient {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AppMemberCanalClient.class);
    }
}

2．后端监听类

package com.yjlc.kafka.client;

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class MembetKafkaConsumer {

    @KafkaListener(topics = "mysql-yjlcplatform-topic")
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        System.out.println("topic名称:" + consumer.topic() + ",key:" +
                consumer.key() + "," +
                "分区位置:" + consumer.partition()
                + ", 下标" + consumer.offset() + "," + consumer.value());
        String json = (String) consumer.value();
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json);
        String type = jsonObject.getString("type");

        String pkNames = jsonObject.getJSONArray("pkNames").getString(0);
        JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");

        String table = jsonObject.getString("table");
        String database = jsonObject.getString("database");
        for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
            JSONObject dataObject = data.getJSONObject(i);
            String key = database + ":" + table + ":"+dataObject.getString(pkNames);
            switch (type) {
                case "UPDATE":
                case "INSERT":
                    break;
                case "DELETE":
                    break;
            }
        }

    }
}

　　以上功能亲测有效。如对以上内容有疑问的可以留言讨论，转载请说明出处，本人博客地址为：https://www.cnblogs.com/chenyuanbo/

技术在于沟通交流！

posted @ 2020-09-09 00:45 陈远波阅读(1892) 评论(0) 收藏举报

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