思維導圖
前言
在很多業務情況下，我們都會在系統中加入redis緩存做查詢優化。
如果數據庫數據發生更新，這時候就需要在業務代碼中寫一段同步更新redis的代碼。
這種數據同步的代碼跟業務代碼糅合在一起會不太優雅，能不能把這些數據同步的代碼抽出來形成一個獨立的模塊呢，答案是可以的。
架構圖
canal是一個偽裝成slave訂閱mysql的binlog，實現數據同步的中間件。上一篇文章《canal入門》
我已經介紹了最簡單的使用方法，也就是tcp模式。
實際上canal是支持直接發送到MQ的，目前最新版是支持主流的三種MQ：Kafka、RocketMQ、RabbitMQ。而canal的RabbitMQ模式目前是有一定的bug，所以一般使用Kafka或者RocketMQ。
本文使用Kafka，實現Redis與MySQL的數據同步。架構圖如下：
通過架構圖，我們很清晰就知道要用到的組件：MySQL、Canal、Kafka、ZooKeeper、Redis。
下面演示Kafka的搭建，MySQL搭建大家應該都會，ZooKeeper、Redis這些網上也有很多資料參考。
搭建Kafka
首先在官網 下載安裝包：
解壓，打開/config/server.properties配置文件，修改日誌目錄：
<code>log.dirs=./logs /<code>
首先啟動ZooKeeper，我用的是3.6.1版本：
接著再啟動Kafka，在Kafka的bin目錄下打開cmd，輸入命令：
<code>kafka-server-start.bat ../../config/server.properties/<code>
我們可以看到ZooKeeper上註冊了Kafka相關的配置信息：
然後需要創建一個隊列，用於接收canal傳送過來的數據，使用命令：
<code>kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic canaltopic/<code>
創建的隊列名是canaltopic。
配置Cannal Server
canal官網下載相關安裝包：
找到canal.deployer-1.1.4/conf目錄下的canal.properties配置文件：
<code># tcp, kafka, RocketMQ 這裡選擇kafka模式 canal.serverMode = kafka # 解析器的線程數，打開此配置，不打開則會出現阻塞或者不進行解析的情況 canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16 # 配置MQ的服務地址，這裡配置的是kafka對應的地址和端口 canal.mq.servers = 127.0.0.1:9092 # 配置instance，在conf目錄下要有example同名的目錄，可以配置多個 canal.destinations = example /<code>
然後配置instance，找到/conf/example/instance.properties配置文件：
<code>## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen(自動生成，不需配置) # canal.instance.mysql.slaveId=0 # position info canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 # 在Mysql執行 SHOW MASTER STATUS;查看當前數據庫的binlog canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000006 canal.instance.master.position=4596 # 賬號密碼 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=Canal@**** canal.instance.connectionCharset = UTF-8 #MQ隊列名稱 canal.mq.topic=canaltopic #單隊列模式的分區下標 canal.mq.partition=0 /<code>
配置完成後，就可以啟動canal了。
測試
這時可以打開kafka的消費者窗口，測試一下kafka是否收到消息。
使用命令進行監聽消費：
<code>kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic canaltopic/<code>
有個小坑。我這裡使用的是win10系統的cmd命令行，win10系統默認的編碼是GBK，而Canal Server是UTF-8的編碼，所以控制檯會出現亂碼：
怎麼解決呢？
在cmd命令行執行前切換到UTF-8編碼即可，使用命令行：chcp 65001
然後再執行打開kafka消費端的命令，就不亂碼了：
接下來就是啟動Redis，把數據同步到Redis就完事了。
封裝Redis客戶端
環境搭建完成後，我們可以寫代碼了。
首先引入Kafka和Redis的maven依賴：
<code> org.springframework.kafka spring-kafka org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis /<code>
在application.yml文件增加以下配置：
<code>spring: redis: host: 127.0.0.1 port: 6379 database: 0 password: 123456/<code>
封裝一個操作Redis的工具類：
<code>@Component
public class RedisClient {
/**
* 獲取redis模版
*/
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/**
* 設置redis的key-value
*/
public void setString(String key, String value) {
setString(key, value, null);
}
/**
* 設置redis的key-value，帶過期時間
*/
public void setString(String key, String value, Long timeOut) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
if (timeOut != null) {
stringRedisTemplate.expire(key, timeOut, TimeUnit.SECONDS);
}
}
/**
* 獲取redis中key對應的值
*/
public String getString(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
}
/**
* 刪除redis中key對應的值
*/
public Boolean deleteKey(String key) {
return stringRedisTemplate.delete(key);
}
}/<code>創建MQ消費者進行同步
在application.yml配置文件加上kafka的配置信息：
<code>spring: kafka: # Kafka服務地址 bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 consumer: # 指定一個默認的組名 group-id: consumer-group1 #序列化反序列化 key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer producer: key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer # 批量抓取 batch-size: 65536 # 緩存容量 buffer-memory: 524288/<code>
根據上面Kafka消費命令那裡，我們知道了json數據的結構，可以創建一個CanalBean對象進行接收：
<code>public class CanalBean {
//數據
private List data;
//數據庫名稱
private String database;
private long es;
//遞增，從1開始
private int id;
//是否是DDL語句
private boolean isDdl;
//表結構的字段類型
private MysqlType mysqlType;
//UPDATE語句，舊數據
private String old;
//主鍵名稱
private List pkNames;
//sql語句
private String sql;
private SqlType sqlType;
//表名
private String table;
private long ts;
//(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(刪除)DELETE、(刪除表)ERASE等等
private String type;
//getter、setter方法
}/<code><code>public class MysqlType {
private String id;
private String commodity_name;
private String commodity_price;
private String number;
private String description;
//getter、setter方法
}/<code><code>public class SqlType {
private int id;
private int commodity_name;
private int commodity_price;
private int number;
private int description;
}/<code>最後就可以創建一個消費者CanalConsumer進行消費：
<code>@Component
public class CanalConsumer {
//日誌記錄
private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CanalConsumer.class);
//redis操作工具類
@Resource
private RedisClient redisClient;
//監聽的隊列名稱為：canaltopic
@KafkaListener(topics = "canaltopic")
public void receive(ConsumerRecord, ?> consumer) {
String value = (String) consumer.value();
log.info("topic名稱:{},key:{},分區位置:{},下標:{},value:{}", consumer.topic(), consumer.key(),consumer.partition(), consumer.offset(), value);
//轉換為javaBean
CanalBean canalBean = JSONObject.parseObject(value, CanalBean.class);
//獲取是否是DDL語句
boolean isDdl = canalBean.getIsDdl();
//獲取類型
String type = canalBean.getType();
//不是DDL語句
if (!isDdl) {
List tbCommodityInfos = canalBean.getData();
//過期時間
long TIME_OUT = 600L;
if ("INSERT".equals(type)) {
//新增語句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//新增到redis中,過期時間是10分鐘
redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
}
} else if ("UPDATE".equals(type)) {
//更新語句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//更新到redis中,過期時間是10分鐘
redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
}
} else {
//刪除語句
for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
String id = tbCommodityInfo.getId();
//從redis中刪除
redisClient.deleteKey(id);
}
}
}
}
}/<code>測試MySQL與Redis同步
mysql對應的表結構如下：
<code>CREATE TABLE `tb_commodity_info` ( `id` varchar(32) NOT NULL, `commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名稱', `commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品價格', `number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品數量', `description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';/<code>
首先在MySQL創建表。然後啟動項目，接著新增一條數據：
<code>INSERT INTO `canaldb`.`tb_commodity_info` (`id`, `commodity_name`, `commodity_price`, `number`, `description`) VALUES ('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3', '叉燒包', '3.99', '3', '又大又香的叉燒包，老人小孩都喜歡');/<code>tb_commodity_info表查到新增的數據：
Redis也查到了對應的數據，證明同步成功！
如果更新呢？試一下Update語句：
<code>UPDATE `canaldb`.`tb_commodity_info` SET `commodity_name`='青菜包',`description`='很便宜的青菜包呀，不買也開看看了喂' WHERE `id`='3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3';/<code>
沒有問題！
總結
那麼你會說，canal就沒有什麼缺點嗎？
肯定是有的：
- canal只能同步增量數據。
- 不是實時同步，是準實時同步。
- 存在一些bug，不過社區活躍度較高，對於提出的bug能及時修復。
- MQ順序性問題。我這裡把官網的回答列出來，大家參考一下。
儘管有一些缺點，畢竟沒有一樣技術或者產品是完美的，最重要是合適。
我們公司在同步MySQL數據到Elastic Search也是採用Canal+RocketMQ的方式。
參考資料：canal官網
絮叨
上面所有例子的代碼都上傳Github了：
https://github.com/yehongzhi/mall
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