本文介绍如何应用Canal实现异步、解耦的架构,后续有空再写文章分析Canal原理和源代码。

Canal简介

Canal是用来获取数据库变更的中间件。

伪装自己为MySQL从库,拉取主库binlog并解析、处理。处理结果可发送给MQ,方便其他服务获取数据库变更消息,这一点非常有用。下面介绍一些典型用途。

其中,Canal+MQ作为一个整体,从外界看来就是一个数据管道服务服务,如下图。

Canal典型用途

异构数据(如ES、HBase、不同路由key的DB)

通过Canal自带的adapter,同步异构数据至ES、HBase,而不用自行实现繁琐的数据转换、同步操作。这里的adapter就是典型的适配器模式,把数据转成相应格式,并写入异构的存储系统。

当然,也可以同步数据至DB,甚至构建一份按不同字段分片路由的数据库。

比如:下单时按用户id分库分表订单记录,然后借助Canal数据通道,构建一份按商家id分库分表的订单记录,用于B端业务(如商家查询自己接到哪些订单)。

缓存刷新

缓存刷新的常规做法是,先更新DB,再删除缓存,再延迟删除(即cache-aside pattern+延迟双删),这种多步操作可能失败,而且实现相对复杂。借助Canal刷新缓存,使主服务、主流程无需关心缓存更新等一致性问题,保证最终一致性。

价格变化等重要业务消息

下游服务可立即感知价格变化。

常规做法是,先修改价格,再发出消息,此处的难点是要保证消息一定发送成功,以及如果发送不成功时如何处理。借助Canal,不用在业务层面担心消息丢失的问题。

数据库迁移

  • 多机房数据同步
  • 拆库

    虽然可以自己在代码中实现双写逻辑,然后对历史数据做处理,但是历史数据也可能被更新,需要不断迭代对比、更新,总之很复杂。

实时对账

常规做法是定时任务跑对账逻辑,时效性低,不能及时发现不一致问题。借助Canal,可实时触发对账逻辑。

大致流程如下:

  • 接收数据变更消息
  • 写入hbase作为流水记录
  • 一段窗口时间过后,触发比较与对端数据做比较

Canal客户端demo代码分析

以下示例是客户端连接Canal的例子,修改自官方github示例,楼主做了一些优化,并且在关键代码行中加入了注释。如果Canal把数据变更消息发送至MQ,写法有所不同,不同之处只是一个是订阅Canal,一个是订阅MQ,但是解析和处理逻辑基本相同。

`

public void process() {
// 每批次处理的条数
int batchSize = 1024;
while (running) {
try {
// 连上Canal服务
connector.connect();
// 订阅数据(比如某个表)
connector.subscribe("table_xxx");
while (running) {
// 批量获取数据变更记录
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
// 非预期情况,需做异常处理
} else {
// 打印数据变更明细
printEntry(message.getEntries());
} if (batchId != -1) {
// 使用batchId做ack操作:表明该批次处理完成,更新Canal侧消费进度
connector.ack(batchId);
}
}
} catch (Throwable e) {
logger.error("process error!", e);
try {
Thread.sleep(1000L);
} catch (InterruptedException e1) {
// ignore
} // 处理失败, 回滚进度
connector.rollback();
} finally {
// 断开连接
connector.disconnect();
}
}
} private void printEntry(List<Entry> entrys) {
for (Entry entry : entrys) {
long executeTime = entry.getHeader().getExecuteTime();
long delayTime = new Date().getTime() - executeTime;
Date date = new Date(entry.getHeader().getExecuteTime());
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); // 只关心数据变更的类型
if (entry.getEntryType() == EntryType.ROWDATA) {
RowChange rowChange = null;
try {
// 解析数据变更对象
rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry.toString(), e);
} EventType eventType = rowChange.getEventType(); logger.info(row_format,
new Object[] { entry.getHeader().getLogfileName(),
String.valueOf(entry.getHeader().getLogfileOffset()), entry.getHeader().getSchemaName(),
entry.getHeader().getTableName(), eventType,
String.valueOf(entry.getHeader().getExecuteTime()), simpleDateFormat.format(date),
entry.getHeader().getGtid(), String.valueOf(delayTime) }); // 不关心查询,和DDL变更
if (eventType == EventType.QUERY || rowChange.getIsDdl()) {
logger.info("ddl : " + rowChange.getIsDdl() + " , sql ----> " + rowChange.getSql() + SEP);
continue;
} for (RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
if (eventType == EventType.DELETE) {
// 数据变更类型为 删除 时,打印变化前的列值
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
// 数据变更类型为 插入 时,打印变化后的列值
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
} else {
// 数据变更类型为 其他(即更新) 时,打印变化前后的列值
printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}
}
} // 打印列值
private void printColumn(List<Column> columns) {
for (Column column : columns) {
StringBuilder builder = new StringBuilder();
try {
if (StringUtils.containsIgnoreCase(column.getMysqlType(), "BLOB")
|| StringUtils.containsIgnoreCase(column.getMysqlType(), "BINARY")) {
// get value bytes
builder.append(column.getName() + " : "
+ new String(column.getValue().getBytes("ISO-8859-1"), "UTF-8"));
} else {
builder.append(column.getName() + " : " + column.getValue());
}
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
}
builder.append(" type=" + column.getMysqlType());
if (column.getUpdated()) {
builder.append(" update=" + column.getUpdated());
}
builder.append(SEP);
logger.info(builder.toString());
}
}

`

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