实时采集MySQL数据之轻量工具Maxwell实操

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目录

• 概述
  • 定义
  • 原理
  • Binlog说明
  • Maxwell和Canal的区别
• 部署
  • 安装
  • MySQL准备
  • 初始化Maxwell元数据库
  • Maxwell进程启动
    • 命令行参数
    • 配置文件
  • 实时监控Mysql输出Kafka
  • Kafka Topic分区控制
  • 实时监控MySQL指定表
  • 监控MySQL指定表同步全量数据

概述

定义

Maxwell 官网地址 https://maxwells-daemon.io/

Maxwell GitHub源码地址 https://github.com/zendesk/maxwell

Maxwell 是由美国 Zendesk 开源,采用 Java 语言开发的 MySQL 实时抓取工具，通过实时读取MySQL binlog二进制日志并作为生产者生产 JSON 格式消息发送给 Kafka、Kinesis、RabbitMQ、Redis或其他流媒体平台的应用程序。最新版本为1.39.4

Maxwell的操作开销很低，只需要mysql和数据同步目的地，常用场景包括ETL、缓存构建/过期、指标收集、搜索索引和服务间通信。

原理

Maxwell 的工作原理很简单，就是把自己伪装成 MySQL 的一个 slave，然后以 slave的身份从 MySQL master服务器复制数据，需要MySQL的binlog数据格式设置为row模式。

Binlog说明

MySQL开启binlog大概会有 1%的性能损耗,主要用于主从复制和数据恢复。二进制日志包括两类文件

• 二进制日志索引文件（文件名后缀为.index）：用于记录所有 的二进制文件
• 二进制日志文件（文件名后缀为.00000*）：记录数据库所有的 DDL 和 DML(除了数据查询语句)语句事件。

MySQL 生成的 binlog 文件初始大小一定是 154 字节，然后前缀是 log-bin 参数配置的，后缀是默认从.000001，然后依次递增(包括每次重启mysql也会递增)。除了 binlog 文件文件以外，MySQL 还会额外生产一个.index 索引文件用来记录当前使用的 binlog 文件。

Maxwell和Canal的区别

Maxwell最初的设计思想是MySQL+Kafka，用于对MySQL数据采集个人比较推荐Maxwell，当然还有我们前面学过的FlinkCDC。

• 服务端+客户端一体，轻量级
• 支持断点还原功能+bootstrap+json，全量同步
• maxwell社区比canal社区活跃

部署

安装

# 下载最新版本1.39.4的maxwell，注意从github的release历史中可知maxwell从v1.30.0开始就已经不再支持JDK8，支持JDK11
wget https://github.com/zendesk/maxwell/releases/download/v1.39.4/maxwell-1.39.4.tar.gz
# 解压文件
tar -xvf maxwell-1.39.4.tar.gz
# 进入主目录
cd maxwell-1.39.4

MySQL准备

修改mysql的配置文件,开启mysql的binlog设置，vim /etc/my.cnf

# mysql server的id,如果有多台id需要唯一
server_id=1
# 设置生成的二进制文件的前缀
log-bin=mysql-bin
# 设置binlog的二进制文件的日志级别 行级模式
binlog_format=row
# binlog的执行的库 如果不加这个参数那么mysql会对所有的库都生成对应的binlog 即对所有的库尽心binlog监控
# 设置只监控某个或某些数据库
binlog-do-db=my_maxwell_01
binlog-do-db=my_maxwell_02

# 修改后重启MySQL的服务
service mysqld restart

初始化Maxwell元数据库

在 MySQL 中建立一个 maxwell 库用于存储 Maxwell 的元数据

# 创建数据库,在我们使用的时候它会自己创建对应的表，这里我们只需建库不需要创表
CREATE DATABASE maxwell;
# 创建用户任意远程访问
CREATE USER 'maxwell'@'%';
# 修改密码
ALTER USER 'maxwell'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '123456';
#给用户授权
GRANT SELECT ,REPLICATION SLAVE , REPLICATION CLIENT ON *.* TO maxwell@'%';
GRANT ALL PRIVILEGES ON maxwell.* TO "maxwell"@"%";
#刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;

Maxwell进程启动

命令行参数

# 启动maxwell
bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop3' --port=3308 --producer=stdout

详细参数配置可以查阅官网

# 在mysql中创建前面在MySQL的配置文件中binlog数据库
CREATE DATABASE my_maxwell_01;
# 数据表,账号表
use my_maxwell_01;
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(4) DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 插入数据
INSERT INTO account(name,age) VALUES('张三三',20),('李思',23),('王乐',26);

从日志可以看出创建数据库、数据表和数据插入捕获的binlog由maxwell转换为json的日志，向 mysql 的my_maxwell_01库的account表同时插入 3 条数据，控制台出现了 3 条 json日志，说明 maxwell 是以数据行为单位进行日志的采集的。

通过启动maxwell后我们也可以maxwell元数据库的内容，包含核心几张表数据。

配置文件

# 拷贝maxwell根目录下config.properties.example
cp config.properties.example config.properties
# 修改config.properties配置文件

log_level=info
producer=stdout
# mysql login info
host=hadoop3
port=3308
user=maxwell
password=123456

# 通过指定配置文件启动maxwell
bin/maxwell --config ./config.properties
# 再次插入数据测试
INSERT INTO account(name,age) VALUES('吴三',25);
# 也可以通过jps查看maxwell进程com.zendesk.maxwell.Maxwell
jps -l

接下里看下修改数据和删除数据json数据内容，后续主要就是针对json内容做处理

UPDATE account SET age = 28 WHERE id =4;
UPDATE account SET age = 30 WHERE name ='吴三';
DELETE FROM account WHERE id =4;

json内容分别如下，主要是type类型区分，更新包含old数据的值,ts为秒级时间戳。

# 添加
{
    "database": "my_maxwell_01",
    "table": "account",
    "type": "insert",
    "ts": 1671434231,
    "xid": 5097,
    "commit": true,
    "data": {
        "id": 4,
        "name": "吴三",
        "age": 25
    }
}
# 更新
{
    "database": "my_maxwell_01",
    "table": "account",
    "type": "update",
    "ts": 1671434616,
    "xid": 6302,
    "commit": true,
    "data": {
        "id": 4,
        "name": "吴三",
        "age": 28
    },
    "old": {
        "age": 25
    }
}
# 删除
{
    "database": "my_maxwell_01",
    "table": "account",
    "type": "delete",
    "ts": 1671434700,
    "xid": 6584,
    "commit": true,
    "data": {
        "id": 4,
        "name": "吴三",
        "age": 30
    }
}

实时监控Mysql输出Kafka

# 启动 Maxwell 监控 binlog
bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop3' --producer=kafka --kafka.bootstrap.servers=kafka1:9092 --kafka_topic=test_topic_1

一旦mysql表有了数据的更新么mysql底层的binlog文件肯定会有变化，binlog变化了则maxwell进程就能捕捉到这个变化，将之解析并转换为json数据写入到kafka里面。使用kafka的图形化工具kafka tool查看数据，点击test_topic_1查看，不更新数据这里的topic是不会被创建的，插入数据后test_topic_1就有相关的消息数据了

# 继续插入数据
INSERT INTO account(name,age) VALUES('刘说',27);

# 官方的命令行消费脚本也可以消费到数据
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092 --topic test_topic_1

通过 kafka 消费者来查看到了数据，说明数据成功传入 kafka

Kafka Topic分区控制

上面的示例往kafka写入的消息都是是发往一个分区，在实际生产环境中一般都会用 maxwell 监控多个 mysql 库的数据，然后将这些数据发往 kafka 的一个主题 Topic，提高并发度主题肯定是多分区的。先创建一个名称test_topic_2，分区为3副本为2的topic。

这次使用配置文件方式，修改config.properties

# 配置生产者是kafka
producer=kafka
# kafka的server
kafka.bootstrap.servers=kafka1:9092
# 指定topoic
kafka_topic=test_topic_2
#按什么分区 [database, table, primary_key, transaction_id, thread_id, column]
producer_partition_by=database

使用配置文件的方式启动maxwell进程

bin/maxwell --config ./config.properties

# 在mysql中创建前面在MySQL的配置文件中binlog数据库
CREATE DATABASE my_maxwell_02;
# 数据表,账号表
use my_maxwell_02;
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(4) DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
# 分别往两个数据库的account表插入一条数据
INSERT INTO my_maxwell_01.account(name,age) VALUE('李丹',30);
INSERT INTO my_maxwell_02.account(name,age) VALUE('李丹',30);

再来看看topic，在test_topic_2中两条数据分区分别为0和1，验证不同数据库的数据会发往不同的分区。

实时监控MySQL指定表

主要是通过--filter参数设置exclude排除，include是包含来实现

# 启动maxwell
bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop3' --filter 'exclude: *.*, include:my_maxwell_01.product' --port=3308 --producer=stdout

创建新的数据表，分别往两张表插入数据

use my_maxwell_02;
CREATE TABLE `product` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `type` int(4) DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO my_maxwell_01.account(NAME,age) VALUE('李丹',30);
INSERT INTO my_maxwell_01.product(NAME,TYPE) VALUE('iphone13',1);

可以看到只有product表捕获变更数据，此外还可以设置 include:my_maxwell_01.*，通过此种方式来监控 mysql 某个库的所有表，也就是说过滤整个库。

监控MySQL指定表同步全量数据

监控MySQL指定表同步全量数据常用于数据初始化操作，Maxwell 进程默认只能监控 mysql 的 binlog 日志的新增及变化的数据，但是Maxwell 是支持数据初始化的，可以通过修改 Maxwell 的元数据，来对 MySQL 的某张表进行数据初始化，也就是我们常说的全量同步。接下来演示将 my_maxwell_01库下的 account表的5条数据全量导入输出到 maxwell 控制台。

前面我们创建过maxwel的元数据库，这里需求修改 Maxwell 的元数据以触发数据初始化机制，在 mysql 的 maxwell 库中 bootstrap表中插入一条数据，写明需要全量数据的库名和表名

insert into maxwell.bootstrap(database_name,table_name) values('my_maxwell_01','account');

# 启动 maxwell 进程，此时初始化程序会直接打印account表的所有数据
bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop3' --port=3308 --producer=stdout

当数据全部初始化完成以后，Maxwell 的元数据会变化，is_complete 字段从 0 变为 1，start_at 字段从 null 变为具体时间(数据同步开始时间)，complete_at 字段从 null 变为具体时间(数据同步结束时间)，在Maxwell 运行过程中继续往maxwell.bootstrap插入数据也会触发处理。

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