Canal介绍 Canal简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等)

一.Canal简介: canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 二.背景介绍: 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 三

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

最近在工作中需要处理一些大数据量同步的场景,正好运用到了canal这款数据库中间件,因此特意花了点时间来进行该中间件的的学习和总结. 背景介绍 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 适用版本 支持mysql5.7及以下版本 传统的主从同步原

一. Canal 简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务

写在前面 在实际工作中,有一种非常普遍的并发场景:那就是读多写少的场景.在这种场景下,为了优化程序的性能,我们经常使用缓存来提高应用的访问性能.因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中.而在并发场景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景.本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心. 本文涉及的知识点有: 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://

大家好,我是冰河~~ 在实际工作中,有一种非常普遍的并发场景:那就是读多写少的场景.在这种场景下,为了优化程序的性能,我们经常使用缓存来提高应用的访问性能.因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中.而在并发场景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景.本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心. 本文涉及的知识点有: 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe ht

Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密. 把 Redis 作为缓存组件,需要防止出现以下的一些问题,否则可能会造成生产事故. Redis 缓存满了怎么办? 缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩如何解决? Redis 数据过期了会被立马删除么? Redis 突然变慢了如何做性能排查并解决? Redis 与 MySQL 数据一致性问题怎么应对? 今天「码哥」跟大家一起深入探索

一般来说,我们对于数据库最主要的要求就是:数据不丢.不管是主从复制,还是使用类似otter+canal这样的数据库同步方案,我们最基本的需求是,在数据不丢失的前提下,尽可能的保证系统的高可用,也就是在某个节点挂掉,或者数据库发生主从切换等情况下,我们的数据同步系统依然能够发挥它的作用--数据同步.本文讨论的场景是数据库发生主从切换,本文将从源码的角度,来看看otter和canal是如何保证高可用和高可靠的. 一.EventParser 通过阅读文档和源码,我们可以知道,对于一个canal ser

阿里Canal项目请先了解:canal 考虑可能binlog大批量变更,如果直接通过Canal订阅binlog变动,会造成CanalClient会瞬间爆掉.为了解决这个问题,我们可以引入kafka做一层封装,可以解决这个问题. 公司实现一套框架,拿来分享大家.感谢原作者. 1. 服务端-封装Canal订阅binlog消息并推送到kafka binlogService server 启动端: import java.util.concurrent.Executors import com.toda

Kubernetes CNI网络最强对比:Flannel.Calico.Canal和Weave https://blog.csdn.net/RancherLabs/article/details/88885539 介 绍 网络架构是Kubernetes中较为复杂.让很多用户头疼的方面之一.Kubernetes网络模型本身对某些特定的网络功能有一定要求,但在实现方面也具有一定的灵活性.因此,业界已有不少不同的网络方案,来满足特定的环境和要求. CNI意为容器网络接口,它是一种标准的设计,为了让用户

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

基于1.1.5-alpha版本,具体源码笔记可以参考我的github:https://github.com/saigu/JavaKnowledgeGraph/tree/master/code_reading/canal 本文将对canal的binlog订阅模块parser进行分析. parser模块(绿色部分)在整个系统中的角色如下图所示,用来订阅binlog事件,然后通过sink投递到store. parser模块应该来说是整个项目里面比较复杂的模块,代码非常多. 因此,本文根据过程中的主线来

前提 这是一篇憋了很久的文章,一直想写,却又一直忘记了写.整篇文章可能会有点流水账,相对详细地介绍怎么写一个小型的"框架".这个精悍的胶水层已经在生产环境服役超过半年,这里尝试把耦合业务的代码去掉,提炼出一个相对简洁的版本. 之前写的几篇文章里面其中一篇曾经提到过Canal解析MySQL的binlog事件后的对象如下(来源于Canal源码com.alibaba.otter.canal.protocol.FlatMessage): 如果直接对此原始对象进行解析,那么会出现很多解析模板代码

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

1.前言 在我们系统开发过程中,根据业务场景很多数据库数据并不会直接给用户访问的,需要同步保存到ElasticSearch.Redis等存储应用当中(例如最常见的是搜索页面的ElasticSearch数据).而阿里开源的框架Canal就是做这方面的功能,它可以把数据库(暂时只支持MySQL和Oracle部分版本)日志解析获取增量变更同步到其他存储应用去. 2.什么是Canal? 官网介绍,canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数

业务场景: 项目里需要频繁的查询mysql导致mysql的压力太大,此时考虑从内存型数据库redis里查询,但是管理平台里会较为频繁的修改增加mysql里的数据 问题来了: 如何才能保证mysql的数据实时同步到redis里呢. 问题解决方案: 经过学习调研发现了一款阿里开源的框架canal, 底层大致就模拟成mysql的salve,监听binlog,并通过网络传输, 交由客户端消费处理 具体学习可以参考官方文档 : https://github.com/alibaba/canal 我的成品:

一.简介 canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更.从 2010 年开始,业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步,由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务. Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费的中间件. 目前,Canal 主要支持了 MyS

一懒起来就好久没更新文章了,其实懒也还是因为忙,今年上半年的加班赶上了去年一年的加班,加班不息啊,好了吐槽完就写写一直打算继续的自动化开发 目前各种UI测试框架层出不穷,但是万变不离其宗,驱动PC浏览器的基本上底层都是selenium,驱动无线app和浏览器基本是appium.monkey之类的,底层都是基于官方支持的自动化测试框架开发而来,然后上层又做了各种封装 首先在开始计划开发自动化时,第一步是了解目前已有的自动化开发技术,上面说了,最底层的就那几种,根据实际要去测试的业务需求选择合适的自

作为.Net工地搬砖长工一名,一直致力于挖坑(Bug)填坑(Debug),但技术却不见长进.也曾热情于新技术的学习,憧憬过成为技术大拿.从前端到后端,从bootstrap到javascript,从python到Node.js,了解过设计模式,也跟风了微信公众号开发.然而却浅尝辄止,未曾深入.买了一本本的技术书籍,没完整的翻完一本.屯了一部部的pdf,却只是在手机里占着内存.想过改变,却从未曾着手改变. 以上算是我程序猿生涯的真实写照. 现在我要尝试改变,从基础的helloworld开始,记下学习

在上一篇<<旺财速啃H5框架之Bootstrap(四)>>做了基本的框架,<<旺财速啃H5框架之Bootstrap(二)>>篇里也大体认识了bootstrap.css样式,下面我们来学习常见的CSS操控内容篇幅.... 一.响应式图片 基本样式: <img src="..." class="img-responsive" alt="响应式图片"> Bootstrap.css 937行 .