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

大家好,我是不才陈某~ 数据同步一直是一个令人头疼的问题.在业务量小,场景不多,数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据,例如从多个表将数据查出来,再汇总处理,再插入到相应的地方. 但是随着业务量增大,数据量变多以及各种复杂场景下的分库分表的实现,使数据同步变得越来越困难. 今天这篇文章使用阿里开源的中间件Canal解决数据增量同步的痛点. 文章目录如下: Canal是什么? canal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

使用Oracle Logminer同步Demo 1 Demo介绍 1.1 Demo设想 前面介绍了Oracle LogMiner配置使用以及使用LogMiner进行解析日志文件性能,在这篇文章中将利用LogMiner进行数据同步,实现从源目标数据库到目标数据库之间的数据同步.由于LogMiner支持的版本是8.1及以上,所以进行数据同步的Oracle数据库版本也必须是8.1及以上. 当然在本文中介绍的是LogMiner进行数据同步例子,也可以利用LogMiner进行数据审计.数据操作追踪等功能,

使用Oracle Logminer同步Demo 1 Demo介绍 1.1 Demo设想 前面介绍了Oracle LogMiner配置使用以及使用LogMiner进行解析日志文件性能,在这篇文章中将利用LogMiner进行数据同步,实现从源目标数据库到目标数据库之间的数据同步.由于LogMiner支持的版本是8.1及以上,所以进行数据同步的Oracle数据库版本也必须是8.1及以上. 当然在本文中介绍的是LogMiner进行数据同步例子,也可以利用LogMiner进行数据审计.数据操作追踪等功能,

本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性.高可用与监控报警.(基于canal 1.1.4版本) canal作为mysql的实时数据订阅组件,实现了对mysql binlog数据的抓取. 虽然阿里也开源了一个纯粹从mysql同步数据到mysql的项目otter(github.com/alibaba/otter,基于canal的),实现了mysql的单向同步.双向同步等能力.但是我们经常有从mysql同步数据到es.hbase等存储的需求,就需要用

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

1.Spring AMQP (1)简介 Spring有很多不同的项目,其中就有对AMQP的支持: Spring AMQP的页面:http://spring.io/projects/spring-amqp 注意:Spring-amqp是对AMQP协议的抽象实现,而spring-rabbit 是对协议的具体实现,也是目前的唯一实现.底层使用的就是RabbitMQ. (2)依赖和配置 添加AMQP的启动器: <dependency> <groupId>org.springframewor

1.RabbitMq (1)问题引出 目前我们已经完成了商品详情和搜索系统的开发.我们思考一下,是否存在问题? 商品的原始数据保存在数据库中,增删改查都在数据库中完成. 搜索服务数据来源是索引库,如果数据库商品发生变化,索引库数据不能及时更新. 商品详情做了页面静态化,静态页面数据也不会随着数据库商品发生变化. 如果我们在后台修改了商品的价格,搜索页面和商品详情页显示的依然是旧的价格,这样显然不对.该如何解决? 这里有两种解决方案: 方案1:每当后台对商品做增删改操作,同时要修改索引库数据及静态

作者:谢泽华 背景 众所周知单个机房在出现不可抗拒的问题(如断电.断网等因素)时,会导致无法正常提供服务,会对业务造成潜在的损失.所以在协同办公领域,一种可以基于同城或异地多活机制的高可用设计,在保障数据一致性的同时,能够最大程度降低由于机房的仅单点可用所导致的潜在高可用问题,最大程度上保障业务的用户体验,降低单点问题对业务造成的潜在损失显得尤为重要. 同城双活,对于生产的高可用保障,重大的意义和价值是不可言喻的.表面上同城双活只是简单的部署了一套生产环境而已,但是在架构上,这个改变的影响是巨大

1.下载es https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 修改 config 下elasticsearch.yml   ip和端口等配置 2.下载kibana https://www.elastic.co/downloads/kibana 修改 config 下kibana.yml   ip和端口es等配置 3.下载logstash https://www.elastic.co/downloads/logstash 下载jar mysql-con

这里 http://hedengcheng.com/?p=725 有对volatile 非常详细的解释,看完之后,心里一惊,因为我刚好在一个项目里用了文中错误示范那种方式来做线程同步,场景如下: Thread1 对性能要求非常高,它有一些中间数据需要定时同步给数据库,我就增加了一个线程Thread2 来帮它做(Thread2还干了很多其他事情),基本做法是:thread1 干完do_something后,给一个全局的 volatile flag 置1:Thread2在一个大循环里,当检测到fla

问题描述 使用canal-adapter写入elasticSearch数据时,数据是写入了elasticSearch了,但出现了mysql表中的数据和elasticSearch中索引中的数据错乱的问题,即把A列的数据放到了B列中的. 研究了半天,发现是因为我在测试过程中,换过另外1个数据库,这2个库中的列不一致导致的. 因为canal会通过tsdb维护了一个当前数据库内表结构,具体配置如下: 我这里(tsdb使用的是本地的h2数据库). 我有2个数据库,首先在第1个库测试验证,是正常的,然后换成

参考:https://my.oschina.net/loveorange/blog/3026473 安装参考链接: 1. 下载自己需要的rabbitmq_server(http://www.rabbitmq.com/download.html)版本和erlang环境(http://www.erlang.org/downloads). 2. 先安装erlang环境,并添加环境变量. control panel --> (Viewed By Category)选择System and Securit

# pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pyssdb import pyssdb c = pyssdb.Client('172.17.91.21',8888) queueName='mysqlreplaction_test' # 清空一下队列 c.qclear(queueName) c.qpush(queueName,1) c.qpush(queueName,2) c.qpush(queueName,3) c.qpush(

import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse; import org.elasticsear

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch.(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统.Canal广泛用于阿里巴巴集团(包括https://www.taobao.com),以提供可靠的低延迟增量数据管道,github地址:https://github.com/alibaba/canal Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改,而Canal Clien

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

简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品.MySQL是一种关系数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. 1.Mysql如何同步到Elasticsearch?2.Logstash.kafka_connector.canal选型有什么不同,如何取舍?3.能实现同步增删改查吗? 1.Canal同步 1.1 canal官方已支持Mysql同步ES6.X 同步

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

文章首发于[博客园-陈树义],点击跳转到原文Canal同步异常分析:Could not find first log file name in binary log index file. 公司搜索相关的业务系统采用了ElasticSearch + Canal实现了实时搜索(详情可参考文章:ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统). 最近在查看线上Canal Server日志的时候发现了异常,这直接导致了其中一个数据库停止了数据同步. 从异常信息可以看到是实例为db