Debezium 实现 MySQL 到 Elasticsearch 高效实时同步

题记

来自Elasticsearch中文社区的问题——

MySQL中表无唯一递增字段，也无唯一递增时间字段，该怎么使用logstash实现MySQL实时增量导数据到es中？

logstash和kafka_connector都仅支持基于自增id或者时间戳更新的方式 增量同步数据。

回到问题本身：如果库表里没有相关字段，该如何处理呢？

本文给出相关探讨和解决方案。

1、 binlog认知

1.1 啥是 binlog？

binlog是Mysql sever层维护的一种 二进制日志，与innodb引擎中的redo/undo log是完全不同的日志；其主要是用来记录对mysql数据更新或潜在发生更新的SQL语句，并以"事务"的形式保存在磁盘中。

作用主要有：

• 1）复制：达到master-slave数据一致的目的。

• 2）数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据。

• 3） 增量备份。

1.2 阿里的Canal实现了增量Mysql同步

一图胜千言，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MySQL的binlog解析，解析完成后才利用canal client 用来处理获得的相关数据。目的： 增量数据订阅&消费。

综上，使用binlog可以突破logstash或者kafka-connector没有自增id或者没有时间戳字段的限制，实现增量同步。

2、基于binlog的同步方式

1）基于kafka Connect的Debezium 开源工程，地址：. https://debezium.io/

2）不依赖第三方的独立应用： Maxwell开源项目，地址：http://maxwells-daemon.io/

由于已经部署过conluent（kafka的企业版本，自带zookeeper、kafka、ksql、kafka-connector等），本文仅针对Debezium展开。

3、Debezium介绍

Debezium是捕获数据实时动态变化的开源的分布式同步平台。能实时捕获到数据源（Mysql、Mongo、PostgreSql）的：新增（inserts）、更新(updates)、删除(deletes)操作，实时同步到Kafka，稳定性强且速度非常快。

特点：

• 1）简单。无需修改应用程序。可对外提供服务。

• 2）稳定。持续跟踪每一行的每一处变动。

• 3）快速。构建于kafka之上，可扩展，经官方验证可处理大容量的数据。

4、同步架构

如图，Mysql到ES的同步策略，采取“曲线救国”机制。

步骤1：基Debezium的binlog机制，将Mysql数据同步到Kafka。

步骤2：基于Kafka_connector机制，将kafka数据同步到Elasticsearch。

5、Debezium实现Mysql到ES增删改实时同步

软件版本：

confluent：5.1.2；
Debezium：0.9.2_Final;
Mysql：5.7.x.
Elasticsearch：6.6.1

5.1 Debezium安装

confluent的安装部署参见：http://t.cn/Ef5poZk，不再赘述。

Debezium的安装只需要把debezium-connector-mysql的压缩包解压放到Confluent的解压后的插件目录(share/java)中。

MySQL Connector plugin 压缩包的下载地址：

https://debezium.io/docs/install/

注意 重启一下confluent，以使得Debezium生效。

5.2 Mysql binlog等相关配置。

Debezium使用MySQL的binlog机制实现数据动态变化监测，所以需要Mysql提前配置binlog。

核心配置如下，在Mysql机器的/etc/my.cnf的mysqld下添加如下配置。

   
1[mysqld]    
2    
3server-id         = 223344    
4log_bin           = mysql-bin    
5binlog_format     = row    
6binlog_row_image  = full    
7expire_logs_days  = 10

然后，重启一下Mysql以使得binlog生效。

   
1systemctl start mysqld.service

5.3 配置connector连接器。

配置confluent路径目录 : /etc

创建文件夹命令 :

   
1mkdir kafka-connect-debezium

在mysql2kafka_debezium.json存放connector的配置信息 :

   
1[root@localhost kafka-connect-debezium]# cat mysql2kafka_debezium.json    
2{     
3        "name" : "debezium-mysql-source-0223",    
4        "config":    
5        {    
6             "connector.class" : "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",    
7             "database.hostname" : "192.168.1.22",    
8             "database.port" : "3306",    
9             "database.user" : "root",    
10             "database.password" : "XXXXXX",    
11             "database.whitelist" : "kafka_base_db",    
12             "table.whitlelist" : "accounts",    
13             "database.server.id" : "223344",    
14             "database.server.name" : "full",    
15             "database.history.kafka.bootstrap.servers" : "192.168.1.22:9092",    
16             "database.history.kafka.topic" : "account_topic",    
17             "include.schema.changes" : "true" ,    
18             "incrementing.column.name" : "id",    
19             "database.history.skip.unparseable.ddl" : "true",    
20             "transforms": "unwrap,changetopic",    
21             "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.UnwrapFromEnvelope",    
22             "transforms.changetopic.type":"org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",    
23             "transforms.changetopic.regex":"(.*)",    
24             "transforms.changetopic.replacement":"$1-smt"    
25        }    
26}

注意如下配置：

1. "database.server.id"，对应Mysql中的server-id的配置。

2. "database.whitelist" : 待同步的Mysql数据库名。

3. "table.whitlelist" :待同步的Mysq表名。

4. 重要：“database.history.kafka.topic”：存储数据库的Shcema的记录信息，而非写入数据的topic、

5. "database.server.name":逻辑名称，每个connector确保唯一，作为写入数据的kafka topic的前缀名称。

坑一：transforms相关5行配置作用是写入数据格式转换。

如果没有，输入数据会包含：before、after记录修改前对比信息以及元数据信息（source，op，ts_ms等）。

这些信息在后续数据写入Elasticsearch是不需要的。（注意结合自己业务场景）。

格式转换相关原理：http://t.cn/EftoaIi

5.4 启动connector

   
1curl -X POST -H "Content-Type:application/json"     
2--data @mysql2kafka_debezium.json.json     
3http://192.168.1.22:18083/connectors | jq

5.5 验证写入是否成功。

5.5.1  查看kafka-topic

   
1    kafka-topics --list --zookeeper localhost:2181

此处会看到写入数据topic的信息。

注意新写入数据topic的格式：database.schema.table-smt 三部分组成。

本示例topic名称：

full.kafka_base_db.account-smt

5.5.2 消费数据验证写入是否正常

   
1./kafka-avro-console-consumer --topic full.kafka_base_db.account-smt --bootstrap-server 192.168.1.22:9092 --from-beginning

至此，Debezium实现mysql同步kafka完成。

6、kafka-connector实现kafka同步Elasticsearch

6.1、Kafka-connector介绍

见官网:https://docs.confluent.io/current/connect.html

Kafka Connect是一个用于连接Kafka与外部系统（如数据库，键值存储，检索系统索引和文件系统）的框架。 

连接器实现公共数据源数据（如Mysql、Mongo、Pgsql等）写入Kafka，或者Kafka数据写入目标数据库，也可以自己开发连接器。

6.2、kafka到ES connector同步配置

配置路径：

   
1/home/confluent-5.1.0/etc/kafka-connect-elasticsearch/quickstart-elasticsearch.properties

配置内容：

   
1"connector.class": "io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector",    
2"tasks.max": "1",    
3"topics": "full.kafka_base_db.account-smt",    
4"key.ignore": "true",    
5"connection.url": "http://192.168.1.22:9200",    
6"type.name": "_doc",    
7"name": "elasticsearch-sink-test"

6.3 kafka到ES启动connector

启动命令

   
1confluent load  elasticsearch-sink-test     
2-d /home/confluent-5.1.0/etc/kafka-connect-elasticsearch/quickstart-elasticsearch.properties

6.4 Kafka-connctor RESTFul API查看

Mysql2kafka，kafka2ES的connector详情信息可以借助postman或者浏览器或者命令行查看。

   
1curl -X GET http://localhost:8083/connectors

7、坑复盘。

坑2：同步的过程中可能出现错误，比如：kafka topic没法消费到数据。
排解思路如下：

• 1）确认消费的topic是否是写入数据的topic；

• 2）确认同步的过程中没有出错。可以借助connector如下命令查看。

1curl -X GET http://localhost:8083/connectors-xxx/status

坑3：Mysql2ES出现日期格式不能识别。

是Mysql jar包的问题，解决方案：在my.cnf中配置时区信息即可。

坑4：kafka2ES，ES没有写入数据。

排解思路：

• 1）建议：先创建同topic名称一致的索引，注意：Mapping静态自定义，不要动态识别生成。

• 2）通过connetor/status排查出错原因，一步步分析。

8、小结

1. binlog的实现突破了字段的限制，实际上业界的go-mysql-elasticsearch已经实现。

2. 对比：logstash、kafka-connector，虽然Debezium“曲线救国”两步实现了实时同步，但稳定性+实时性能相对不错。

3. 推荐大家使用。大家有好的同步方式也欢迎留言讨论交流。

参考：
[1 ]http://t.cn/EftX2p8

[2]  http://t.cn/EftXJU6

[3]  http://t.cn/EftXO8c

[4] http://t.cn/EftXn9M

[5]  http://t.cn/EftXeOc

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