监听mysql的binlog日志工具分析:canal、Maxwell、Databus、DTS - 程序员大本营
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canal
定位: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
原理:
- canal模拟mysql slave的交互协议,伪装自己为mysql slave,向mysql master发送dump协议
- mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal)
- canal解析binary log对象(原始为byte流)
官网文档/源码(可谷歌右键翻译,有详细的接入案例): https://github.com/alibaba/canal
网上好的学习链接:https://www.jianshu.com/p/6299048fad66
https://www.jianshu.com/p/6299048fad66
源码结构解析:http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/canal/380
偏日志解析的文章: https://blog.csdn.net/varyall/article/details/79208574
配置文件解析: https://blog.csdn.net/my201110lc/article/details/80765356
架构模型: https://blog.csdn.net/nuaazhaofeng/article/details/80513174
源码启动时序图: https://www.jianshu.com/p/d7d1b42242f1
parser
整个parser过程大致可分为几步:
Connection获取上一次解析成功的位置(如果第一次启动,则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点)
Connection建立连接,发生BINLOG_DUMP命令
Mysql开始推送Binary Log
接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析,补充一些特定信息
传递给EventSink模块进行数据存储,是一个阻塞操作,直到存储成功
存储成功后,定时记录Binary Log位置
sink
说明:
- 数据过滤:支持通配符的过滤模式,表名,字段内容等
- 数据路由/分发:解决1:n (1个parser对应多个store的模式)
- 数据归并:解决n:1 (多个parser对应1个store)
- 数据加工:在进入store之前进行额外的处理,比如join
Maxwell
好的文章: https://blog.csdn.net/wwwdc1012/article/details/88388552
canal 由Java开发,分为服务端和客户端,拥有众多的衍生应用,性能稳定,功能强大;canal 需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据。
maxwell相对于canal的优势是使用简单,它直接将数据变更输出为json字符串,不需要再编写客户端。
建议使用maxwell。
Databus
Databus是一种低延迟变化捕获系统,已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获,流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供以下功能:
- 源与消费者之间的隔离
- 保证按顺序和至少一次交付具有高可用性
- 从更改流中的任意时间点开始消耗,包括整个数据的完全引导功能。
- 分区消费
- 源一致性保存
对比项 |
| Databus | canal | 结论 |
---|---|---|---|---|
支持的数据库 |
| mysql, oracle | mysql(据说内部版本支持oracle) | Databus目前支持的数据源更多 |
业务开发 |
| 业务只需要实现事件处理接口 | 事件处理外,需要处理ack/rollback, 反序列化异常等 | Databus开发接口用户友好度更高 |
服务模型 | relay | relay可以同时服务多个client | 一个server instance只能服务一个client (受限于server端保存拉取位点) | Databus服务模式更灵活 |
| client | client可以拉取多个relay的变更, 访问的relay可以指定拉取某些表某些分片的变更 | client只能从一个server拉取变更, 而且只能是拉取全量的变更 | |
可扩展性 |
| client可以线性扩展,处理能力也能线性扩展 (Databus可识别pk,自动做数据分片) | client无法扩展 | Databus扩展性更好 |
可用性 | client ha | client支持cluster模式,每个client处理一部分数据, 某个client挂掉,其他client自动接管对应分片数据 | 主备client模式,主client消费, 如果主client挂掉,备client可自动接管 | Databus实时热备方案更成熟 |
| relay/server ha | 多个relay可连接到同一个数据库, client可以配置多个relay,relay故障启动切换 | 主备relay模式,relay通过zk进行failover | canal主备模式对数据库影响更小 |
| 故障对上游 数据库的影响 | client故障,bootstrap会继续拉取变更, client恢复后直接从bootstrap拉取历史变更 | client故障会阻塞server拉取变更, client恢复会导致server瞬时从数据库拉取大量变更 | Databus本身的故障对数据库影响几乎为0 |
系统状态监控 |
| 程序通过http接口将运行状态暴露给外部 | 暂无 | Databus程序可监控性更好 |
开发语言 |
| java,核心代码16w,测试代码6w | java,4.2w核心代码,6k测试代码 | Databus项目更成熟,当然学习成本也更大 |
阿里云的数据传输服务DTS
数据传输服务(Data Transmission Service,简称DTS)是阿里云提供的一种支持 RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP 等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力,可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景,助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。
优势:数据传输(Data Transmission)服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具,数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路,同时它提供了诸多便利功能,极大得方便了传输链路的创建及管理。
个人理解:就是一个消息队列,会给你推送它包装过的sql对象,可以自己做个服务去解析这些sql对象。
阿里文档快速入口:https://help.aliyun.com/product/26590.html
免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS(在线关系型数据库)、DRDS等产品进行了适配,解决了Binlog日志回收,主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时,针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑,推荐使用。
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yugong
目标:帮助用户完成从Oracle数据迁移到MySQL: https://github.com/alibaba/yugong
DRD
阿里巴巴集团自主研发的 分布式数据库中间件产品,专注于解决单机关系型数据库扩展性问题,具备轻量(无状态)、灵活、稳定、高效等特性。 https://www.aliyun.com/product/drds