Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。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，目前主要支持MySQL。
GitHub地址：https://github.com/alibaba/canal
在介绍Canal内部原理之前，首先来了解一下MySQL Master/Slave同步原理：
MySQL master启动binlog机制，将数据变更写入二进制日志（binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过show binlog events进行查看）MySQL slave（I/O thread）将master的binary log events拷贝到它的中继日志（relay log）MySQL slave（SQL thread）重放relay log中事件，将数据变更反映它自己的数据中
Canal工作原理：
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）
简而言之，Canal是通过模拟成为MySQL的slave，监听MySQL的binlog日志来获取数据。当把MySQL的binlog设置为row模式以后，可以获取到执行的每一个Insert/Update/Delete的脚本，以及修改前和修改后的数据，基于这个特性，Canal就能高效的获取到MySQL数据的变更。 Canal架构：
说明： server代表一个Canal运行实例，对应于一个jvm instance对应于一个数据队列（1个server对应1..n个instance)
EventParser：数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析
EventSink：Parser和Store连接器，主要进行数据过滤，加工，分发的工作
EventStore：负责存储
MemoryMetaManager：增量订阅和消费信息管理器
Event Parser设计：
整个parser过程大致可分为以下几步：
Connection获取上一次解析成功的log position（如果是第一次启动，则获取初始指定的位置或者是当前数据库的binlog log position）Connection建立连接，向MySQL master发送BINLOG_DUMP请求MySQL开始推送binary Log接收到的binary Log通过BinlogParser进行协议解析，补充一些特定信息。如补充字段名字、字段类型、主键信息、unsigned类型处理等将解析后的数据传入到EventSink组件进行数据存储（这是一个阻塞操作，直到存储成功）定时记录binary Log位置，以便重启后继续进行增量订阅
如果需要同步的master宕机，可以从它的其他slave节点继续同步binlog日志，避免单点故障。 Event Sink设计：
EventSink主要作用如下：
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 数据1:n业务
为了合理的利用数据库资源， 一般常见的业务都是按照schema进行隔离，然后在MySQL上层或者dao这一层面上，进行一个数据源路由，屏蔽数据库物理位置对开发的影响，阿里系主要是通过cobar/tddl来解决数据源路由问题。所以，一般一个数据库实例上，会部署多个schema，每个schema会有由1个或者多个业务方关注。
数据n:1业务
同样，当一个业务的数据规模达到一定的量级后，必然会涉及到水平拆分和垂直拆分的问题，针对这些拆分的数据需要处理时，就需要链接多个store进行处理，消费的位点就会变成多份，而且数据消费的进度无法得到尽可能有序的保证。所以，在一定业务场景下，需要将拆分后的增量数据进行归并处理，比如按照时间戳/全局id进行排序归并。 Event Store设计：
支持多种存储模式，比如Memory内存模式。采用内存环装的设计来保存消息，借鉴了Disruptor的RingBuffer的实现思路。 RingBuffer设计：
定义了3个cursor：
put：Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置（同步写入数据的cursor）
get：数据订阅获取的最后一次提取位置（同步获取的数据的cursor）
ack：数据消费成功的最后一次消费位置
借鉴Disruptor的RingBuffer的实现，将RingBuffer拉直来看：
实现说明：
put/get/ack cursor用于递增，采用long型存储。三者之间的关系为put>=get>=ackbuffer的get操作，通过取余或者&操作。(&操作：cusor & (size - 1) , size需要为2的指数，效率比较高)
Instance设计：
instance代表了一个实际运行的数据队列，包括了EventPaser、EventSink、EventStore等组件。抽象了CanalInstanceGenerator，主要是考虑配置的管理方式：
manager方式：和你自己的内部web console/manager系统进行对接。(目前主要是公司内部使用)
spring方式：基于spring xml + properties进行定义，构建spring配置。 Server设计：
server代表了一个Canal运行实例，为了方便组件化使用，特意抽象了Embeded(嵌入式)/Netty(网络访问)的两种实现。
增量订阅/消费设计：
具体的协议格式，可参见：CanalProtocol.proto。数据对象格式：EntryProtocol.proto
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Entry Header logfileName [binlog文件名] logfileOffset [binlog position] executeTime [binlog里记录变更发生的时间戳] schemaName [数据库实例] tableName [表名] eventType [insert/update/delete类型] entryType [事务头BEGIN/事务尾END/数据ROWDATA] storeValue [byte数据,可展开，对应的类型为RowChange]RowChangeisDdl [是否是ddl变更操作，比如create table/drop table]sql [具体的ddl sql]rowDatas [具体insert/update/delete的变更数据，可为多条，1个binlog event事件可对应多条变更，比如批处理]beforeColumns [Column类型的数组]afterColumns [Column类型的数组]Columnindex [column序号]sqlType [jdbc type]name [column name]isKey [是否为主键]updated [是否发生过变更]isNull [值是否为null]value [具体的内容，注意为文本] |
针对上述的补充说明：
1.可以提供数据库变更前和变更后的字段内容，针对binlog中没有的name、isKey等信息进行补全
2.可以提供ddl的变更语句
Canal HA机制：
Canal的HA实现机制是依赖zookeeper实现的，主要分为Canal server和Canal client的HA。 Canal server:为了减少对MySQL dump的请求，不同server上的instance要求同一时间只能有一个处于running状态，其他的处于standby状态。
Canal client:为了保证有序性，一份instance同一时间只能由一个Canal client进行get/ack/rollback操作，否则客户端接收无法保证有序。 Canal Server HA架构图：
大致步骤：
- Canal server要启动某个Canal instance时都先向Zookeeper进行一次尝试启动判断 (实现：创建EPHEMERAL节点，谁创建成功就允许谁启动)
- 创建Zookeeper节点成功后，对应的Canal server就启动对应的Canal instance，没有创建成功的Canal instance就会处于standby状态
- 一旦Zookeeper发现Canal server A创建的节点消失后，立即通知其他的Canal server再次进行步骤1的操作，重新选出一个Canal server启动instance
- Canal client每次进行connect时，会首先向Zookeeper询问当前是谁启动了Canal instance，然后和其建立链接，一旦链接不可用，会重新尝试connect
Canal Client的方式和Canal server方式类似，也是利用Zookeeper的抢占EPHEMERAL节点的方式进行控制。
到此这篇关于详解监听MySQL的binlog日志工具分析：Canal的文章就介绍到这了,更多相关MySQL的binlog日志内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://www.cnblogs.com/bigdatalearnshare/p/13832709.html
