CanalSharp-mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件Canal的.NET客户端

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

一.前言

CanalSharp是阿里巴巴开源项目mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 Canal 的.NET客户端,关于什么是 Canal?又能做什么?我会在后文为大家一一介绍。CanalSharp 这个项目,是由我和 WithLin (主要贡献) 完成,并将一直进行维护的Canal的.NET客户端项目。目前开源在github:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/ 希望大家多多支持,旨在为.NET开发者提供一个友好的对接Canal的选择,为.NET社区生态做贡献。

二.Canal介绍

1.背景

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。

  1. 目前内部版本已经支持mysql和oracle部分版本的日志解析,当前的canal开源版本支持5.7及以下的版本(阿里内部mysql 5.7.13, 5.6.10, mysql 5.5.18和5.1.40/48)

基于日志增量订阅&消费支持的业务:

  1. 数据库镜像
  2. 数据库实时备份
  3. 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
  4. search build
  5. 业务cache刷新
  6. 价格变化等重要业务消息

2.工作原理

2.1 mysql主备复制实现

1537856325274

从上层来看,复制分成三步:

  1. master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些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);
  2. slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log);
  3. slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。

2.2 Canal的工作原理

1537856417016

原理相对比较简单:

  1. 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
  2. mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal)
  3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

以上内容摘自Canal项目官方资料 https://github.com/alibaba/canal

3.Canal的安装以及使用

Canal的安装以及使用请查阅官方文档,本文不在赘述。 https://github.com/alibaba/canal/wiki

三.CanalSharp介绍

1.工作原理

CanalSharp 是 Canal 的 .NET 客户端,它与 Canal 是采用的Socket来进行通信的,传输协议是TCP,交互协议采用的是 Google Protocol Buffer 3.0。

2.工作流程

1.Canal连接到mysql数据库,模拟slave

2.CanalSharp与Canal建立连接

2.数据库发生变更写入到binlog

5.Canal向数据库发送dump请求,获取binlog并解析

4.CanalSharp向Canal请求数据库变更

4.Canal发送解析后的数据给CanalSharp

5.CanalSharp收到数据,消费成功,发送回执。(可选)

6.Canal记录消费位置。

以一张图来表示:

1537860226808

3.应用场景

CanalSharp作为Canal的客户端,其应用场景就是Canal的应用场景。关于应用场景在Canal介绍一节已有概述。这里我举一些实际的使用例子:

1.代替使用轮询数据库方式来监控数据库变更,有效改善轮询耗费数据库资源。

2.根据数据库的变更实时更新搜索引擎,比如电商场景下商品信息发生变更,实时同步到商品搜索引擎 Elasticsearch、solr等

3.根据数据库的变更实时更新缓存,比如电商场景下商品价格、库存发生变更实时同步到redis

4.数据库异地备份、数据同步

5.根据数据库变更触发某种业务,比如电商场景下,创建订单超过xx时间未支付被自动取消,我们获取到这条订单数据的状态变更即可向用户推送消息。

6.将数据库变更整理成自己的数据格式发送到kafka等消息队列,供消息队列的消费者进行消费。

四.CanalSharp的使用

1.使用前的准备

使用 CanalSharp 之前,必然要先准备好mysql数据库以及Canal才行,这个步骤请直接查阅Canal官方文档 https://github.com/alibaba/canal/wiki 。但是为了让大家能快速跑通CanalSharp,CanalSharp 项目为大家提供了一个通过 docker-compose 同时运行 mysql和canal。

2.通过docker-compose运行mysql和canal:

git clone https://github.com/CanalSharp/CanalSharp.git
cd docker
docker-compose up -d

出现下图表示运行成功:

1537866674285

3.使用navicat等数据库管理工具连接mysql

ip:运行docker的服务器ip

mysql用户:root

mysql密码:000000

mysql端口:4406

默认提供了一个test数据库,然后有一张名为test的表。

1537866852816

4.创建一个 .NET Core 控制台项目

5.添加 Nuget 程序包

Install-Package CanalSharp.Client

1537867132107

6.编码

也可以直接下载源码运行 Sample 项目 https://github.com/CanalSharp/CanalSharp/tree/master/sample/CanalSharp.SimpleClient

(1)建立连接

   //canal 配置的 destination,默认为 example
    var destination = "example";
    //创建一个简单CanalClient连接对象(此对象不支持集群)传入参数分别为 canal地址、端口、destination、用户名、密码
    var connector = CanalConnectors.NewSingleConnector("127.0.0.1", 11111, destination, "", "");
    //连接 Canal
    connector.Connect();
    //订阅,同时传入Filter,如果不传则以Canal的Filter为准。Filter是一种过滤规则,通过该规则的表数据变更才会传递过来
    connector.Subscribe(".*\\\\..*");

(2)获取数据

  while (true)
    {
        //获取数据 1024表示数据大小 单位为字节
        var message = connector.Get(1024);
        //批次id 可用于回滚
        var batchId = message.Id;
        if (batchId == -1 || message.Entries.Count <= 0)
        {
            Thread.Sleep(300);
            continue;
        }

        PrintEntry(message.Entries);
    }

(3)输出数据

/// <summary>
/// 输出数据
/// </summary>
/// <param name="entrys">一个entry表示一个数据库变更</param>
private static void PrintEntry(List<Entry> entrys)
{
    foreach (var entry in entrys)
    {
        if (entry.EntryType == EntryType.Transactionbegin || entry.EntryType == EntryType.Transactionend)
        {
            continue;
        }

        RowChange rowChange = null;

        try
        {
            //获取行变更
            rowChange = RowChange.Parser.ParseFrom(entry.StoreValue);
        }
        catch (Exception e)
        {

        }

        if (rowChange != null)
        {
            //变更类型 insert/update/delete 等等
            EventType eventType = rowChange.EventType;
            //输出binlog信息 表名 数据库名 变更类型
            Console.WriteLine(
                $"================> binlog[{entry.Header.LogfileName}:{entry.Header.LogfileOffset}] , name[{entry.Header.SchemaName},{entry.Header.TableName}] , eventType :{eventType}");

            //输出 insert/update/delete 变更类型列数据
            foreach (var rowData in rowChange.RowDatas)
            {
                if (eventType == EventType.Delete)
                {
                    PrintColumn(rowData.BeforeColumns.ToList());
                }
                else if (eventType == EventType.Insert)
                {
                    PrintColumn(rowData.AfterColumns.ToList());
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("-------> before");
                    PrintColumn(rowData.BeforeColumns.ToList());
                    Console.WriteLine("-------> after");
                    PrintColumn(rowData.AfterColumns.ToList());
                }
            }
        }

    }
}

/// <summary>
/// 输出每个列的详细数据
/// </summary>
/// <param name="columns"></param>
private static void PrintColumn(List<Column> columns)
{
    foreach (var column in columns)
    {
        //输出列明 列值 是否变更
        Console.WriteLine($"{column.Name} : {column.Value}  update=  {column.Updated}");
    }
}

7.测试运行

首次运行会输出一堆数据,那些都是初始化运行创建表的数据,忽略即可

运行项目,然后一次执行sql观察输出:

insert into test values(1000,'111');
update test set name='222' where id=1000;
delete from test where id=1000;

通过新标签页打开图片查看大图

可以看见我们分别执行 insert、update、delete 语句,我们的CanalSharp都获取到了数据库变更。

五.使用Canal的经验

1.mysql数据库版本有要求:5.7.13, 5.6.10,、5.5.18和5.1.40/48,不一定非要满足小版本号的要求,比如 5.7.x、5.6.x、5.5.x都应该可以,但是实际需要自己做测试。前面的具体版本号是Canal官方提供的资料,但是博主公司用的mysql 的版本是5.5.60,是可以正常使用Canal的。

2.mysql数据binlog的格式强烈建议设置为row

3.Canal并非必须连接到master数据库,它同样可以连接到slave数据库,只是从库出了需要开启写入binlog以外还需要设置 log-slave-updates 开启。

4.如果生产环境已经存在mysql集群,且集群主库的binlog格式为mixed,mysql数据库集群的主库binlog格式可以不用改依然为 mixed,设置某一个从库binlog格式配置为 row,让Canal连接从库,这样可以避免对生产环境的mysql集群产生影响。

5.mysql支持Statement,MiXED,以及ROW三种格式的binlog为什么推荐使用row格式binlog,经过博主实际测试,使用row格式兼容性是最好的,实际可以自己测试。

六.结束语

CanalSharp的介绍到这里就结束了,如果觉得这个项目有用的欢迎大家来个 star 。后续将会写几篇文章介绍更详细的使用方法以及实战。

七.资料

CanalSharp 开源地址:https://github.com/CanalSharp/CanalSharp

Canal 开源地址:https://github.com/alibaba/canal

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
2月前
|
canal 消息中间件 关系型数据库
Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
【9月更文挑战第1天】Canal作为一款高效、可靠的数据同步工具,凭借其基于MySQL binlog的增量同步机制,在数据同步领域展现了强大的应用价值
622 4
|
1月前
|
网络协议 Unix Linux
一个.NET开源、快速、低延迟的异步套接字服务器和客户端库
一个.NET开源、快速、低延迟的异步套接字服务器和客户端库
|
1月前
|
存储 消息中间件 NoSQL
Redis 入门 - C#.NET Core客户端库六种选择
Redis 入门 - C#.NET Core客户端库六种选择
59 8
|
21天前
.NET 4.0下实现.NET4.5的Task类相似功能组件
【10月更文挑战第29天】在.NET 4.0 环境下,可以使用 `BackgroundWorker` 类来实现类似于 .NET 4.5 中 `Task` 类的功能。`BackgroundWorker` 允许在后台执行耗时操作,同时不会阻塞用户界面线程,并支持进度报告和取消操作。尽管它有一些局限性,如复杂的事件处理模型和不灵活的任务管理方式,但在某些情况下仍能有效替代 `Task` 类。
|
4月前
|
存储 开发框架 前端开发
基于Lumisoft.NET组件,使用IMAP协议收取邮件
基于Lumisoft.NET组件,使用IMAP协议收取邮件
|
3月前
|
canal 关系型数据库 MySQL
"揭秘阿里数据同步黑科技Canal:从原理到实战,手把手教你玩转MySQL数据秒级同步,让你的数据处理能力瞬间飙升,成为技术界的新晋网红!"
【8月更文挑战第18天】Canal是一款由阿里巴巴开源的高性能数据同步系统,它通过解析MySQL的增量日志(Binlog),提供低延迟、可靠的数据订阅和消费功能。Canal模拟MySQL Slave与Master间的交互协议来接收并解析Binary Log,支持数据的增量同步。配置简单直观,包括Server和Instance两层配置。在实战中,Canal可用于数据库镜像、实时备份等多种场景,通过集成Canal Client可实现数据的消费和处理,如更新缓存或写入消息队列。
742 0
|
4月前
|
存储 对象存储 Python
`openpyxl`是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它不需要Microsoft Excel,也不需要.NET或COM组件。
`openpyxl`是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它不需要Microsoft Excel,也不需要.NET或COM组件。
|
5月前
|
canal 关系型数据库 MySQL
蓝易云 - 详解canal同步MySQL增量数据到ES
以上就是使用Canal同步MySQL增量数据到Elasticsearch的基本步骤。在实际操作中,可能还需要根据具体的业务需求和环境进行一些额外的配置和优化。
163 2
|
5月前
|
NoSQL 大数据 Redis
分享5款.NET开源免费的Redis客户端组件库
分享5款.NET开源免费的Redis客户端组件库
|
6月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis与数据库同步指南:订阅Binlog实现数据一致性
本文由开发者小米分享,探讨分布式系统中的一致性问题,尤其是数据库和Redis一致性。文章介绍了全量缓存策略的优势,如高效读取和稳定性,但也指出其一致性挑战。为解决此问题,提出了通过订阅数据库的Binlog实现数据同步的方法,详细解释了工作原理和步骤,并分析了优缺点。此外,还提到了异步校准方案作为补充,以进一步保证数据一致性。最后,提醒在实际线上环境中需注意日志记录、逐步优化和监控报警。
345 3

热门文章

最新文章