实现canal监控binlog日志再通过消息队列异步处理

一、简单步骤

实现Canal监控Binlog日志，并通过消息队列进行异步处理，步骤如下：

1. 配置Canal：首先，需要配置Canal进行Binlog日志监控。可以通过Canal的官方文档了解如何配置Canal。

2. 连接到Canal：使用Canal客户端连接到Canal服务器，订阅需要监控的数据库和表。

3. 监听Binlog事件：通过Canal客户端，监听Canal服务器发送的Binlog事件。可以通过设置监听器来处理不同类型的Binlog事件。

4. 将事件发送到消息队列：一旦监听到Binlog事件，可以将事件转化为消息，并发送到消息队列进行异步处理。可以选择使用Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等消息队列。

5. 消息处理：在消息队列中，可以编写消费者程序来处理接收到的消息。根据消息的类型和内容，可以执行相应的操作，例如更新数据库，生成报告等。

6. 确保处理的幂等性：在处理消息时，需要注意幂等性。即，同一条消息可以被处理多次，但最终结果应该是一致的。

7. 监控和错误处理：在整个过程中，需要监控消息队列的状态，并进行错误处理。例如，如果消息队列出现故障，可能需要重新连接或存储未处理的消息。

二、Binlog使用

Binlog是MySQL数据库的二进制日志，用于记录数据库的更改操作。它可以用于数据恢复、主从复制、数据备份和恢复等场景。以下是有关Binlog的一些常见用法：

1. 数据恢复：通过分析Binlog，可以还原数据库到某个特定的时间点或事务提交后的状态。这在意外删除或误操作后恢复数据非常有用。

2. 主从复制：通过将Binlog从主数据库复制到从数据库，可以实现主数据库的实时同步。这可以用于横向扩展读操作、数据备份和故障恢复。

3. 数据备份和恢复：可以使用Binlog进行增量备份和恢复，只记录变更的部分，而不需要完全备份整个数据库。

4. 数据审计和追踪：分析Binlog可以了解数据库的操作历史，包括谁在何时执行了哪些操作。这对于安全审计和数据追踪非常有用。

5. 数据更改追踪和同步：通过解析Binlog，可以捕获和同步数据库的更改，以便在其他系统或数据仓库中进行进一步处理和分析。

要使用Binlog，首先需要在MySQL服务器上启用Binlog功能。可以在MySQL配置文件中设置以下参数：

log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW

其中，log-bin指定Binlog日志文件的名称前缀，binlog-format指定Binlog的格式为行格式。

启用Binlog后，MySQL将开始记录所有的更新操作到Binlog中。可以使用MySQL提供的工具（如mysqlbinlog）来解析和分析Binlog文件。还可以使用第三方工具（如Canal）来实时监控和解析Binlog，以便进行异步处理或其他操作。

需要注意的是，Binlog日志会占用磁盘空间，因此需要定期进行清理和归档，以避免过多的日志文件导致磁盘空间不足。

三、canal使用

Canal是一款开源的基于Java的MySQL数据库增量订阅&消费组件，它可以帮助我们实时监控MySQL的Binlog日志，并将数据推送到消息队列中进行异步处理。以下是使用Canal的一般步骤：

1. 下载和安装Canal：首先需要从Canal的官方网站或Github上下载Canal的安装包，然后解压到指定的目录中。

2. 配置Canal：Canal需要配置MySQL的相关信息，如主机地址、端口、用户名、密码等，以便连接到MySQL数据库。配置文件位于Canal安装目录下的conf文件夹中，主要包括canal.properties和instance.properties两个文件。其中，canal.properties是全局配置文件，而instance.properties是实例级别的配置文件，可以配置多个实例。

3. 启动Canal Server：通过运行Canal Server的启动脚本（如startup.sh或startup.bat），启动Canal Server进程。

4. 创建Canal实例：使用Canal提供的命令行工具或API，创建一个Canal实例，指定要订阅和监控的数据库和表。

5. 消费Binlog事件：通过连接到Canal Server，订阅和消费Binlog事件。Canal可以将Binlog事件推送到Kafka、RocketMQ等消息队列中，供后续的异步处理。

四、Rabbit结合canal更新Redis缓存示例

通过canal 监控更新 Redis 缓存或者触发RabbitMQ发送消息示例：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.rabbitmq.client.*;
import redis.clients.jedis.Jedis;import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.channels.Channel;
import java.sql.Connection;
import java.util.List;public class RabbitCanalRedisExample {private static final String RABBITMQ_QUEUE_NAME = "canal_redis_queue";private static final String RABBITMQ_HOST = "localhost";private static final int RABBITMQ_PORT = 5672;private static final String CANAL_HOST = "localhost";private static final int CANAL_PORT = 11111;private static final String REDIS_HOST = "localhost";private static final int REDIS_PORT = 6379;public static void main(String[] args) throws Exception {// 连接 RabbitMQConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();factory.setHost(RABBITMQ_HOST);factory.setPort(RABBITMQ_PORT);Connection connection = factory.newConnection();Channel channel = connection.createChannel();channel.queueDeclare(RABBITMQ_QUEUE_NAME, false, false, false, null);// 连接 CanalCanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(CANAL_HOST, CANAL_PORT), "example", "", "");connector.connect();connector.subscribe(".*\\..*");connector.rollback();// 连接 RedisJedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);while (true) {// 从 Canal 获取消息Message message = connector.getWithoutAck(100);long batchId = message.getId();int size = message.getEntries().size();if (batchId == -1 || size == 0) {try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}// 确认消息已处理connector.ack(batchId);continue;}// 遍历 Canal 消息for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {if (entry.getEntryType() != CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {continue;}try {// 解析 Canal 消息CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {// 处理新增数据String tableName = entry.getHeader().getTableName();String key = rowData.getAfterColumnsList().stream().filter(c -> c.getIsKey()).findFirst().get().getValue();// 更新 Redis 缓存jedis.set(tableName + "_" + key, JSON.toJSONString(rowData.getAfterColumnsList()));// 发送消息到 RabbitMQchannel.basicPublish("", RABBITMQ_QUEUE_NAME, null, key.getBytes());} else if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {// 处理删除数据String tableName = entry.getHeader().getTableName();String key = rowData.getBeforeColumnsList().stream().filter(c -> c.getIsKey()).findFirst().get().getValue();// 删除 Redis 缓存jedis.del(tableName + "_" + key);// 发送消息到 RabbitMQchannel.basicPublish("", RABBITMQ_QUEUE_NAME, null, key.getBytes());} else if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.UPDATE) {// 处理更新数据String tableName = entry.getHeader().getTableName();String key = rowData.getAfterColumnsList().stream().filter(c -> c.getIsKey()).findFirst().get().getValue();// 更新 Redis 缓存jedis.set(tableName + "_" + key, JSON.toJSONString(rowData.getAfterColumnsList()));// 发送消息到 RabbitMQchannel.basicPublish("", RABBITMQ_QUEUE_NAME, null, key.getBytes());}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}// 确认消息已处理connector.ack(batchId);}
}

这个示例代码实现了以下功能：

1. 使用 Canal 连接到 MySQL 数据库并订阅所有表。
2. 使用 RabbitMQ 队列接收并发送消息。
3. 使用 Redis 缓存数据。
4. 根据 Canal 消息的类型进行相应操作：新增数据时，在 Redis 中保存数据并发送消息到 RabbitMQ；删除数据时，从 Redis 中删除数据并发送消息到 RabbitMQ；更新数据时，更新 Redis 中的数据并发送消息到 RabbitMQ。

区分场景，也可以先发送消息，通过消息触发缓存更新，好处有以下几点：

1. 异步操作：将更新缓存的操作写入消息队列后，在实际更新缓存的过程中不会阻塞应用程序的执行。应用程序可以继续处理其他的业务逻辑，而不必等待缓存更新完成。这样可以提高应用程序的响应速度和吞吐量。

2. 并发控制：通过消息队列可以实现缓存更新的并发控制。当多个请求同时更新缓存时，可以通过消息队列的先进先出原则，确保每个更新操作按照顺序进行，避免了并发操作导致的数据不一致问题。

3. 可靠性：消息队列可以提供消息的持久化机制，即使在消息队列出现故障或重启的情况下，更新缓存的消息不会丢失。这样可以提高缓存更新的可靠性和数据完整性。

4. 扩展性：通过消息队列，可以将缓存更新的任务分发到多个消费者进行处理，实现任务的并行处理，提高系统的扩展性和负载能力。

总的来说，使用消息队列更新缓存可以实现异步操作、并发控制、可靠性和扩展性，提高系统的性能和可靠性。