怎麼使用SpringBoot+Canal實現資料庫即時監控-java教程-PHP中文網

Canal 工作原理

怎麼使用SpringBoot+Canal實現資料庫即時監控

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）

MySQL 打开 binlog 模式

在 MySQL 配置文件 my.cnf 设置如下信息：

[mysqld]
# 打开binlog
log-bin=mysql-bin
# 选择ROW(行)模式
binlog-format=ROW
# 配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的slaveId重复
server_id=1

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改了配置文件之后，重启 MySQL，使用命令查看是否打开 binlog 模式：

SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';

怎麼使用SpringBoot+Canal實現資料庫即時監控

查看 binlog 日志文件列表：SHOW BINARY LOGS;

查看当前正在写入的 binlog 文件：SHOW MASTER STATUS; 记录文件名 File 和 Position 值。

启动 Canal 服务

详细配置可以参考：

conf\example\instance.properties
 
#################################################
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen 
# canal.instance.mysql.slaveId=0        //每个instance都会伪装成一个mysql slave , 此id对于canal前端的Mysql实例而言，必须是唯一的，但是同一个Canal中相同的instance,此slaveld应该一样
 
# enable gtid use true/false
canal.instance.gtidon=false 
 
# position info
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306    //需要连接的数据库地址及端口
canal.instance.master.journal.name=             //需要读取的起始的binlog文件
canal.instance.master.position=                 //需要读取的起始的binlog文件的偏移量
canal.instance.master.timestamp=                //需要读取的起始的binlog的时间戳 
canal.instance.master.gtid=
 
# rds oss binlog
canal.instance.rds.accesskey=
canal.instance.rds.secretkey=
canal.instance.rds.instanceId=
 
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable=true                  //v1.0.25版本新增,是否开启table meta的时间序列版本记录功能
#canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb  //v1.0.25版本新增,table meta的时间序列版本的本地存储路径，默认为instance目录
#canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
#canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
 
#canal.instance.standby.address =
#canal.instance.standby.journal.name =
#canal.instance.standby.position =
#canal.instance.standby.timestamp =
#canal.instance.standby.gtid=
 
# username/password
canal.instance.dbUsername=canal                  //数据库账号
canal.instance.dbPassword=canal                  //数据库密码
canal.instance.connectionCharset = UTF-8         //数据库解析编码格式
canal.instance.defaultDatabaseName =test         //数据库连接时默认schema
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
#canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==

# table regex
canal.instance.filter.regex=.*\\..*              //mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.
# table black regex
canal.instance.filter.black.regex=              //canal将会过滤那些不符合要求的table，这些table的数据将不会被解析和传送 
#################################################

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conf\canal.properties
#################################################
######### 		common argument		############# 
#################################################
canal.id= 1                       	#每个canal server实例的唯一标识
canal.ip=                           #canal server绑定的本地IP信息,如果不配置,默认选择一个本机IP进行,
canal.port=11111                    #canal server提供socket tcp服务的端口
canal.metrics.pull.port=11112
canal.zkServers=                    #canal server链接zookeeper集群的链接信息
 
# flush data to zk
canal.zookeeper.flush.period = 1000 #canal持久化数据到zookeeper上的更新频率,单位毫秒
canal.withoutNetty = false
 
# tcp, kafka, RocketMQ
canal.serverMode = tcp
 
# flush meta cursor/parse position to file
 
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}    #canal持久化数据到file上的目录
 
canal.file.flush.period = 1000             #canal持久化数据到file上的更新频率,单位毫秒
 
## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n)
 
canal.instance.memory.buffer.size = 16384  #canal内存store中可缓存buffer记录数,需要为2的指数
## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024  #	内存记录的单位大小,默认1KB,和buffer.size组合决定最终的内存使用大小
## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE  #canal内存store中数据缓存模式
                                            1. ITEMSIZE : 根据buffer.size进行限制,只限制记录的数量
                                            2. MEMSIZE : 根据buffer.size * buffer.memunit的大小,限制缓存记录的大小    

canal.instance.memory.rawEntry = true	
 
## detecing config
canal.instance.detecting.enable = false    #是否开启心跳检查
 
#canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now()
canal.instance.detecting.sql = select 1        #心跳检查sql
canal.instance.detecting.interval.time = 3     #心跳检查频率,单位秒 
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3   #心跳检查失败重试次数
##非常注意：interval.time * retry.threshold值，应该参考既往DBA同学对数据库的故障恢复时间，  
##“太短”会导致集群运行态角色“多跳”；“太长”失去了活性检测的意义，导致集群的敏感度降低，Consumer断路可能性增加。  
 
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false #心跳检查失败后,是否开启自动mysql自动切换
                                                   #说明:比如心跳检查失败超过阀值后,如果该配置为true,canal就会自动链到mysql备库获取binlog数据	false

 
# support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery
canal.instance.transaction.size =  1024   #	最大事务完整解析的长度支持超过该长度后,一个事务可能会被拆分成多次提交到canal store中,无法保证事务的完整可见性
 
# mysql fallback connected to new master should fallback times
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60  #canal发生mysql切换时,在新的mysql库上查找            binlog时需要往前查找的时间,单位秒
说明:mysql主备库可能存在解析延迟或者时钟不统一,需要回退一段时间,保证数据不丢
 
# network config
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384  #网络链接参数,SocketOptions.SO_RCVBUF
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384     #网络链接参数,SocketOptions.SO_SNDBUF
canal.instance.network.soTimeout = 30             #网络链接参数,SocketOptions.SO_TIMEOUT
 
# binlog filter config
canal.instance.filter.druid.ddl = true          
 
canal.instance.filter.query.dcl = false           #ddl语句是否隔离发送,开启隔离可保证每次只返回发送一条ddl数据,不和其他dml语句混合返回.(otter ddl同步使用)
 
canal.instance.filter.query.dml = false           #是否忽略DML的query语句,比如insert/update/delete table.(mysql5.6的ROW模式可以包含statement模式的query记录)
 
canal.instance.filter.query.ddl = false           #是否忽略DDL的query语句,比如create table/alater table/drop table/rename table/create index/drop index. (目前支持的ddl类型主要为table级别的操作,create databases/trigger/procedure暂时划分为dcl类型)
 
canal.instance.filter.table.error = false
canal.instance.filter.rows = false
canal.instance.filter.transaction.entry = false
 
# binlog format/image check
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED 
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
 
# binlog ddl isolation
canal.instance.get.ddl.isolation = false
 
# parallel parser config
canal.instance.parser.parallel = true
## concurrent thread number, default 60% available processors, suggest not to exceed Runtime.getRuntime().availableProcessors()
#canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
## disruptor ringbuffer size, must be power of 2
canal.instance.parser.parallelBufferSize = 256
 
# table meta tsdb info                       //关于时间序列版本
canal.instance.tsdb.enable=true
canal.instance.tsdb.dir=${canal.file.data.dir:../conf}/${canal.instance.destination:}
canal.instance.tsdb.url=jdbc:h3:${canal.instance.tsdb.dir}/h3;CACHE_SIZE=1000;MODE=MYSQL;
canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
# dump snapshot interval, default 24 hour
canal.instance.tsdb.snapshot.interval=24
# purge snapshot expire , default 360 hour(15 days)
canal.instance.tsdb.snapshot.expire=360
 
# rds oss binlog account
canal.instance.rds.accesskey =
canal.instance.rds.secretkey =
 
#################################################
######### 		destinations		############# 
#################################################
canal.destinations= example
# conf root dir
canal.conf.dir = ../conf
# auto scan instance dir add/remove and start/stop instance
canal.auto.scan = true                       #开启instance自动扫描
                            如果配置为true,canal.conf.dir目录下的instance配置变化会自动触发:
a. instance目录新增: 触发instance配置载入,lazy为true时则自动启动
b. instance目录删除:卸载对应instance配置,如已启动则进行关闭
c. instance.properties文件变化:reload instance配置,如已启动自动进行重启操作
canal.auto.scan.interval = 5                 #instance自动扫描的间隔时间,单位秒
 
canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/h3-tsdb.xml
#canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/mysql-tsdb.xml
 
canal.instance.global.mode = spring     #instance管理模式，Production级别我们要求使用spring  
canal.instance.global.lazy = false             #全局lazy模式
#canal.instance.global.manager.address = 127.0.0.1:1099  #全局的manager配置方式的链接信息
 
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml #全局的spring配置方式的组件文件
 
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml

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1）canal.deployer-1.1.5\conf\canal.properties 进行全局配置，可以修改 IP、端口号或实例

# 默认有一个 example，需要增加实例的可以配置
canal.destinations = example

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2）canal.deployer-1.1.5\conf\example\instance.properties 进行局部实例配置，可以修改数据库账号和密码、数据库表名、binlog 文件名和 position 等

# 没有改变的就没有贴出来，注意 MySQL 的用户名和密码
canal.instance.master.address=192.168.58.131:3306
# username/password
canal.instance.dbUsername=test
canal.instance.dbPassword=liubihao
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
# table regex
canal.instance.filter.regex=.*\\..*
# table black regex
canal.instance.filter.black.regex=

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ysql 数据解析m关注的表，Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\)

常见例子：

1. 所有表：.* or .*\\..*
2. canal schema下所有表： canal\\..*
3. canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.*
4. canal schema下的一张表：canal.test1
5. 多个规则组合使用：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)
bin/start.sh 启动服务（Windows 系统为 bin/start.bat）

怎麼使用SpringBoot+Canal實現資料庫即時監控

后端进行相应配置

修改 pom.xml

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
  <artifactId>canal.client</artifactId>
  <version>1.1.4</version>
</dependency>

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新建 CanalClient.java

package org.nwpu.atcss.util;

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 org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.net.InetSocketAddress;

@Component
public class CanalClient {
  private static void printEntries(List<Entry> entries) throws Exception {
    for (Entry entry : entries) {
      if (entry.getEntryType() != EntryType.ROWDATA) {
        continue;
      }

      RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());

      EventType eventType = rowChange.getEventType();
      System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                                       entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                                       entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType));

      for (RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
        switch (rowChange.getEventType()) {
          case INSERT:
            System.out.println("INSERT ");
            printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
            break;
          case UPDATE:
            System.out.println("UPDATE ");
            printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
            break;
          case DELETE:
            System.out.println("DELETE ");
            printColumns(rowData.getBeforeColumnsList());
            break;
          default:
            break;
        }
      }
    }
  }

  private static void printColumns(List<Column> columns) {
    for (Column column : columns) {
      System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // hostname, port, destination, username, password
    CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");
    try {
      connector.connect();
      // 监听的表，格式为数据库.表名,数据库.表名
      connector.subscribe(".*\\..*");
      connector.rollback();

      while (true) {
        Message message = connector.getWithoutAck(100); // 获取指定数量的数据
        long batchId = message.getId();
        if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
          Thread.sleep(1000);
          continue;
        }
        // System.out.println(message.getEntries());
        printEntries(message.getEntries());
        connector.ack(batchId); // 提交确认，消费成功，通知server删除数据
        // connector.rollback(batchId);// 处理失败, 回滚数据，后续重新获取数据
      }
    } catch (Exception e) {
      System.out.println("Something Error.");
    } finally {
      connector.disconnect();
    }
  }
}

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