canal

canal原理 MySQL主备复制原理 MySQL master 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 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log) MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映到自己的数据 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 Connection获取上一次解析成功的位置 (如果第一次启动，则获取初始指定的位置或者是当前数据库的binlog位点)。 MysqlEventParser findStartPosition Connection建立链接，发送BINLOG_DUMP指令。 MysqlConnection sendBinlogDump // 0. write command number // 1. write 4 bytes bin-log position to start at // 2. write 2 bytes bin-log flags // 3. write 4 bytes

Canal 与 Kafka 集成安装与配置 vim 编辑中 >>> 后为列出原内容其后紧接的 <<< 行为对其的更改，没有前置符号的表示新添 主机环境 CentOS 7.6 内存至少 1.5G，否则服务会启动不起来 软件版本 MySQL 5.7.28 OpenJDK 8 Zookeeper 3.5.6-bin Kafka 2.12(Scala)-2.3.0 Canal deployer-1.1.4 MySQL 安装 采用从官方源直接安装的方式 添加 MySQL 5.7 官方源 rpm -ivh https://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 更新源 yum -y update 安装 MySQL 5.7 yum -y install mysql-community-server 添加 Canal 所需 MySQL 配置 vim /etc/my.cnf [mysqld] 下新添配置 log-bin=mysql-bin # 开启 binlog binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式 server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复 启动 MySQL systemctl start mysqld 查看状态

需求起因 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景，主要是解决读数据从Redis缓存，一般都是按照下图的流程来进行业务操作。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现 缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题 。 不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子： 1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。 2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。 因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。 缓存和数据库一致性解决方案 1.第一种方案：采用延时双删策略 在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。 伪代码如下 public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db

需求起因 缓存和数据库一致性解决方案 在高并发的业务场景下，数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以，就需要使用redis做一个缓冲操作，让请求先访问到redis，而不是直接访问MySQL等数据库。 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容易出现 缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题 。 不管是先写MySQL数据库，再删除Redis缓存；还是先删除缓存，再写库，都有可能出现数据不一致的情况。举一个例子： 1.如果删除了缓存Redis，还没有来得及写库MySQL，另一个线程就来读取，发现缓存为空，则去数据库中读取数据写入缓存，此时缓存中为脏数据。 2.如果先写了库，在删除缓存前，写库的线程宕机了，没有删除掉缓存，则也会出现数据不一致情况。 因为写和读是并发的，没法保证顺序,就会出现缓存和数据库的数据不一致的问题。 如来解决？这里给出两个解决方案，先易后难，结合业务和技术代价选择使用。 缓存和数据库一致性解决方案 1.第一种方案：采用延时双删策略 在写库前后都进行redis.del(key)操作，并且设定合理的超时时间。 伪代码如下 public void write(String key,Object data){ redis.delKey(key); db.updateData(data); Thread

目录 1、NetworkPolicy概述 2、NetworkPolicy策略模型 3、NetworkPolicy默认策略 4、NetworkPolicy的实现 5、使用flannel+canal实现k8s的NetworkPolicy 5.1、实验环境说明 5.2、安装canal 5.3、应用示例 5.4、生产使用场景 1、NetworkPolicy概述 官方说明： 网络策略（NetworkPolicy） 是一种关于 pod 间及 pod 与其他网络端点间所允许的通信规则的规范。 简单来说， NetworkPolicy 就是对 pod 进行网络策略控制。用于为 Kubernetes 实现更为精细的流量控制，实现租户隔离机制。 Kubernetes 使用标准的资源对象 NetworkPolicy 供管理员按需定义网络访问控制策略。 2、NetworkPolicy策略模型 使用 network policy 资源可以配置 pod 的网络， networkPolicy 是 namespace scoped 的，他只能影响某个 namespace 下的 pod 的网络出入站规则。 metadata 描述信息。 podSelector pod选择器，选定的 pod 所有的出入站流量要遵循本 networkpolicy 的约束。 policyTypes 策略类型。包括了 Ingress 和

canal入门 　　数据抽取简单的来说，就是将一个表的数据提取到另一个表中。有很多的ETL工具可以帮助我们来进行数据的抽取和转换，ETL工具能进行一次性或者定时作业抽取数据，不过canal作为阿里巴巴提供的开源的数据抽取项目，能够做到实时抽取，原理就是伪装成mysql从节点，读取mysql的binlog，生成消息，客户端订阅这些数据变更消息，处理并存储。下面我们来一起搭建一下canal服务 配置mysql 　　mysql默认没有开启binlog，修改mysql的my.cnf文件，添加如下配置，注意binlog-format必须为row，因为binlog如果为 STATEMENT或者MIXED,则binlog中记录的是sql语句，不是具体的数据行，canal就无法解析到具体的数据变更了 log-bin=E:/mysql5.5/bin_log/mysql-bin.log binlog-format=ROW server-id=123 canal配置 　　下载并安装canal，在conf目录可以看到canal.properties文件，修改该文件为 #设置要监听的mysql服务器的地址和端口 canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306#设置一个可访问mysql的用户名和密码并具有相应的权限，本示例用户名、密码都为canal canal

什么是数据的异构处理。简单说就是 为了满足我们业务的扩展性，将数据从某种特定的格式转换到新的数据格式中来。 为什么会有这种需求出现呢？ 传统的企业中，主要都是将数据存储在了关系型数据库中，例如说MySQL这种数据库，但是为了满足需求的扩展，查询的维度会不断地增加，那么这个时候我们就需要做数据的异构处理了。 常见的数据异构有哪些？ 例如MySQL数据转储到Redis，MySQL数据转储到es等等，也是因为这种数据异构的场景开始出现，陆陆续续有了很多中间件在市场中冒出，例如说rocketMq，kafka，canal这种组件。 下边有一张通俗易懂的数据异构过程图： 在这里插入图片描述 canal进行数据同步 首先，我们需要正确地打开canal服务器去订阅binlog日志。 关于binlog日志查看常用的几条命令如下： #是否启用了日志 mysql>show variables like 'log_bin'; #怎样知道当前的日志 mysql> show master status; #查看mysql binlog模式 show variables like 'binlog_format'; #获取binlog文件列表 show binary logs; #查看当前正在写入的binlog文件 show master statusG #查看指定binlog文件的内容 show binlog

由Canal组件分析集成中间件架构的一般过程 数据同步背景 为什么要做数据同步？因为数据很多，还要共享或做它用。举个栗子，你从移动硬盘拷贝一份小小电影到你的Macbook上赏析，也叫 数据同步 。但系统不比你的单纯，它使用的场景千奇百怪。数据同步，不管爱与不爱，你总会遇见，它会在某个时间等你，不见不散。 哎，不就是A到B么，一个管道，罩得住。 在进入正文之前，顺便给大家推荐一个Java架构方面的交流学习群： 725633148 ，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。相信对于已经工作和遇到技术瓶颈的同学，在这个群里会有你需要的内容。有需要的同学请抓紧时间加入进来。 Canal简介 要在有限的时间里漂亮的完成工作，有时候你关注的并不一定是问题中心，深挖学习了 binlog 的同步方式，并不会对你的工作进度有任何改善。将它加入到研究列表中，空闲的时间去学习更佳，没必要非要把头闷在水里憋气去体验窒息的味道。好了，问题的中心数据同步，已经由阿里的工程师替你完成了，就叫 Canal ，解决的是最常用的 MySQL 数据库同步到别处的问题。今天我们谈一下Canal集成，但不谈Canal细节实现。周边建设别人不舍得告诉你，小姐姐和你聊。 Canal

昨日浏览公众文章时，偶尔发现阿里开源的这款软件，初步了解，是基于mysql binarylog的增量发布订阅服务。网上也有客户端针对.net平台的支持。 下面关于canal的介绍，搜集了网上的一些资料，可供大家参考学习之用。 canal的介绍 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。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（也支持mariaDB）。 起源：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。 基于日志增量订阅&消费支持的业务： 数据库镜像 数据库实时备份 多级索引 (卖家和买家各自分库索引) search build 业务cache刷新 价格变化等重要业务消息 工作原理 mysql主备复制实现： 从上层来看，复制分成三步： 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）； slave将master的binary log

一、环境介绍 canal是阿里开源的中间件，主要用于同步mysql数据库变更。具体参见：https://github.com/alibaba/canal/releases 搭建环境： vmware centos7 部署mysql和canal windows开发canal client，自动捕获mysql数据库变更 二、Centos安装Mysql 1、尝试用yum安装mysql wget http://repo.mysql.com/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm sudo rpm -Uvh mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm sudo yum install -y mysql-community-server 如果执行顺利，安装mysql server 成功。 2.改用阿里源安装 可是官方的yum源在国内访问效果不佳，我下载mysql server的速度太慢了，决定改用阿里源 #下载wget yum install wget -y #备份当前的yum源 mv /etc/yum.repos.d /etc/yum.repos.d.backup4comex #新建空的yum源设置目录 mkdir /etc/yum.repos.d #下载阿里云的yum源配置 wget -O /etc