canal

java.lang.UnsupportedOperationException: This is supposed to be overridden by subclasses. at com.google.protobuf.GeneratedMessage.getUnknownFields(GeneratedMessage.java:180) at com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalPacket$ClientAuth.getSerializedSize(CanalPacket.java:2045) at com.google.protobuf.AbstractMessageLite.toByteString(AbstractMessageLite.java:49) at com.alibaba.otter.canal.client.impl.SimpleCanalConnector.doConnect(SimpleCanalConnector.java:150) at com.alibaba.otter.canal.client.impl.SimpleCanalConnector.connect(SimpleCanalConnector.java:97) at com.alibaba.otter.canal.client

回顾 之前分享了一篇文章，介绍我们的ES广告倒排索引的架构与优化，我就不介绍了，建议先去看下这篇文章，再回来看这篇，下面只放下之前的架构图 演进 采用 canal 监听 binlog 变更 原有架构是在代码中写 MQ 消息，然后 index_builder 消费消息，写入到两个索引中。但这种方式有个不足是不能覆盖所有的订单或创意变更，所以倒排索引中的数据有的时候和 DB 中是不一致的。同时代码维护起来也比较麻烦。后面我们就引入了阿里开源的框架 canal ，它可以监听 MySQL 的 binlog 的变更，然后把日志发到 Kafka 中， 这样我们只需要在 index_builder 这个工程中消费 Kafka 的消息就行了，省去了在 dsp_adinfo 中发消息。而且 binlog 的变更可以覆盖所有的变更操作。 项目由物理机迁移到云平台 之前 index_builder 部署在物理机上，且 builder 采用主备部署，通过争抢用 zookeeper 实现的分布式锁来决定谁是主，迁移到云平台后，就去掉了这种对主备部署的方式，因为云平台有自动修复的策略。 注意 我们部署的两个 builder 一个为 m 索引，一个为 f 索引，通过环境变量 dsp_index_name 区分是 m 索引 还是 f 索引。同时因为这两个 builder 都要消费 Kafka 的消息，但我们知道

DevExpress Winforms Controls 内置140多个UI控件和库，完美构建流畅、美观且易于使用的应用程序。无论是Office风格的界面，还是分析处理大批量的业务数据，DevExpress WinForms都能轻松胜任。DevExpress广泛应用于ECM企业内容管理、 成本管控、进程监督、生产调度，在企业/政务信息化管理中占据一席重要之地。 【适用范围】：各种桌面、Web应用程序开发，尤其是WinForms应用程序开发。 点击获取DevExpress v19.2完整版试用下载 上个月DevExpress Winforms团队发布了Dental Clinic demo，在本文中小编将为大家分享详细的设计模型，并说明如何在此示例应用程序（专门为该演示构建的控件）中使用最新的WinForms Editor。 如下图所示，Dental Clinic应用程序包括一个带有工具栏的垂直边栏，该按钮可让用户在应用程序模块之间导航，“Patients”模块显示带有相关患者数据的网格。 Staff可以激活多标签patient card，来添加新的患者信息或修改现有患者数据。第一个patient card标签存储/显示“Personal Information”、医疗程序（即将进行的程序和过去完成的程序）以及重要的健康建议。 如果患者需要治疗，dentist可以导航到

canal 可以通过在instance.properties设置canal.instance.filter.regex，来忽略不关心的数据变更的parse和sink处理，优化性能，同时减少不必要的存储开销。 canal instance启动时，默认加载instance.properties的 canal.instance.filter.regex 参数，之后会根据conf/canal/ meta.dat 文件filter值更新过滤规则。当客户端调用CanalConnector.subscribe(String filter)方法时，instance再次用 filter 参数更新过滤规则。 meta.dat文件如下： { "clientDatas": [{ "clientIdentity": { "clientId": 1001, "destination": "canal", "filter": "canal\\..*" }, "cursor": { "identity": { "slaveId": -1, "sourceAddress": { "address": "127.0.0.1", "port": 3306 } }, "postion": { "included": false, "journalName": "mysql-bin.000047", "position":

本文详解canal的整体架构。 一、整体架构 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) instance模块： 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链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作) eventStore (数据存储) metaManager (增量订阅&消费信息管理器) 二、各模块架构 2.1 Parser 整个parser过程大致可分为几步： Connection获取上一次解析成功的位置（如果第一次启动，则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点） Connection建立连接，发生BINLOG_DUMP命令 Mysql开始推送Binary Log 接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析，补充一些特定信息 传递给EventSink模块进行数据存储，是一个阻塞操作，直到存储成功 存储成功后，定时记录Binary Log位置 2.2 Sink 说明： 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

问题描述 　　使用canal-adapter写入elasticSearch数据时，数据是写入了elasticSearch了，但出现了mysql表中的数据和elasticSearch中索引中的数据错乱的问题，即把A列的数据放到了B列中的。 研究了半天，发现是因为我在测试过程中，换过另外1个数据库，这2个库中的列不一致导致的。 因为canal会通过tsdb维护了一个当前数据库内表结构，具体配置如下： 我这里(tsdb使用的是本地的h2数据库)。 我有2个数据库，首先在第1个库测试验证，是正常的，然后换成在第2个库测试验证，就出问题了， 因为第1个库时已经缓存了表结构信息，第2个库还是拿的第1个库的表结构进行处理的。 解决方案 知道原因了就好解决了，既然是用H2存储表结构的，那删除它，然后重启服务就好了，因为会重新加载最新的表结构 cd canal/conf/db1 rm -rf h2.mv.db 来源： https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/11912683.html

类结构 ErosaConnection | |-------------------------------------- | | MysqlConnection LocalBinLogConnection ErosaConnection是一个连接的接口，定义了一些通用的方法。目前它有两个实现类， MysqlConnection是与MySQL服务器连接的实现类，LocalBinLogConnection是与本地的binlog文件进行连接的实现类。从类中可以看出，目前canal还不支持oracle的实现。 接口定义 package com.alibaba.otter.canal.parse.inbound; import java.io.IOException; /** * 通用的Erosa的链接接口, 用于一般化处理mysql/oracle的解析过程 * * @author: yuanzu Date: 12-9-20 Time: 下午2:47 */ public interface ErosaConnection { /** * 建立连接 * @throws IOException */ public void connect() throws IOException; /** * 重新建立连接，会断开已有连接 * @throws IOException */ public

1.准备 1.1.组件 　　 JDK ：1.8版本及以上； 　　 ElasticSearch ：6.x版本，目前貌似不支持7.x版本； 　 Canal.deployer： 1.1.4 　　 Canal.Adapter： 1.1.4 1.1.配置 需要先开启MySQL的 binlog 写入功能，配置 binlog-format 为 ROW 模式 找到my.cnf文件，我的目录是/etc/my.cnf，添加以下 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 然后 重启mysql ，用以下命令检查一下binlog是否正确启动： mysql> show variables like 'log_bin%'; +---------------------------------+----------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------+----------------------------------+ | log_bin | ON |

回顾 之前分享了一篇文章，介绍我们的ES广告倒排索引的架构与优化，我就不介绍了，建议先去看下这篇文章，再回来看这篇，下面只放下之前的架构图 演进 采用 canal 监听 binlog 变更 原有架构是在代码中写 MQ 消息，然后 index_builder 消费消息，写入到两个索引中。但这种方式有个不足是不能覆盖所有的订单或创意变更，所以倒排索引中的数据有的时候和 DB 中是不一致的。同时代码维护起来也比较麻烦。后面我们就引入了阿里开源的框架 canal ，它可以监听 MySQL 的 binlog 的变更，然后把日志发到 Kafka 中， 这样我们只需要在 index_builder 这个工程中消费 Kafka 的消息就行了，省去了在 dsp_adinfo 中发消息。而且 binlog 的变更可以覆盖所有的变更操作。 项目由物理机迁移到云平台 之前 index_builder 部署在物理机上，且 builder 采用主备部署，通过争抢用 zookeeper 实现的分布式锁来决定谁是主，迁移到云平台后，就去掉了这种对主备部署的方式，因为云平台有自动修复的策略。 注意 我们部署的两个 builder 一个为 m 索引，一个为 f 索引，通过环境变量 dsp_index_name 区分是 m 索引 还是 f 索引。同时因为这两个 builder 都要消费 Kafka 的消息，但我们知道

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