1.简介

canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。应该是阿里云DTS（Data Transfer Service）的开源版本。

2.提供的能力

Canal与DTS提供的功能基本相似：

1）基于Mysql的Slave协议实时dump binlog流，解析为事件发送给订阅方。

2）单Canal instance，单DTS数据订阅通道均只支持订阅一个RDS，提供给一个消费者。

3）可以使用canal-client客户端进行消息消费。

4）也可以通过简单配置，也可以不需要自行使用canal-client消费，可以选择直接投递到kafka或者RocketMQ集群，用户只需要使用消息队列的consumer消费即可。

5）成功消费消息后需要进行Ack，以确保一致性，服务端则会维护客户端目前的消费位点。

3.工作原理

MySQL的主从复制分成三步：

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 events拷贝到它的中继日志(relay log)；
slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。

canal 就是模拟了这个过程。

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 (即 canal )；
canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)；

4. canal 架构

4.1 admin版本整体架构

canal 1.1.4开始支持admin管理，通过canal-admin为canal提供整体配置管理、节点运维等面向运维的功能，提供相对友好的WebUI操作界面，方便更多用户快速和安全的操作，替代了过去繁琐的配置文件管理。

整体部署架构如下。

多个canal-server可以组成集群模式，每个instance任务通过zookeeper在集群中实现高可用
通过多个集群，可以实现同步资源的物理隔离
可以直接抓取消费投递MQ，可以实现生产/消费解耦、消息堆积、消息回溯
可以抓取消费投递给canal-client，在用户的服务中进行消息处理，减少中间过程

4.2 canal-server架构

说明：

server代表一个canal-server运行实例，对应于一个jvm
instance对应于一个数据队列，是真正的变更抓取的实体（1个server可以对应多个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

1)EventParser子模块

EventParser模块的类图设计如下

每个EventParser都会关联两个内部组件：CanalLogPositionManager ， CanalHAController

CanalLogPositionManager：记录binlog最后一次解析成功位置信息，主要是描述下一次canal启动的位点
CanalHAController：支持Mysql主备，判断当前该连哪个mysql（基于Heartbeat实现，主库失去心跳则连备库）

EventParser根据HAController获知连到哪里，通过LogPositionManager获知从哪个位点开始解析，之后便通过Mysql Slave协议拉取binlog进行解析，推入EventSink

2）EventSink子模块

目前只提供了一个带有实际作用的实现：GroupEventSink

GroupEventSink用于将多个instance上的数据进行归并，常用于分库后的多数据源归并。

3）EventStore子模块

EventStore的类图如下

官方提供的实现类是
MemoryEventStoreWIthBuffer，内部采用的是一个RingBuffer：

Put : Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置
Get : 数据订阅获取的最后一次提取位置
Ack : 数据消费成功的最后一次消费位置

这些位点信息通过MetaManager进行管理。这也解释了为什么一个canal instance只能支撑一个消费者：EventStore的RingBuffer只为一个消费者维护信息。

4.3 客户端使用

数据格式已经在前文给出，Canal和DTS客户端均采取：

拉取事件 -> 消费 -> 消费成功后ACK

这样的消费模式，并支持消费不成功时进行rollback，重新消费该数据。

下面是一段简单的客户端调用实例（略去异常处理）：

// 创建CanalConnector， 连接到localhost:11111

CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),11111), destination, "", "");

connector.connect(); // 连接

connector.subscribe(); // 开始订阅binlog

// 开始循环拉取

while (running) {

 Message message = connector.getWithoutAck(1024); // 获取指定数量的数据

 long batchId = message.getId();

 for (Entry entry : message.getEntries()){

 // 对每条消息进行处理

 }

 connector.ack(batchId); // ack

}

5.总结分析

5.1 优点

1）性能优异、功能全面

canal 1.1.x 版本（release_note）,性能与功能层面有较大的突破,重要提升包括:
整体性能测试&优化,提升了150%. #726
原生支持prometheus监控 #765
原生支持kafka消息投递 #695
原生支持aliyun rds的binlog订阅 (解决自动主备切换/oss binlog离线解析) （无法拒绝它的理由！）
原生支持docker镜像 #801

2）运维方便

canal 1.1.4版本，迎来最重要的WebUI能力，引入canal-admin工程，支持面向WebUI的canal动态管理能力，支持配置、任务、日志等在线白屏运维能力
Standalone的一体化解决方案，无外部服务依赖，运维更简单，在某种程度上也意味着更稳定。
开箱即用，节约开发与定制成本。
有良好的管理控制平台与监控系统（如果你已经有promethus监控，可以秒接canal监控）

3）多语言支持

canal 特别设计了 client-server 模式，交互协议使用 protobuf 3.0 , client 端可采用不同语言实现不同的消费逻辑
canal 作为 MySQL binlog 增量获取和解析工具，可将变更记录投递到 MQ 系统中，比如 Kafka/RocketMQ，可以借助于 MQ 的多语言能力

5.2 缺点

单instance/订阅通道只支持订阅单个数据库，并只能支持单客户端消费。每当我们需要新增一个消费端->MySQL的订阅：对于Canal而言，就要给MySQL接一个“Slave”，可能会对主库有一定影响。
消息的Schema很弱，所有消息的Schema均相同，客户端需要提前知道各个表消息的Schema与各字段的上下文才能正确消费。

好了，花了10分钟应该对canal有大致了解了，下一期，阿丸计划手把手教你搭建canal集群和admin管理平台，记得关注哦。

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知识碎片重新梳理，构建Java知识图谱： github.com/saigu/JavaK…（历史文章查阅非常方便）

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4337191/blog/4300388

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