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这篇CFSDN的博客文章详解监听MySQL的binlog日志工具分析：Canal由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，利用Java开发。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，目前主要支持MySQL.

GitHub地址：https://github.com/alibaba/canal 。

在介绍Canal内部原理之前，首先来了解一下MySQL Master/Slave同步原理:

MySQL master启动binlog机制，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（I/O thread）将master的binary log events拷贝到它的中继日志（relay log）MySQL slave（SQL thread）重放relay log中事件，将数据变更反映它自己的数据中 。

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） 。

简而言之，Canal是通过模拟成为MySQL的slave，监听MySQL的binlog日志来获取数据。当把MySQL的binlog设置为row模式以后，可以获取到执行的每一个Insert/Update/Delete的脚本，以及修改前和修改后的数据，基于这个特性，Canal就能高效的获取到MySQL数据的变更。 Canal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) 。

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连接器，主要进行数据过滤，加工，分发的工作 。

EventStore：负责存储 。

MemoryMetaManager：增量订阅和消费信息管理器 。

Event Parser设计:

整个parser过程大致可分为以下几步:

Connection获取上一次解析成功的log position（如果是第一次启动，则获取初始指定的位置或者是当前数据库的binlog log position）Connection建立连接，向MySQL master发送BINLOG_DUMP请求MySQL开始推送binary Log接收到的binary Log通过BinlogParser进行协议解析，补充一些特定信息。如补充字段名字、字段类型、主键信息、unsigned类型处理等将解析后的数据传入到EventSink组件进行数据存储（这是一个阻塞操作，直到存储成功）定时记录binary Log位置，以便重启后继续进行增量订阅 。

如果需要同步的master宕机，可以从它的其他slave节点继续同步binlog日志，避免单点故障。 Event Sink设计:

EventSink主要作用如下:

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（多个parser对应1个store） 。

数据加工：在进入store之前进行额外的处理，比如join 数据1:n业务 。

为了合理的利用数据库资源， 一般常见的业务都是按照schema进行隔离，然后在MySQL上层或者dao这一层面上，进行一个数据源路由，屏蔽数据库物理位置对开发的影响，阿里系主要是通过cobar/tddl来解决数据源路由问题。所以，一般一个数据库实例上，会部署多个schema，每个schema会有由1个或者多个业务方关注.

数据n:1业务 。

同样，当一个业务的数据规模达到一定的量级后，必然会涉及到水平拆分和垂直拆分的问题，针对这些拆分的数据需要处理时，就需要链接多个store进行处理，消费的位点就会变成多份，而且数据消费的进度无法得到尽可能有序的保证。所以，在一定业务场景下，需要将拆分后的增量数据进行归并处理，比如按照时间戳/全局id进行排序归并。 Event Store设计:

支持多种存储模式，比如Memory内存模式。采用内存环装的设计来保存消息，借鉴了Disruptor的RingBuffer的实现思路。 RingBuffer设计:

定义了3个cursor:

put：Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置（同步写入数据的cursor） 。

get：数据订阅获取的最后一次提取位置（同步获取的数据的cursor） 。

ack：数据消费成功的最后一次消费位置 。

借鉴Disruptor的RingBuffer的实现，将RingBuffer拉直来看:

实现说明:

put/get/ack cursor用于递增，采用long型存储。三者之间的关系为put>=get>=ackbuffer的get操作，通过取余或者&操作。(&操作：cusor & (size - 1) , size需要为2的指数，效率比较高) 。

Instance设计:

instance代表了一个实际运行的数据队列，包括了EventPaser、EventSink、EventStore等组件。抽象了CanalInstanceGenerator，主要是考虑配置的管理方式:

manager方式：和你自己的内部web console/manager系统进行对接。(目前主要是公司内部使用) 。

spring方式：基于spring xml + properties进行定义，构建spring配置。 Server设计:

server代表了一个Canal运行实例，为了方便组件化使用，特意抽象了Embeded(嵌入式)/Netty(网络访问)的两种实现.

增量订阅/消费设计:

具体的协议格式，可参见：CanalProtocol.proto。数据对象格式：EntryProtocol.proto 。

针对上述的补充说明:

1.可以提供数据库变更前和变更后的字段内容，针对binlog中没有的name、isKey等信息进行补全 。

2.可以提供ddl的变更语句 。

Canal HA机制:

Canal的HA实现机制是依赖zookeeper实现的，主要分为Canal server和Canal client的HA。 Canal server:为了减少对MySQL dump的请求，不同server上的instance要求同一时间只能有一个处于running状态，其他的处于standby状态.

Canal client:为了保证有序性，一份instance同一时间只能由一个Canal client进行get/ack/rollback操作，否则客户端接收无法保证有序。 Canal Server HA架构图:

大致步骤:

• Canal server要启动某个Canal instance时都先向Zookeeper进行一次尝试启动判断 (实现：创建EPHEMERAL节点，谁创建成功就允许谁启动)
• 创建Zookeeper节点成功后，对应的Canal server就启动对应的Canal instance，没有创建成功的Canal instance就会处于standby状态
• 一旦Zookeeper发现Canal server A创建的节点消失后，立即通知其他的Canal server再次进行步骤1的操作，重新选出一个Canal server启动instance
• Canal client每次进行connect时，会首先向Zookeeper询问当前是谁启动了Canal instance，然后和其建立链接，一旦链接不可用，会重新尝试connect

Canal Client的方式和Canal server方式类似，也是利用Zookeeper的抢占EPHEMERAL节点的方式进行控制.

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原文链接：https://www.cnblogs.com/bigdatalearnshare/p/13832709.html 。

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