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前言
在分布式系统中,数据同步是一个常见的需求。例如,我们可能需要将主库的数据实时同步到多个从库,或者将数据从一个数据库集群同步到另一个集群。本篇内容通过一个实际案例,介绍如何使用 Spring Boot 和 Canal 实现 MySQL 数据库之间的数据同步。
一、背景
假设我们有以下数据库架构:
- 两个主库:db_1 和 db_2。
每个主库对应两个从库:db_1_bk_1、db_1_bk_2 和 db_2_bk_1、db_2_bk_2。 - 我们的目标是:
将 db_1 的数据同步到 db_1_bk_1 和 db_1_bk_2。
将 db_2 的数据同步到 db_2_bk_1 和 db_2_bk_2。
二、Canal 简介
Canal 是阿里巴巴开源的一款基于 MySQL Binlog 的增量数据订阅与分发工具。它通过模拟 MySQL 的从节点,实时捕获主库的 Binlog 日志,并将数据变更事件推送给下游消费者。Canal 支持多种下游适配器,如 Kafka、RabbitMQ 和直接消费。
三、主库数据库配置
1.主库配置
为了使 Canal 能够正常解析 Binlog 日志,主库需要进行以下配置:
- 开启 Binlog 日志:确保主库开启了 Binlog 日志,并且设置为 ROW 模式。
- 配置 server-id:为每个主库设置唯一的 server-id。
- 创建 Canal 用户并授予权限:创建一个用户供 Canal 使用,并授予必要的权限。
编辑主库的配置文件(my.cnf 或 my.ini),添加以下内容:
[mysqld]
# 开启 Binlog 日志
log-bin=mysql-bin
# 设置 Binlog 格式为 ROW 模式
binlog-format=ROW
# 设置唯一的 server-id
server-id=1
注意:
- 如果你有多个主库,每个主库的 server-id 必须是唯一的。
- 修改配置后,需要重启 MySQL 服务以使配置生效。
2.创建 Canal 用户并授予权限
Canal 需要一个具有读取 Binlog 权限的 MySQL 用户。以下是创建用户并授予权限的步骤:
# 登录 MySQL
mysql -u root -p
# 创建用户
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
# 授予权限
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
# 刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;
说明:
ALTER USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
四.配置 Canal Server
Canal Server 是 Canal 的核心组件,负责连接主库并解析 Binlog 数据。我们需要为每个主库配置一个 Canal 实例。
1.Canal Server 配置文件
在 Canal Server 的配置目录下,创建两个实例配置文件:conf/db_1/instance.properties 和 conf/db_2/instance.properties。
conf/db_1/instance.properties:
# 主库的地址和端口
canal.instance.master.address=db_1_ip:3306
# Canal 连接主库的用户名和密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
# 需要同步的表正则表达式,这里表示同步 db_1 数据库的所有表
canal.instance.filter.regex=db_1\\..*
conf/db_2/instance.properties:
# 主库的地址和端口
canal.instance.master.address=db_2_ip:3306
# Canal 连接主库的用户名和密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
# 需要同步的表正则表达式,这里表示同步 db_2 数据库的所有表
canal.instance.filter.regex=db_2\\..*
2.启动 Canal Server
使用以下命令启动 Canal Server:
nohup sh bin/canal.sh start &
注意:
- 确保主库的 Binlog 位置和文件名正确。如果不确定,可以通过 SHOW MASTER STATUS; 命令查看。
- 如果主库已经运行了一段时间,需要指定 Binlog 的起始位置,避免重复同步旧数据。
五.开发 Spring Boot 客户端
Spring Boot 客户端作为 Canal 的消息消费者,负责接收数据变更事件并同步到目标从库。
1. 引入依赖
在 Spring Boot 项目的 pom.xml
文件中,引入 Canal 客户端依赖:
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.8</version>
</dependency>
2. 配置 Canal 客户端
在 application.yml
文件中,配置 Canal Server 的地址:
canal:
server.ip: canal_server_ip
server.port: 11111
3. 实现数据同步逻辑
创建一个 Canal 客户端服务类,用于接收和处理数据变更事件。
CanalClientService.java:
@Service
public class CanalClientService {
private final CanalConnector canalConnector;
public CanalClientService(@Value("${canal.server.ip}") String canalServerIp, @Value("${canal.server.port}") int canalServerPort) {
this.canalConnector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(canalServerIp, canalServerPort), "example", "", "");
}
@PostConstruct
public void start() {
canalConnector.connect();
canalConnector.subscribe("db_1..*, db_2..*"); // 订阅 db_1 和 db_2 的所有表
new Thread(this::process).start();
}
private void process() {
while (true) {
Message message = canalConnector.getWithoutAck(100);
long batchId = message.getId();
if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
continue;
}
for (Entry entry : message.getEntries()) {
handleData(entry);
}
canalConnector.ack(batchId);
}
}
private void handleData(Entry entry) {
String schemaName = entry.getHeader().getSchemaName(); // 数据库名
String tableName = entry.getHeader().getTableName(); // 表名
EventType eventType = entry.getHeader().getEventType(); // 数据变更类型
System.out.println("Schema: " + schemaName + ", Table: " + tableName + ", Type: " + eventType);
// 根据来源数据库同步到对应的从库
if ("db_1".equals(schemaName)) {
syncToBackupDbs(entry, "db_1_bk_1", "db_1_bk_2");
} else if ("db_2".equals(schemaName)) {
syncToBackupDbs(entry, "db_2_bk_1", "db_2_bk_2");
}
}
private void syncToBackupDbs(Entry entry, String... backupDbs) {
// 根据事件类型同步到从库
if (entry.getHeader().getEventType() == EventType.INSERT) {
for (String db : backupDbs) {
syncInsert(entry, db);
}
} else if (entry.getHeader().getEventType() == EventType.UPDATE) {
for (String db : backupDbs) {
syncUpdate(entry, db);
}
} else if (entry.getHeader().getEventType() == EventType.DELETE) {
for (String db : backupDbs) {
syncDelete(entry, db);
}
}
}
private void syncInsert(Entry entry, String backupDb) {
// 使用 MyBatis 将数据插入到对应的从库
System.out.println("INSERT into " + backupDb);
}
private void syncUpdate(Entry entry, String backupDb) {
// 使用 MyBatis 将数据更新到对应的从库
System.out.println("UPDATE into " + backupDb);
}
private void syncDelete(Entry entry, String backupDb) {
// 使用 MyBatis 将数据从对应的从库删除
System.out.println("DELETE from " + backupDb);
}
}
六.启动并测试
- 启动 Canal Server。
- 启动 Spring Boot 应用。
- 在主库 db_1 或 db_2 中插入、更新或删除数据。
- 观察从库 db_1_bk_1、db_1_bk_2、db_2_bk_1 和 db_2_bk_2 是否同步成功。
七.注意事项
- 数据一致性:确保从库的数据与主库保持一致。可以通过事务或锁机制来避免冲突。
- 性能优化:如果数据量较大,建议结合中间件(如 Kafka)进行缓冲和负载均衡。
- 错误处理:在同步过程中,需要处理网络异常、数据库连接异常等情况。
- Canal Server 高可用:在生产环境中,建议部署 Canal Server 的集群,以提高系统的可用性。
八.总结
通过 Spring Boot 和 Canal,我们可以实现 MySQL 数据库之间的高效数据同步。Canal 提供了强大的 Binlog 解析能力,而 Spring Boot 则提供了灵活的开发框架,两者结合可以轻松应对复杂的分布式数据同步需求。希望本文对你有所帮助,如果有任何问题,欢迎在评论区留言。