syncClient
syncClient,数据实时同步中间件(同步mysql到kafka、redis、elasticsearch、httpmq)!
本项目使用canal,将mysql的表数据实时同步到kafka、redis、elasticsearch、httpmq;
基本原理:
canal解析binlog的数据,由syncClient订阅,然后实时推送到kafka或者redis、elasticsearch、httpmq、ssdb;如果kafka、redis、es、httpmq服务异常,syncClient会回滚操作;canal、kafka、redis、es、httpmq的异常退出,都不会影响数据的传输;
目录:
bin:已编译二进制项目,可以直接使用;
src:源代码;
配置说明:
#common
system.debug=1 # 是否开始调试:1未开启,0为关闭(线上运行请关闭)
#canal server
canal.ip=127.0.0.1 # canal 服务端 ip;
canal.port=11111 # canal 服务端 端口:默认11111;
canal.destination=one # canal 服务端项目(destinations),多个用逗号分隔,如:redis,kafka;
canal.username= # canal 用户名:默认为空;
canal.password= # canal 密码:默认为空;
#redis plugin
redis.target_type=redis # 同步插件类型 kafka or redis、elasticsearch、httpmq;
redis.target_ip= # redis服务端 ip;
redis.target_port= # redis端口:默认6379;
redis.target_deep= # 同步到redis的队列名称规则;
redis.target_filter_api= # rest api地址,配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
#kafka plugin
kafka.target_type=kafka # 同步插件类型 kafka;
kafka.target_ip= # kafka服务端 ip;
kafka.target_port= # kafka端口:默认9092;
kafka.target_deep= # 同步到kafka的集合名称规则;
kafka.target_filter_api= # rest api地址,配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
#elasticsearch plugin
es.target_type=elasticsearch # 同步插件类型elasticsearch;
es.target_ip=10.5.3.66 # es服务端 ip;
es.target_port= # es端口:默认9200;
es.target_deep= # 同步到es的index名称规则;
es.target_filter_api= # rest api地址,配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
#httpmq plugin
httpmq.target_type=httpmq # 同步插件类型 httpmq;
httpmq.target_ip=10.5.3.66 # httpmq服务端 ip;
httpmq.target_port=1218 # httpmq端口:默认 1218
httpmq.target_deep= # 同步到httpmq的队列名称规则;
httpmq.target_filter_api= # rest api地址,配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
#cache plugin
cache.target_type=cache # 缓存同步插件
cache.target_plugin=memcached # 缓存同步类型:暂支持redis、memcached缓存服务器;
cache.target_ip=127.0.0.1 # 缓存服务器ip;
cache.target_port=11211 # 缓存服务器端口;
cache.target_filter_api= # rest api地址,配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
cache.target_version_sign= # 缓存key前缀
#target_deep参数影响topic规则,默认值1: 1、sync_{项目名}{db}{table}; 2、sync_{项目名}{db}; 3、sync{项目名}; 4、sync_{db}_{table};
使用场景(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 (分库索引)
search build
业务cache刷新
数据变化等重要业务消息
Kafka:
Topic规则:对应配置项目target_deep指定的规则,比如:target_deep=4,数据库的每个表有单独的topic,如数据库admin的user表,对应的kafka主题名为:sync_admin_user Topic数据字段:
插入数据同步格式:
{
"head": {
"binlog_pos": 53036,
"type": "INSERT",
"binlog_file": "mysql-bin.000173",
"db": "sdsw",
"table": "sys_log"
},
"after": [
{
"log_id": "1",
},
{
"log_ip": "27.17.47.100",
},
{
"log_addtime": "1494204717",
}
]
}
修改数据同步格式:
{
"head": {
"binlog_pos": 53036,
"type": "UPDATE",
"binlog_file": "mysql-bin.000173",
"db": "sdsw",
"table": "sys_log"
},
"before": [
{
"log_id": "1",
},
{
"log_ip": "27.17.47.100",
},
{
"log_addtime": "1494204717",
}
],
"after": [
{
"log_id": "1",
},
{
"log_ip": "27.17.47.1",
},
{
"log_addtime": "1494204717",
}
]
}
删除数据同步格式:
{
"head": {
"binlog_pos": 53036,
"type": "DELETE",
"binlog_file": "mysql-bin.000173",
"db": "sdsw",
"table": "sys_log"
},
"before": [
{
"log_id": "1",
},
{
"log_ip": "27.17.47.1",
},
{
"log_addtime": "1494204717",
}
]
}
head.type 类型:INSERT(插入)、UPDATE(修改)、DELETE(删除);
head.db 数据库;
head.table 数据库表;
head.binlog_pos 日志位置;
head.binlog_file 日志文件;
before: UPDATE(修改前)、DELETE(删除前)的数据;
after: INSERT(插入后)、UPDATE(修改后)的数据;
Redis:
List规则:对应配置项目target_deep指定的规则,比如:target_deep=4,数据库的每个表有单独的list,如数据库admin的user表,对应的redis list名为:sync_admin_user
Elasticsearch
规则:数据库的每个表有单独的Elasticsearch index,如数据库admin的user表,对应的es index名为:sync_admin_user, index type 为default;
Elasticsearch同步数据的head中有id字段;
Mysql 同步到 Elasticsearch注意事项:
1、表需要有一个唯一id主键;
2、表时间字段datetime会转为es的时间字段,其他字段对应es的文本类型;
3、主键、时间字段禁止修改,其他字段尽量提前规划好;
Httpmq:
List规则:对应配置项目target_deep指定的规则,比如:target_deep=4,数据库的每个表有单独的list,如数据库admin的user表,对应的redis list名为:sync_admin_user
Cache:
缓存同步插件:原理是根据数据库变更同步更新表及字段的版本号,业务sdk根据版本号变化判断是否需要更新数据。同步开发了缓存配置管理中心、缓存版本调用sdk(未开源);