MySql的Binlog日志工具举例分析

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Canal

定位:基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql。

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)

MySql的Binlog日志工具举例分析

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

   MySql的Binlog日志工具举例分析
  • 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

Maxwell

MySql的Binlog日志工具举例分析
canal 由Java开发,分为服务端和客户端,拥有众多的衍生应用,性能稳定,功能强大;canal 需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据。
maxwell相对于canal的优势是使用简单,它直接将数据变更输出为json字符串,不需要再编写客户端。

Databus  
Databus是一种低延迟变化捕获系统,已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获,流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供以下功能:

  • 源与消费者之间的隔离

  • 保证按顺序和至少一次交付具有高可用性

  • 从更改流中的任意时间点开始消耗,包括整个数据的完全引导功能。

  • 分区消费

  • 源一致性保存

MySql的Binlog日志工具举例分析

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