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监听mysql的binlog日志分析工具

知识追寻者 2021-06-24
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出处:https://blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660

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

  1. 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
  2. mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal)
  3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

官网文档/源码(可谷歌右键翻译,有详细的接入案例):https://github.com/alibaba/canal

网上好的学习链接:https://www.jianshu.com/p/6299048fad66

https://www.jianshu.com/p/6299048fad66

源码结构解析:http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/canal/380

偏日志解析的文章:https://blog.csdn.net/varyall/article/details/79208574

配置文件解析:https://blog.csdn.net/my201110lc/article/details/80765356

架构模型:https://blog.csdn.net/nuaazhaofeng/article/details/80513174

源码启动时序图:https://www.jianshu.com/p/d7d1b42242f1

canal架构图.png

parser

EventParser架构.png

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

sink

Sink.png

说明:

  • 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

官网:http://maxwells-daemon.io/

好的文章:https://blog.csdn.net/wwwdc1012/article/details/88388552

canal、maxwell、mysql_streamer对比

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。

建议使用maxwell。

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:

  1. 源与消费者之间的隔离
  2. 保证按顺序和至少一次交付具有高可用性
  3. 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。
  4. 分区消费
  5. 源一致性保存
对比项
Databuscanal结论
支持的数据库
mysql, oraclemysql(据说内部版本支持oracle)Databus目前支持的数据源更多
业务开发
业务只需要实现事件处理接口事件处理外,需要处理ack/rollback,反序列化异常等Databus开发接口用户友好度更高
服务模型relayrelay可以同时服务多个client一个server instance只能服务一个client(受限于server端保存拉取位点)Databus服务模式更灵活

clientclient可以拉取多个relay的变更,访问的relay可以指定拉取某些表某些分片的变更client只能从一个server拉取变更,而且只能是拉取全量的变更
可扩展性
client可以线性扩展,处理能力也能线性扩展(Databus可识别pk,自动做数据分片)client无法扩展Databus扩展性更好
可用性client haclient支持cluster模式,每个client处理一部分数据,某个client挂掉,其他client自动接管对应分片数据主备client模式,主client消费,如果主client挂掉,备client可自动接管Databus实时热备方案更成熟

relay/server ha多个relay可连接到同一个数据库,client可以配置多个relay,relay故障启动切换主备relay模式,relay通过zk进行failovercanal主备模式对数据库影响更小

故障对上游数据库的影响client故障,bootstrap会继续拉取变更,client恢复后直接从bootstrap拉取历史变更client故障会阻塞server拉取变更,client恢复会导致server瞬时从数据库拉取大量变更Databus本身的故障对数据库影响几乎为0
系统状态监控
程序通过http接口将运行状态暴露给外部暂无Databus程序可监控性更好
开发语言
java,核心代码16w,测试代码6wjava,4.2w核心代码,6k测试代码Databus项目更成熟,当然学习成本也更大

阿里云的数据传输服务DTS

数据传输服务(Data Transmission Service,简称DTS)是阿里云提供的一种支持 RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP 等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力,可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景,助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。**优势:**数据传输(Data Transmission)服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具,数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路,同时它提供了诸多便利功能,极大得方便了传输链路的创建及管理。**个人理解:**就是一个消息队列,会给你推送它包装过的sql对象,可以自己做个服务去解析这些sql对象。**阿里文档快速入口:**https://help.aliyun.com/product/26590.html

**免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS(在线关系型数据库)、DRDS等产品进行了适配,解决了Binlog日志回收,主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时,针对RDS进行了针对性的性能优化。**出于稳定性、性能及成本的考虑,推荐使用。

相关/类似技术

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  2. 阿里云数据传输服务DTS
  3. 阿里云数据库备份服务DBS
  4. 阿里云数据管理服务DMS

yugong

目标:帮助用户完成从Oracle数据迁移到MySQL:https://github.com/alibaba/yugong

DRD

阿里巴巴集团自主研发的分布式数据库中间件产品,专注于解决单机关系型数据库扩展性问题,具备轻量(无状态)、灵活、稳定、高效等特性。https://www.aliyun.com/product/drds

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