canal是阿里巴巴开源的数据同步工具，相关简介及工作原理参见官网：
阿里canal官方介绍
本文主要介绍使用cannal实现Mysql数据库间的数据同步。
一、 canal环境搭建
canal的原理是基于mysql binlog技术，所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能。
（1）检查binlog写入功能是否开启
mysql> show variables like 'log_bin';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin | OFF |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
（2）如果log_bin为OFF，则表示未开启，开启binlog写入功能
1、修改 mysql 的配置文件 my.cnf
vi /etc/my.cnf
追加内容：
log-bin=mysql-bin #binlog文件名
binlog_format=ROW #选择row模式
server_id=1 #mysql实例id,不能和canal的slaveId重复
2、重启 mysql
service mysql restart
3、登录 mysql 客户端，查看 log_bin 变量
mysql> show variables like 'log_bin';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| log_bin | ON|
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
log_bin 为ON表示已开启。
二、 下载安装Canal服务
（1）下载
canal下载地址
此次源数据库使用Linux系统，将canal.deployer-1.1.4.tar.gz文件上传到Linux系统上并解压：
tar zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz
（2）修改配置文件
进入canal解压目录下，conf/example/instance.properties，修改instance.properties文件内容：
#需要改成自己的数据库信息
canal.instance.master.address=Linux服务器IP:3306
#需要改成自己的数据库用户名与密码（Linux服务器）
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
#需要改成同步的数据库表规则，例如只是同步一下表
#监听所有库所有表
canal.instance.filter.regex=.*\\..*
#监听指定库指定表
#canal.instance.filter.regex=test.user
（3）启动canal
进入到bin目录下，./startup.sh
（4）服务器开放端口
如果是虚拟机跑的源数据库，则关闭虚拟机的防火墙；
如果是云服务器，则以阿里云为例，添加安全组规则，开放11111端口，因为canal的运行端口固定为11111。
三、springboot整合canal
（1）引入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbutils</groupId>
<artifactId>commons-dbutils</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!--canal-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
（2）添加properties文件配置
# mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
（3）canal同步类
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import org.apache.commons.dbutils.DbUtils;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import javax.sql.DataSource;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
@Component
public class CanalClient {
//sql队列
private Queue<String> SQL_QUEUE = new ConcurrentLinkedQueue<>();
@Resource
private DataSource dataSource;
/**
* canal入库方法
*/
public void run() {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.44.132",
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
try {
while (true) {
//尝试从master那边拉去数据batchSize条记录，有多少取多少
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
Thread.sleep(1000);
} else {
dataHandle(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId);
//当队列里面堆积的sql大于一定数值的时候就模拟执行
if (SQL_QUEUE.size() >= 1) {
executeQueueSql();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 模拟执行队列里面的sql语句
*/
public void executeQueueSql() {
int size = SQL_QUEUE.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String sql = SQL_QUEUE.poll();
System.out.println("[sql]----> " + sql);
this.execute(sql.toString());
}
}
/**
* 数据处理
*
* @param entrys
*/
private void dataHandle(List<Entry> entrys) throws InvalidProtocolBufferException {
for (Entry entry : entrys) {
if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChange.getEventType();
if (eventType == EventType.DELETE) {
saveDeleteSql(entry);
} else if (eventType == EventType.UPDATE) {
saveUpdateSql(entry);
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
saveInsertSql(entry);
}
}
}
}
/**
* 保存更新语句
*
* @param entry
*/
private void saveUpdateSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> newColumnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("update " + entry.getHeader().getTableName() + " set ");
for (int i = 0; i < newColumnList.size(); i++) {
sql.append(" " + newColumnList.get(i).getName()
+ " = '" + newColumnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != newColumnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(" where ");
List<Column> oldColumnList = rowData.getBeforeColumnsList();
for (Column column : oldColumnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存删除语句
*
* @param entry
*/
private void saveDeleteSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getBeforeColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("delete from " + entry.getHeader().getTableName() + " where ");
for (Column column : columnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存插入语句
*
* @param entry
*/
private void saveInsertSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("insert into " + entry.getHeader().getTableName() + " (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append(columnList.get(i).getName());
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(") VALUES (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append("'" + columnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(")");
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 入库
* @param sql
*/
public void execute(String sql) {
Connection con = null;
try {
if(null == sql) return;
con = dataSource.getConnection();
QueryRunner qr = new QueryRunner();
int row = qr.execute(con, sql);
System.out.println("update: "+ row);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtils.closeQuietly(con);
}
}
}
（4）启动类
@SpringBootApplication
public class CanalApplication implements CommandLineRunner {
@Resource
private CanalClient canalClient;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CanalApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... strings) throws Exception {
//项目启动，执行canal客户端监听
canalClient.run();
}
}
至此，启动项目即可实现本地Mysql和远程Mysql数据库间的数据同步，当远程数据库发生变化时，本地数据库同步发生改变。
使用canal实现mysql与redis间的数据同步可参见博文canal实现mysql与redis间的数据同步
版权声明：本文为weixin_42194695原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。