一.异常现象截图  二.解决方式: 1.背景 早期的canal版本(<=1.0.24),在处理表结构的DDL变更时采用了一种简单的策略,在内存里维护了一个当前数据库内表结构的镜像(通过desc table获取). 这样的内存表结构镜像的维护存在问题,如果当前在处理的binlog为历史时间段T0,当前时间为T1,存在的一些异常分支情况: 假如在T0~T1的时间内,表结构A发生过增加列的DDL操作,那在处理T0时间段A表的binlog时,拿到的表结构为T1的镜像,就会出现列不匹配的情况. 比如之前的

canal数据同步的环境配置:(适用于mysql) 前提:在linux和windows系统的mysql数据库中创建相同结构的数据库和表,我的linux中mysql是用docker实现的(5.7版本),拉取mysql镜像后,当我们创建容器时,一定要记得对目录进行挂载,否则后期是无法开启logbin功能的. 1.开启mysql的logbin功能 #拉取镜像 docker pull mysql #创建容器 docker run -p 33306:3306 --name mysql -v /root/m

我们公司对于数据同步有以下需求 1.多个mysql库中有一些基础表需要数据统一,mysql跨库同步 2.mysql热数据加载到redis 3.全文检索需要mysql同步到es 4.数据变更是附属的其它操作,如发http请求.发通知等 所有的这些打算在数据同步中完成. canal是阿里为解决双机房数据同步问题而衍生的项目,后来开源,了解更多canal知识请参考这里: http://agapple.iteye.com/blog/1796633 canal分为如下部分: 1.canal服务端安装及配置

前面提到数据库缓存不一致的几种解决方案,但是在不同的场景下各有利弊,而今天我们使用的canal进行缓存与数据同步的方案是最好的,但是也有一个缺点,就是相对前面几种解决方案会引入阿里巴巴的canal组件,订阅消费binlog日志,增加的系统复杂度. canal官网地址:https://github.com/alibaba/canal/wiki 简介: canal [kə'næl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 工作原理 canal

1.引入相关依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--mysql--> <dependency> <groupId>mysql</groupI

背景 早期,阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求 ,主要是基于trigger的方式获取增量变更.从 2010 年开始,公司开始逐步尝试数据库日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅和消费业务,从此开启一段新纪元. 当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis.消息队列.大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性.及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据

1.增量订阅.消费设计 get/ack/rollback协议介绍: ① Message getWithoutAck(int batchSize),允许指定batchSize,一次可以获取多条,每次返回的对象为Message,包含的内容为: a. batch id 唯一标识 b. entries 具体的数据对象,对应的数据对象格式:EntryProtocol.proto ② void rollback(long batchId),顾命思议,回滚上次的get请求,重新获取数据.基于get获取的bat

最近在工作中需要处理一些大数据量同步的场景,正好运用到了canal这款数据库中间件,因此特意花了点时间来进行该中间件的的学习和总结. 背景介绍 早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 适用版本 支持mysql5.7及以下版本 传统的主从同步原

1.准备 1.1.组件 JDK:1.8版本及以上: ElasticSearch:6.x版本,目前貌似不支持7.x版本:       Kibana:6.x版本:     Canal.deployer:1.1.4  Canal.Adapter:1.1.4 1.2.配置 需要先开启MySQL的 binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式 找到my.cnf文件,我的目录是/etc/my.cnf,添加以下配置: log-bin=mysql-bin # 开启 binlog b

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是总结大数据开发的知识点,一方面是希望能够帮助伙伴让自学从此不求人.由于老刘是自学大数据开发,博客中肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 背景 大数据领域数据源有业务库的数据,也有移动端埋点数据.服务器端产生的日志数据.我们在对数据进行采集时根据下游对数据的要求不同,我们可以使用不同的采集工具来进行.今天老刘给大家讲的是同步mysql增量数据的工具Canal,本篇文章的大纲如下: Canal 的概念 mysql 中主备复制实现原

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理

针对一些特定的用户目录类型,Confluence 在系统的数据库中保存了目录的缓存信息(用户和用户组),这样能够让系统更快速的访问用户和用户组数据.一个数据同步的进程将会间歇性的在系统中运行来将远程的 LDAP 数据信息同步到本地. 数据缓存和同步可以支持下面的用户目录类型: LDAP(Microsoft Active Directory 和所有支持的 LDAP 目录),Confluence 权限被设置为 只读(read only). LDAP(Microsoft Active Director

假设多个线程共享一个静态变量,如果让每个线程都执行相同的方法每次让静态变量自增1,这样的做法线程安全吗?能保证自增变量数据同步吗?本篇体验使用lock语句块和Interlocked类型方法保证自增变量的数据同步. □ 线程不安全.数据不同步的做法 class Program { static int sum = 0; static void Main(string[] args) { Stopwatch watch = new Stopwatch(); watch.Start(); Parall

写在前面 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了提高搜索效率,以及搜索的精准度,会大量使用Redis.Memcached等NoSQL数据库,也会使用大量的Solr.Elasticsearch等全文检索服务.那么,这个时候,就会有一个问题需要我们来思考和解决:那就是数据同步的问题!如何将实时变化的数据库中的数据同步到Redis/Memcached或者Solr/Elasticsearch中呢? 互联网背景下的数据同步需求 在当今互联网行业,尤其是现在分布式.微服务开发环境下,为了

本文将介绍canal项目中client-adapter的使用,以及落地生产中需要考虑的可靠性.高可用与监控报警.(基于canal 1.1.4版本) canal作为mysql的实时数据订阅组件,实现了对mysql binlog数据的抓取. 虽然阿里也开源了一个纯粹从mysql同步数据到mysql的项目otter(github.com/alibaba/otter,基于canal的),实现了mysql的单向同步.双向同步等能力.但是我们经常有从mysql同步数据到es.hbase等存储的需求,就需要用

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

Porter是一款数据同步中间件,主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题. 背景 在微服务架构模式下深刻的影响了应用和数据库之间的关系,不像传统多个服务共享一个数据库,微服务架构下每个服务都要有自己的数据库.如果你想获得微服务带来的好处,每个服务独有一个数据库是必须的,因为微服务强调的就是松耦合.我们希望数据库就和服务一样,要有充分的独立性.可以和服务一起部署.一起扩展.一起重构.同时,还需要兼顾数据中心的数据聚合.DBA的多种数据库备份.报表中心的业务报表等等矛盾问题.因此便产生

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把