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一、canal概念

canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。目前，canal主要支持了MySQL的binlog解析，解析完成后才利用canal client 用来处理获得的相关数据。（数据库同步需要阿里的otter中间件，基于canal）

二、canal使用场景

（1）中间件的使用——用于监听获取变更数据
阿里otter（阿里用于进行异地数据库之间的同步框架）中间件的一部分，这是原始场景
图片来源对线JAVA面试

（2）更新缓存
如果有大量的请求发送到mysql的话，mysql查询速度慢，QPS上不去，光查mysql可能会瘫痪，那就可以在前面加个缓存，这个缓存有2个主要的问题。一是缓存没有怎么办，二是数据不一致怎么办。对于第一个问题查缓存没有就差mysql，mysql再往缓存中写一份。对于第二个问题，如果数据库修改了，那就采用异步的方式进行修改，启动一个canal服务，监控mysql，只要一有变化就同步缓存，这样mysql和缓存就能达到最终的一致性。
（3）抓取业务数据新增变化表，用于制作拉链表：做拉链表是需要有增加时间和修改时间的，需要数据今天新增和变化的数据，如果时间不全就没办法知道哪些是修改的。可以通过canal把变化的抽到自己的表里，以后数据就从这个表出。
（4）取业务表的新增变化数据，用于制作实时统计

四、Canal工作原理

• 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 (即 canal )。
• canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)。

Mysql主从复制原理

MySQL 的主从复制依赖于 binlog ，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上。复制的过程就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上。

这个过程一般是异步的，也就是主库上执行事务操作的线程不会等待复制 binlog 的线程同步完成。
MySQL 集群的主从复制过程梳理成 3 个阶段：

• 写入 Binlog：主库写 binlog 日志，提交事务，并更新本地存储数据。
• 同步 Binlog：把 binlog 复制到所有从库上，每个从库把 binlog 写到暂存日志中。
• 回放 Binlog：回放 binlog，并更新存储引擎中的数据。

具体详细过程如下：

• MySQL 主库在收到客户端提交事务的请求之后，会先写入 binlog，再提交事务，更新存储引擎中的数据，事务提交完成后，返回给客户端“操作成功”的响应。
• 从库会创建一个专门的 I/O 线程，连接主库的 log dump 线程，来接收主库的 binlog 日志，再把 binlog 信息写入 relay log 的中继日志里，再返回给主库“复制成功”的响应。
• 从库会创建一个用于回放 binlog 的线程，去读 relay log 中继日志，然后回放 binlog 更新存储引擎中的数据，最终实现主从的数据一致性。

在完成主从复制之后，你就可以在写数据时只写主库，在读数据时只读从库，这样即使写请求会锁表或者锁记录，也不会影响读请求的执行。

binlog中的二进制日志

mysql的二进制日志记录了所有的DDL和DML（除了数据查询语句），以事件的形式进行记录，包含语句执行消耗的时间，mysql的二进制日志是事务安全型的。
  开启二进制日志大概会有1%的性能损坏。二进制日志有2个主要的使用场景：①mysql的主备复制②数据恢复，通过使用mysqlbinlog工具来恢复数据（用这个做恢复是备选方案，主方案还是定期快照，定期执行脚本导数据，其实就是把当前所有数据导成insert，这个量少）
  二进制日志包括2类文件：①二进制日志索引文件（后缀为.index）用于记录所有的二进制文件②二进制日志文件（后缀为.00000*）记录数据库所有的DDL和DML（除了数据查询语句）

binlog格式选择

如果只考虑主从复制的话可以用mixed，一般情况下使用statement，遇到几种特殊情况使用row，同步的话有SQL就行，因为手里有数据，前提是有数据才能执行这个SQL。在大数据场景下我们抽取数据是用于统计分析，分析的数据，如果用statement抽了SQL手里也没数据，不知道执行修改哪些，因为没有数据，所以没办法分析，所以适合用row，清清楚楚的表明了每一行是什么样。

Canal消费方式

Canal在伪装成为目标MySQL的一个Slave节点后，获取到来自主节点的BinaryLog日志内容。那么作为BinaryLog消费者该如何使用canal监听得到的内容呢。Canal为我们提供了两种类型的方式，直接消费和投递。直接消费即使用Canal配套提供的客户端程序，即时消费Canal的监听内容。投递是指配置指定的MQ类型以及对应信息，Canal将会按照BinaryLog的条目投递到指定的MQ下，再交由MQ为各种消费形式提供数据消费。

应用实践

• 监听字段更新

使用Canal对指定的指标表进行监听，对指标表的更新数据Binlog进行解析，然后以日志形式记录。针对每一条数据内容能够识别到具体的指标，把当前更新的数据信息记录到库表中。再按照对应的指标更新要求，感知更新日志表的数据库，就能够确保及时知道指标的更新频次是否符合预期，指标数据每次更新的数据内容，做到更新频次可监控，更新数据变动可追溯。

• 数据同步实时化
  为了使数据能够进行实时同步，决定使用Canal接入到外部数据库，然后把Canal监听的BinaryLog接入到新建设的MySQL库中，使得两边的数据库数据同步延迟仅有秒级差异。Canal的接入也使得每日执行的同步任务得以取消，减少了额外的系统维护工作。而且BinaryLog的监听推送对外部数据库性能来说影响较少。

• 增量数据投递消费
  此外，Canal投递消费能力能够拓展数据增量改动的体现形式。Canal把感知到的数据库变动内容投递到指定的MQ Topic，为后续的消费途径提供多样性。如：Canal订阅指定数据表的变动数据投递到Datahub中，投递的内容就如上面的数据结构展示。允许借助Blink计算平台对数据进行感知整合，实现业务场景的下聚合统计等实时计算诉求；也能够开放Datahub的Topic订阅权限，把增量数据的变动开发到指定使用者，提供实时数据变动推送。
  

总结

这个cannal与美团中的DTS比较类似，业务需求中可能监听表的插入、更新、删除的操作，然后发送mafka消息。

参考：
第一个

第二个