基于MySQL Binlog 实现可配置的异构数据同步

背景#

随着业务的不断演进，分库分表解决了数据的存储问题，但需要做合并查询却是个很麻烦的事，尤其在微服务架构中，往往需要横跨多个服务进行数据查询。开发难度大，接口性能极速下降，由此，架构演进成为必然要求。

解决方案#

数据存储由关系型数据库负责，有强事务隔离机制，保障数据不丢失、不串乱、不覆盖，实时可靠。
数据查询由 Elasticsearch 负责，分库分表的数据合并同步到 ES 索引；跨领域库表数据合并到同步 ES 索引，这样就可以高效查询。
我们可以通过订阅MySQL binlog的方式来进行数据同步。

MySQL主从复制#

当数据写入master，会将改变记录到二进制日志（binary log）中，可以通过show binlog events 进行查看。
slave订阅binlog，从指定位置拉去binlog日志并进行同步。
slave会先写入relay log中，通过一个县城进行日志读取，存入数据库，实现数据同步。

MySQL binlog#

MySQL 的 binlog 日志主要用于数据库的主从复制和数据恢复。binlog 中记录了数据的增删改查操作，主从复制过程中，主库向从库同步 binlog 日志，从库对 binlog 日志中的事件进行处理，从而实现主从同步。

MySQL binlog 日志有三种模式，分别为：

• ROW：记录每一行数据被修改的情况，但是日志量太大。
• STATEMENT：记录每一条修改数据的 SQL 语句，减少了日志量，但是 SQL 语句使用函数或触发器时容易出现主从不一致。
• MIXED：结合了 ROW 和 STATEMENT 的优点，根据具体执行数据操作的 SQL 语句选择使用 ROW 或者 STATEMENT 记录日志。

要通过 MySQL binlog 将数据同步到 Elasticsearch 集群，只能使用 ROW 模式，因为只有 ROW 模式才能知道 mysql 中的数据的修改内容。

MySQL 开启 binlog 日志，需要在配置文件 my.conf 增加如下的配置：

[mysqld]
log_bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
server_id=1

Canal#

Canal 是阿里开源的一款基于 MySQL binlog 的增量订阅与消费组件，可以把 Canal 看做 slave 数据库，订阅主库的 binlog 日志，然后读取并解析，实现数据的同步/异构。
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 Canal
Canal 解析 binary log 对象

同步MySQL binlog 到 Elasticsearch#

在 Go 的开源实现中，有一个基于 Canal 的开源组件 go-mysql-elasticsearch
https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch

安装:

go get github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
cd $GOPATH/src/github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
make

配置canal.toml

# MySQL address, user and password
# user must have replication privilege in MySQL.
my_addr = "127.0.0.1:3306"
my_user = "root"
my_pass = "123456"
my_charset = "utf8"

# Set true when elasticsearch use https
#es_https = false
# Elasticsearch address
es_addr = "127.0.0.1:9200"
# Elasticsearch user and password, maybe set by shield, nginx, or x-pack
es_user = ""
es_pass = ""

# Path to store data, like master.info, if not set or empty,
# we must use this to support breakpoint resume syncing.
data_dir = "./var"

# Inner Http status address
stat_addr = "127.0.0.1:12800"
stat_path = "/metrics"

# pseudo server id like a slave
server_id = 1001

# mysql or mariadb
flavor = "mysql"

# mysqldump execution path
# if not set or empty, ignore mysqldump.
mysqldump = "mysqldump"

# if we have no privilege to use mysqldump with --master-data,
# we must skip it.
#skip_master_data = false

# minimal items to be inserted in one bulk
bulk_size = 128

# force flush the pending requests if we don't have enough items >= bulk_size
flush_bulk_time = "200ms"

# Ignore table without primary key
skip_no_pk_table = false

# MySQL data source
[[source]]
schema = "wanber"

tables = ["item", "aaa", "xxx"]

[[rule]]
schema = "a"
table = "a"
index = "xxx"
type = "xxx"


[[rule]]
schema = "b"
table = "b"
index = "xxx"
type = "xxx"

然后启动即可:

./bin/go-mysql-elasticsearch -config=canal.toml

当我们修改mysql数据，即可同步相应数据到es