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今天小編給大家分享一下怎么使用SpringBoot+Canal實現數據庫實時監控的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
Canal 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝自己為 MySQL slave，向 MySQL master 發送 dump 協議
MySQL master 收到 dump 請求，開始推送 binary log 給 slave（也就是 Canal）
Canal 解析 binary log 對象（原始為 byte 流）
在 MySQL 配置文件 my.cnf 設置如下信息：
[mysqld] # 打開binlog log-bin=mysql-bin # 選擇ROW(行)模式 binlog-format=ROW # 配置MySQL replaction需要定義，不要和canal的slaveId重復 server_id=1
改了配置文件之后，重啟 MySQL，使用命令查看是否打開 binlog 模式：
SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin';
查看 binlog 日志文件列表：SHOW BINARY LOGS;
查看當前正在寫入的 binlog 文件：SHOW MASTER STATUS; 記錄文件名 File 和 Position 值。
詳細配置可以參考：
conf\example\instance.properties ################################################# ## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen # canal.instance.mysql.slaveId=0 //每個instance都會偽裝成一個mysql slave , 此id對于canal前端的Mysql實例而言，必須是唯一的，但是同一個Canal中相同的instance,此slaveld應該一樣 # enable gtid use true/false canal.instance.gtidon=false # position info canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 //需要連接的數據庫地址及端口 canal.instance.master.journal.name= //需要讀取的起始的binlog文件 canal.instance.master.position= //需要讀取的起始的binlog文件的偏移量 canal.instance.master.timestamp= //需要讀取的起始的binlog的時間戳 canal.instance.master.gtid= # rds oss binlog canal.instance.rds.accesskey= canal.instance.rds.secretkey= canal.instance.rds.instanceId= # table meta tsdb info canal.instance.tsdb.enable=true //v1.0.25版本新增,是否開啟table meta的時間序列版本記錄功能 #canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb //v1.0.25版本新增,table meta的時間序列版本的本地存儲路徑，默認為instance目錄 #canal.instance.tsdb.dbUsername=canal #canal.instance.tsdb.dbPassword=canal #canal.instance.standby.address = #canal.instance.standby.journal.name = #canal.instance.standby.position = #canal.instance.standby.timestamp = #canal.instance.standby.gtid= # username/password canal.instance.dbUsername=canal //數據庫賬號 canal.instance.dbPassword=canal //數據庫密碼 canal.instance.connectionCharset = UTF-8 //數據庫解析編碼格式 canal.instance.defaultDatabaseName =test //數據庫連接時默認schema # enable druid Decrypt database password canal.instance.enableDruid=false #canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ== # table regex canal.instance.filter.regex=.*\\..* //mysql 數據解析關注的表，Perl正則表達式. # table black regex canal.instance.filter.black.regex= //canal將會過濾那些不符合要求的table，這些table的數據將不會被解析和傳送 #################################################
conf\canal.properties
#################################################
######### common argument #############
#################################################
canal.id= 1 #每個canal server實例的唯一標識
canal.ip= #canal server綁定的本地IP信息,如果不配置,默認選擇一個本機IP進行,
canal.port=11111 #canal server提供socket tcp服務的端口
canal.metrics.pull.port=11112
canal.zkServers= #canal server鏈接zookeeper集群的鏈接信息
# flush data to zk
canal.zookeeper.flush.period = 1000 #canal持久化數據到zookeeper上的更新頻率,單位毫秒
canal.withoutNetty = false
# tcp, kafka, RocketMQ
canal.serverMode = tcp
# flush meta cursor/parse position to file
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir} #canal持久化數據到file上的目錄
canal.file.flush.period = 1000 #canal持久化數據到file上的更新頻率,單位毫秒
## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n)
canal.instance.memory.buffer.size = 16384 #canal內存store中可緩存buffer記錄數,需要為2的指數
## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024 # 內存記錄的單位大小,默認1KB,和buffer.size組合決定最終的內存使用大小
## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE #canal內存store中數據緩存模式
1. ITEMSIZE : 根據buffer.size進行限制,只限制記錄的數量
2. MEMSIZE : 根據buffer.size * buffer.memunit的大小,限制緩存記錄的大小
canal.instance.memory.rawEntry = true
## detecing config
canal.instance.detecting.enable = false #是否開啟心跳檢查
#canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now()
canal.instance.detecting.sql = select 1 #心跳檢查sql
canal.instance.detecting.interval.time = 3 #心跳檢查頻率,單位秒
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3 #心跳檢查失敗重試次數
##非常注意：interval.time * retry.threshold值，應該參考既往DBA同學對數據庫的故障恢復時間，
##“太短”會導致集群運行態角色“多跳”；“太長”失去了活性檢測的意義，導致集群的敏感度降低，Consumer斷路可能性增加。
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false #心跳檢查失敗后,是否開啟自動mysql自動切換
#說明:比如心跳檢查失敗超過閥值后,如果該配置為true,canal就會自動鏈到mysql備庫獲取binlog數據 false
# support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery
canal.instance.transaction.size = 1024 # 最大事務完整解析的長度支持超過該長度后,一個事務可能會被拆分成多次提交到canal store中,無法保證事務的完整可見性
# mysql fallback connected to new master should fallback times
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60 #canal發生mysql切換時,在新的mysql庫上查找 binlog時需要往前查找的時間,單位秒
說明:mysql主備庫可能存在解析延遲或者時鐘不統一,需要回退一段時間,保證數據不丟
# network config
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384 #網絡鏈接參數,SocketOptions.SO_RCVBUF
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384 #網絡鏈接參數,SocketOptions.SO_SNDBUF
canal.instance.network.soTimeout = 30 #網絡鏈接參數,SocketOptions.SO_TIMEOUT
# binlog filter config
canal.instance.filter.druid.ddl = true
canal.instance.filter.query.dcl = false #ddl語句是否隔離發送,開啟隔離可保證每次只返回發送一條ddl數據,不和其他dml語句混合返回.(otter ddl同步使用)
canal.instance.filter.query.dml = false #是否忽略DML的query語句,比如insert/update/delete table.(mysql5.6的ROW模式可以包含statement模式的query記錄)
canal.instance.filter.query.ddl = false #是否忽略DDL的query語句,比如create table/alater table/drop table/rename table/create index/drop index. (目前支持的ddl類型主要為table級別的操作,create databases/trigger/procedure暫時劃分為dcl類型)
canal.instance.filter.table.error = false
canal.instance.filter.rows = false
canal.instance.filter.transaction.entry = false
# binlog format/image check
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
# binlog ddl isolation
canal.instance.get.ddl.isolation = false
# parallel parser config
canal.instance.parser.parallel = true
## concurrent thread number, default 60% available processors, suggest not to exceed Runtime.getRuntime().availableProcessors()
#canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
## disruptor ringbuffer size, must be power of 2
canal.instance.parser.parallelBufferSize = 256
# table meta tsdb info //關于時間序列版本
canal.instance.tsdb.enable=true
canal.instance.tsdb.dir=${canal.file.data.dir:../conf}/${canal.instance.destination:}
canal.instance.tsdb.url=jdbc:h3:${canal.instance.tsdb.dir}/h3;CACHE_SIZE=1000;MODE=MYSQL;
canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
# dump snapshot interval, default 24 hour
canal.instance.tsdb.snapshot.interval=24
# purge snapshot expire , default 360 hour(15 days)
canal.instance.tsdb.snapshot.expire=360
# rds oss binlog account
canal.instance.rds.accesskey =
canal.instance.rds.secretkey =
#################################################
######### destinations #############
#################################################
canal.destinations= example
# conf root dir
canal.conf.dir = ../conf
# auto scan instance dir add/remove and start/stop instance
canal.auto.scan = true #開啟instance自動掃描
如果配置為true,canal.conf.dir目錄下的instance配置變化會自動觸發:
a. instance目錄新增: 觸發instance配置載入,lazy為true時則自動啟動
b. instance目錄刪除:卸載對應instance配置,如已啟動則進行關閉
c. instance.properties文件變化:reload instance配置,如已啟動自動進行重啟操作
canal.auto.scan.interval = 5 #instance自動掃描的間隔時間,單位秒
canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/h3-tsdb.xml
#canal.instance.tsdb.spring.xml=classpath:spring/tsdb/mysql-tsdb.xml
canal.instance.global.mode = spring #instance管理模式，Production級別我們要求使用spring
canal.instance.global.lazy = false #全局lazy模式
#canal.instance.global.manager.address = 127.0.0.1:1099 #全局的manager配置方式的鏈接信息
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml #全局的spring配置方式的組件文件
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml1）canal.deployer-1.1.5\conf\canal.properties 進行全局配置，可以修改 IP、端口號或實例
# 默認有一個 example，需要增加實例的可以配置 canal.destinations = example
2）canal.deployer-1.1.5\conf\example\instance.properties 進行局部實例配置，可以修改數據庫賬號和密碼、數據庫表名、binlog 文件名和 position 等
# 沒有改變的就沒有貼出來，注意 MySQL 的用戶名和密碼 canal.instance.master.address=192.168.58.131:3306 # username/password canal.instance.dbUsername=test canal.instance.dbPassword=liubihao canal.instance.connectionCharset = UTF-8 # enable druid Decrypt database password canal.instance.enableDruid=false # table regex canal.instance.filter.regex=.*\\..* # table black regex canal.instance.filter.black.regex=
ysql 數據解析m關注的表，Perl正則表達式.
多個正則之間以逗號(,)分隔，轉義符需要雙斜杠(\\)
常見例子：
1. 所有表：.* or .*\\..*
2. canal schema下所有表： canal\\..*
3. canal下的以canal打頭的表：canal\\.canal.*
4. canal schema下的一張表：canal.test1
5. 多個規則組合使用：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2 (逗號分隔)
bin/start.sh 啟動服務（Windows 系統為 bin/start.bat）
<dependency> <groupId>com.alibaba.otter</groupId> <artifactId>canal.client</artifactId> <version>1.1.4</version> </dependency>
package org.nwpu.atcss.util;
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 org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.List;
import java.net.InetSocketAddress;
@Component
public class CanalClient {
private static void printEntries(List<Entry> entries) throws Exception {
for (Entry entry : entries) {
if (entry.getEntryType() != EntryType.ROWDATA) {
continue;
}
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChange.getEventType();
System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(), eventType));
for (RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
switch (rowChange.getEventType()) {
case INSERT:
System.out.println("INSERT ");
printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
break;
case UPDATE:
System.out.println("UPDATE ");
printColumns(rowData.getAfterColumnsList());
break;
case DELETE:
System.out.println("DELETE ");
printColumns(rowData.getBeforeColumnsList());
break;
default:
break;
}
}
}
}
private static void printColumns(List<Column> columns) {
for (Column column : columns) {
System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + " update=" + column.getUpdated());
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// hostname, port, destination, username, password
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), "example", "", "");
try {
connector.connect();
// 監聽的表，格式為數據庫.表名,數據庫.表名
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
while (true) {
Message message = connector.getWithoutAck(100); // 獲取指定數量的數據
long batchId = message.getId();
if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
Thread.sleep(1000);
continue;
}
// System.out.println(message.getEntries());
printEntries(message.getEntries());
connector.ack(batchId); // 提交確認，消費成功，通知server刪除數據
// connector.rollback(batchId);// 處理失敗, 回滾數據，后續重新獲取數據
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("Something Error.");
} finally {
connector.disconnect();
}
}
}啟動 CanalClient.java；
修改本地數據庫內容之后，控制臺成功監聽并報告更新信息。
以上就是“怎么使用SpringBoot+Canal實現數據庫實時監控”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。
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