Maxwell学习笔记
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Maxwell学习笔记相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
第 1 章 Maxwell 概述
1.1 Maxwell 定义
Maxwell 是由美国 Zendesk 开源,用 Java 编写的 mysql 实时抓取软件。 实时读取MySQL 二进制日志 Binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。
官网地址:
Maxwell's Daemon (maxwells-daemon.io)
1.2 Maxwell 工作原理
1.2.1 MySQL 主从复制过程
➢ Master 主库将改变记录,写到二进制日志(binary log)中
➢ Slave 从库向 mysql master 发送 dump 协议,将 master 主库的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log);
➢ Slave 从库读取并重做中继日志中的事件,将改变的数据同步到自己的数据库
1.2.2 Maxwell 的工作原理
Maxwell 的工作原理很简单,就是把自己伪装成 MySQL 的一个 slave,然后以 slave的身份假装从 MySQL(master)复制数据。
1.2.3 MySQL 的 binlog
(1) 什么是 binlog
MySQL 的二进制日志可以说 MySQL 最重要的日志了,它记录了所有的 DDL 和 DML(除了数据查询语句)语句,以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间,MySQL 的二进制日志是事务安全型的。
一般来说开启二进制日志大概会有 1%的性能损耗。二进制有两个最重要的使用场景:
➢ 其一:MySQL Replication 在 Master 端开启 binlog,Master 把它的二进制日志传递给 slaves 来达到 master-slave 数据一致的目的。
➢ 其二:自然就是数据恢复了,通过使用 mysqlbinlog 工具来使恢复数据。
二进制日志包括两类文件:二进制日志索引文件(文件名后缀为.index)用于记录所有的二进制文件,二进制日志文件(文件名后缀为.00000*)记录数据库所有的 DDL 和 DML(除了数据查询语句)语句事件。
(2) binlog 的开启
➢ 找到 MySQL 配置文件的位置
➢ Linux: /etc/my.cnf
如果/etc 目录下没有,可以通过 locate my.cnf 查找位置
➢ Windows: \\my.ini
➢ 在 mysql 的配置文件下,修改配置
在[mysqld] 区块,设置/添加 log-bin=mysql-bin
这个表示 binlog 日志的前缀是 mysql-bin,以后生成的日志文件就是 mysql-bin.000001的文件后面的数字按顺序生成,每次 mysql 重启或者到达单个文件大小的阈值时,新生一个文件,按顺序编号。
(3) binlog 的分类设置
mysql binlog 的格式有三种,分别是 STATEMENT,MIXED,ROW。
在配置文件中可以选择配置 binlog_format= statement|mixed|row
➢ 三种格式的区别:
◼ statement
语句级,binlog 会记录每次一执行写操作的语句。
相对 row 模式节省空间,但是可能产生不一致性,比如
update test set create_date=now()
如果用 binlog 日志进行恢复,由于执行时间不同可能产生的数据就不同。
优点: 节省空间
缺点: 有可能造成数据不一致。
◼ row
行级, binlog 会记录每次操作后每行记录的变化。
优点:保持数据的绝对一致性。因为不管 sql 是什么,引用了什么函数,他只记录执行后的效果。
缺点:占用较大空间。
◼ mixed
混合级别,statement 的升级版,一定程度上解决了 statement 模式因为一些情况而造成的数据不一致问题。
默认还是 statement,在某些情况下,譬如:
当函数中包含 UUID() 时;
包含 AUTO_INCREMENT 字段的表被更新时;
执行 INSERT DELAYED 语句时;
用 UDF 时;
会按照 ROW 的方式进行处理
优点:节省空间,同时兼顾了一定的一致性。
缺点:还有些极个别情况依旧会造成不一致,另外 statement 和 mixed 对于需要对binlog 监控的情况都不方便。
综合上面对比,Maxwell 想做监控分析,选择 row 格式比较合适
1.3 Maxwell 与 Canal 的对比
第 2 章 Maxwell 使用
2.1 Maxwell 安装部署
2.1.1 安装地址
(1)Maxwell 官网地址:
Maxwell's Daemon (maxwells-daemon.io)
(2)文档查看地址:
Quick Start - Maxwell's Daemon (maxwells-daemon.io)
2.1.2 安装部署
(1)软件基础,读者需要提前安装好 kafka 和 MySQL,此文档不再赘述。
(2)上传 maxwell-1.29.2.tar.gz 到/opt/software 下
(3)解压 maxwell-1.29.2.tar.gz 的安装包到/opt/module 下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf maxwell-1.29.2.tar.gz -C /opt/module/
2.1.3 MySQL 环境准备
(1)修改 mysql 的配置文件,开启 MySQL Binlog 设置
atguigu@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/my.cnf
在[mysqld]模块下添加一下内容
[mysqld]
server_id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
#binlog-do-db=test_maxwell
并重启 Mysql 服务
[atguigu@hadoop102 software]$ sudo systemctl restart mysqld
登录 mysql 并查看是否修改完成
[atguigu@hadoop102 ~]$ mysql -uroot -p123456
mysql> show variables like '%binlog%';
查看下列属性,如下图
binlog_format
#如果不加这个的话会对所有的库都生成binlog日志,所以建议要加的,如果想监控多个库可以增加这个参数
binlog-do-db=test_maxwell
binlog-do-db=test1_maxwell
binlog-do-db=test2_maxwell
(2)进入/var/lib/mysql 目录,查看 MySQL 生成的 binlog 文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /var/lib/mysql
[atguigu@hadoop102 mysql]$ sudo ls -l
总用量 188500
-rw-r-----. 1 mysql mysql 154 11 月 17 16:30 mysqlbin.000001
-rw-r-----. 1 mysql mysql 19 11 月 17 16:30 mysqlbin.index
注:MySQL 生成的 binlog 文件初始大小一定是 154 字节,然后前缀是 log-bin 参数配置的,后缀是默认从.000001,然后依次递增。除了 binlog 文件文件以外,MySQL 还会额外生产一个.index 索引文件用来记录当前使用的 binlog 文件。
2.1.4 初始化 Maxwell 元数据库
(1)在 MySQL 中建立一个 maxwell 库用于存储 Maxwell 的元数据
[atguigu@hadoop102 module]$ mysql -uroot -p123456
mysql> CREATE DATABASE maxwell;
(2)设置 mysql 用户密码安全级别
mysql> set global validate_password_length=4;
mysql> set global validate_password_policy=0;
(3)分配一个账号可以操作该数据库,如果不创建的话需要分配root账号给它,这是非常危险的事情
所以这里创建一个名为maxwell的mysql用户奖,maxwell库的所有权限都给这个用户就可以了
mysql> GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
(4)分配这个账号可以监控其他数据库的权限(这里的权限包括读、复制等功能)
mysql> GRANT SELECT ,REPLICATION SLAVE , REPLICATION CLIENT ON *.* TO maxwell@'%';
(5)刷新 mysql 表权限
mysql> flush privileges;
2.1.5 Maxwell 进程启动
Maxwell 进程启动方式有如下两种:
(1)使用命令行参数启动 Maxwell 进程
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout
--user 连接 mysql 的用户
--password 连接 mysql 的用户的密码
--host mysql 安装的主机名
--producer 生产者模式(stdout:控制台 kafka:kafka 集群)
(2)修改配置文件,定制化启动 Maxwell 进程
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ cp config.properties.example config.properties
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ vim config.properties
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --config ./config.properties
2.2 Maxwell 入门案例
2.2.1 监控 Mysql 数据并在控制台打印
1)实现步骤:
(1)运行 maxwell 来监控 mysql 数据更新
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout
(2)向 mysql 的 test_maxwell 库的 test 表插入一条数据,查看 maxwell 的控制台输出
mysql> insert into test values(1,'aaa');
"database": "test_maxwell", --库名
"table": "test", --表名
"type": "insert", --数据更新类型
"ts": 1637244821, --操作时间
"xid": 8714, --操作 id
"commit": true, --提交成功
"data": --数据
"id": 1,
"name": "aaa"
(3)向 mysql 的 test_maxwell 库的 test 表同时插入 3 条数据,控制台出现了 3 条 json日志,说明 maxwell 是以数据行为单位进行日志的采集的。
mysql> INSERT INTO test VALUES(2,'bbb'),(3,'ccc'),(4,'ddd');
"database":"test_maxwell","table":"test","type":"insert","ts"
:1637245127,"xid":9129,"xoffset":0,"data":"id":2,"name":"bbb"
"database":"test_maxwell","table":"test","type":"insert","ts"
:1637245127,"xid":9129,"xoffset":1,"data":"id":3,"name":"ccc"
"database":"test_maxwell","table":"test","type":"insert","ts"
:1637245127,"xid":9129,"commit":true,"data":"id":4,"name":"ddd"
mysql> update test_maxwell set name='zaiji' where id =1;
"database":"test_maxwell",
"table":"test",
"type":"update",
"ts":1631618614,
"xid":535,
"commit":true,
"data":
"id":1,
"name":"zaijian"
,
"old":
"name":"nihao"
(4)修改 test_maxwell 库的 test 表的一条数据,查看 maxwell 的控制台输出
mysql> update test set name='abc' where id =1;
"database": "test_maxwell",
"table": "test",
"type": "update",
"ts": 1637245338,
"xid": 9418,
"commit": true,
"data": --修改后的数据
"id": 1,
"name": "abc"
,
"old": --修改前的数据
"name": "aaa"
(5)删除 test_maxwell 库的 test 表的一条数据,查看 maxwell 的控制台输出
mysql> DELETE FROM test WHERE id =1;
"database": "test_maxwell",
"table": "test",
"type": "delete",
"ts": 1637245630,
"xid": 9816,
"commit": true,
"data":
"id": 1,
"name": "abc"
2.2.2 监控 Mysql 数据输出到 kafka
1)实现步骤:
(1)启动 zookeeper 和 kafka
[lucas@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ jpsall
=============== hadoop102 ===============
59144 Kafka
57098 QuorumPeerMain
97150 Jps
=============== hadoop103 ===============
123489 QuorumPeerMain
124711 Kafka
13288 Jps
=============== hadoop104 ===============
124194 Kafka
122981 QuorumPeerMain
12734 Jps
(2)启动 Maxwell 监控 binlog
@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=kafka --kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092 --kafka_topic=maxwell
--producer=kafka 选择Kafka
--kafka.bootstrap.servers= kafka地址
--kafka_topic 主题,可以不存在会自己创建
(3)打开 kafka 的控制台的消费者消费 maxwell 主题
[atguigu@hadoop102 ~]$ [lucas@hadoop102 bin]$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic maxwell
(4)向 test_maxwell 库的 test 表再次插入一条数据
mysql> insert into test values (5,'eee');
(5)通过 kafka 消费者来查看到了数据,说明数据成功传入 kafka
"database":"test_maxwell","table":"test","type":"insert","ts"
:1637245889,"xid":10155,"commit":true,"data":"id":5,"name":"e
ee"
*2)kafka 主题数据的分区控制
在公司生产环境中,我们一般都会用 maxwell 监控多个 mysql 库的数据,然后将这些数据发往 kafka 的一个主题 Topic,并且这个主题也肯定是多分区的,为了提高并发度。
那么如何控制这些数据的分区问题,就变得至关重要,实现步骤如下:
(1)修改 maxwell 的配置文件,定制化启动 maxwell 进程
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ vim config.properties
# tl;dr config
log_level=info
producer=kafka
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092
# mysql login info
host=hadoop102
user=maxwell
password=123456
# *** kafka ***
# list of kafka brokers
#kafka.bootstrap.servers=hosta:9092,hostb:9092
# kafka topic to write to
# this can be static, e.g. 'maxwell', or dynamic, e.g.
namespace_%database_%table
# in the latter case 'database' and 'table' will be replaced
with the values for the row being processed
kafka_topic=maxwell3
# *** partitioning ***
# What part of the data do we partition by?
#producer_partition_by=database # [database, table,
primary_key, transaction_id, column]
producer_partition_by=database
控制数据分区模式,可选模式有 库名,表名,主键,列名
# specify what fields to partition by when using
producer_partition_by=column
# column separated list.
#producer_partition_columns=name
# when using producer_partition_by=column, partition by this
when
# the specified column(s) don't exist.
#producer_partition_by_fallback=database
(2)手动创建一个 3 个分区的 topic,名字就叫做 maxwell3
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka --create --
replication-factor 2 --partitions 3 --topic maxwell3
(3)利用配置文件启动 Maxwell 进程
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --config ./config.properties
(4)向 test_maxwell 库的 test 表再次插入一条数据
mysql> insert into test_maxwell.test values (6,'fff');
(5)通过 kafka tool 工具查看,此条数据进入了 maxwell3 主题的 1 号分区
就可以直观的看到会发往不同的分区
(6)向 test 库的 aaa 表插入一条数据
mysql> insert into test_maxwell2.test values (23,'dd');
(7)通过 kafka tool 工具查看,此条数据进入了 maxwell3 主题的 0 号分区,说明库名会对数据进入的分区造成影响。
2.2.3 监控 Mysql 指定表数据输出控制台
(1)运行 maxwell 来监控 mysql 指定表数据更新
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102'
--filter **'exclude: *.*, include:test_maxwell.test'** --producer=stdout
注:排除所有表,然后加添加想要监控的表
(2)向 test_maxwell.test 表插入一条数据,查看 maxwell 的监控
mysql> insert into test_maxwell.test values(7,'ggg');
"database":"test_maxwell","table":"test","type":"insert","ts"
:1637247760,"xid":11818,"commit":true,"data":"id":7,"name":"ggg"
(3)向 test_maxwell.test2 表插入一条数据,查看 maxwell 的监控
mysql> insert into test1 values(1,'nihao');
本次没有收到任何信息
说明 include 参数生效,只能监控指定的 mysql 表的信息
注:还可以设置** include:test_maxwell.***,通过此种方式来监控 mysql 某个库的所有表,也就是说过滤整个库。读者可以自行测试。
2.2.4 监控 Mysql 指定表全量数据输出控制台,数据初始化
Maxwell 进程默认只能监控 mysql 的 binlog 日志的新增及变化的数据,但是Maxwell 是支持数据初始化的,可以通过修改 Maxwell 的元数据,来对 MySQL 的某张表进行数据初始化,也就是我们常说的全量同步。具体操作步骤如下:
需求:将 test_maxwell 库下的 test2 表的四条数据,全量导入到 maxwell 控制台进行打印。
(1)修改 Maxwell 的元数据,触发数据初始化机制,在 mysql 的 maxwell 库中 bootstrap表中插入一条数据,写明需要全量数据的库名和表名。
mysql> insert into maxwell.bootstrap(database_name,table_name) values('test_maxwell','test2');
(2)启动 maxwell 进程,此时初始化程序会直接打印 test2 表的所有数据
[atguigu@hadoop102 maxwell-1.29.2]$ bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout
Using kafka version: 1.0.0
23:15:38,841 WARN MaxwellMetrics - Metrics will not be
exposed: metricsReportingType not configured.
23:15:39,110 INFO Maxwell - Maxwell v1.22.0 is booting
(StdoutProducer), starting at Position[BinlogPosition[mysqlbin.000004:611096], lastHeartbeat=1637248429242]
23:15:39,194 INFO MysqlSavedSchema - Restoring schema id 6
(last modified at Position[BinlogPosition[mysqlbin.000004:517625], lastHeartbeat=1637246435111])
23:15:39,299 INFO MysqlSavedSchema - Restoring schema id 1
(last modified at Position[BinlogPosition[mysqlbin.000004:158612], lastHeartbeat=0])
23:15:39,342 INFO MysqlSavedSchema - beginning to play
deltas...
23:15:39,343 INFO MysqlSavedSchema - played 5 deltas in 1ms
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapstart","ts":1637248539,"data":
23:15:39,367 INFO SynchronousBootstrapper - bootstrapping
started for test_maxwell.test2
23:15:39,369 INFO BinlogConnectorReplicator - Setting initial
binlog pos to: mysql-bin.000004:611096
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapinsert","ts":1637248539,"data":"id":1,"name":"aa"
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapinsert","ts":1637248539,"data":"id":2,"name":"bb"
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapinsert","ts":1637248539,"data":"id":3,"name":"cc"
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapinsert","ts":1637248539,"data":"id":4,"name":"dd"
"database":"test_maxwell","table":"test2","type":"bootstrapcomplete","ts":1637248539,"data":
23:15:39,387 INFO SynchronousBootstrapper - bootstrapping
ended for #8 test_maxwell.test2
23:15:39,465 INFO BinaryLogClient - Connected to
hadoop102:3306 at mysql-bin.000004/611096 (sid:6379, cid:108)
23:15:39,465 INFO BinlogConnectorLifecycleListener - Binlog
connected.
(3) 当数据全部初始化完成以后,Maxwell 的元数据会变化
is_complete 字段从 0 变为 1
start_at 字段从 null 变为具体时间(数据同步开始时间)
complete_at 字段从 null 变为具体时间(数据同步结束时间)
以上是关于Maxwell学习笔记的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
大数据之实时数据源同步中间件--生产上Canal与Maxwell颠峰对决