对比 MySQL 的 Binlog 日志处理工具

Posted 2021-04-23 编程技术圈

后台回复“大礼包”有惊喜礼包！

每日英文

A single hand that wipes tears during failures is much better than countless hands that come together to clap on success. 

失败时有人伸出一只手来为你擦泪，会好过成功时无数人伸手为你鼓掌。

每日掏心话

青春，无非是一场盛世流年，如果不喜欢，那就去改变，如果改变不了，那就去适应。

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
    
 
     
 
      
 
       
 
        
责编：乐乐 | 来自：stone-no1
 
        
链接：lian jblog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660
 
       
 
      
 
     
 
    
 
   
 
  
 
   
   
 

往日回顾：

     

   正文   

  
    
    
  

   
     
     
   
 
    
 
     
 
      
 
       

 
       

 
       
 
        
 
         
 
          

            Canal 
          
 
         
 
          

            Maxwell 
          
 
         
 
          

            Databus 
          
 
         
 
          

            阿里云的数据传输服务DTS 
          
 
        
 
        
 
        
Canal
 
        
定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。
 
        
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(也就是canal) 
          
 
         
 
          

            canal解析binary log对象(原始为byte流) 
          
 
        
 
        
 
          
        
 
        
 
          
        
 
        
整个parser过程大致可分为几步：
 
        
 
         
 
          

            Connection获取上一次解析成功的位置（如果第一次启动，则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点） 
          
 
         
 
          

            Connection建立连接，发生BINLOG_DUMP命令 
          
 
         
 
          

            Mysql开始推送Binary Log 
          
 
         
 
          

            接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析，补充一些特定信息 
          
 
         
 
          

            传递给EventSink模块进行数据存储，是一个阻塞操作，直到存储成功 
          
 
         
 
          

            存储成功后，定时记录Binary Log位置 
          
 
        
 
        
 
          
        
 
        
 
         
 
          

            数据过滤：支持通配符的过滤模式，表名，字段内容等 
          
 
         
 
          

            数据路由/分发：解决1:n (1个parser对应多个store的模式) 
          
 
         
 
          

            数据归并：解决n:1 (多个parser对应1个store) 
          
 
         
 
          

            数据加工：在进入store之前进行额外的处理，比如join 
          
 
        
 
        
Maxwell
 
        
 
          
        
 
        
canal 由Java开发，分为服务端和客户端，拥有众多的衍生应用，性能稳定，功能强大；canal 需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据。
 
        
maxwell相对于canal的优势是使用简单，它直接将数据变更输出为json字符串，不需要再编写客户端。
 
        
Databus
 
        
Databus是一种低延迟变化捕获系统，已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获，流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供以下功能：
 
        
 
         
 
          

            源与消费者之间的隔离 
          
 
         
 
          

            保证按顺序和至少一次交付具有高可用性 
          
 
         
 
          

            从更改流中的任意时间点开始消耗，包括整个数据的完全引导功能。 
          
 
         
 
          

            分区消费 
          
 
         
 
          

            源一致性保存 
          
 
        
 
        
 
          
        
 
        
阿里云的数据传输服务DTS
 
        
数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）是阿里云提供的一种支持 RDBMS（关系型数据库）、NoSQL、OLAP 等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力，可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景，助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。
 
        
优势：数据传输（Data Transmission）服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具，数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便利功能，极大得方便了传输链路的创建及管理。
 
        
个人理解：就是一个消息队列，会给你推送它包装过的sql对象，可以自己做个服务去解析这些sql对象。
 
        
免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS（在线关系型数据库）、DRDS等产品进行了适配，解决了Binlog日志回收，主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时，针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑，推荐使用。
 
        
 
         
 
        
 
       
 
       
 
        PS： 
        欢迎在留言区留下你的观点，一起讨论提高。如果今天的文章让你有新的启发，欢迎转发分享给更多人。 
       
 
       
 
        
 
         
版权申明：内容来源网络，版权归原创者所有。除非无法确认，我们都会标明作者及出处，如有侵权烦请告知，我们会立即删除并表示歉意。谢谢!
 
        
 
       
 
      
 
     
 
    
 
   
  
    
    
  
   
     
     
   

    
      
      
    
 
     
 
      
 
       
 
        
欢迎加入后端架构师，在后台回复“”即可。
 
        
 
          
        
 
       
 
      
 
     
 
    
   
     
     
   
   
     
     
   

    
      
      
    
 
     
 
      
 
       
 
        
 
         
 
          
 
           
 
            
 
             
 
              
 
               
 
                
 
                 
 
                  
 
                   
 
                    
 
                     
 
                      
 
                       
 
                        
 
                         
 
                          
 
                           
 
                            
 
                             
 
                              
 
                               
 
                                
 
                                 
 
                                  
 
                                   
 
                                    
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