利用Canal投递MySQL Binlog到Kafka - 简书 - 基本上都是官方嘢 - 只有小小见解
Update：
Canal与Camus的结合使用，见https://www.jianshu.com/p/4c4213385368。
Canal是阿里开源的一个比较有名的Java中间件，主要作用是接入数据库（MySQL）的binlog日志，实现数据的增量订阅、解析与消费，即CDC（Change Data Capture）。近期我们计划将数据仓库由基于Sqoop的离线按天入库方式改为近实时入库，Canal自然是非常符合需求的。
Canal的模块设计精妙，但代码质量低，阅读起来比较困难。在其GitHub Wiki中详细叙述了其设计思路，值得学习，这里不再赘述，参见：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Introduction。
在最新的Canal 1.1.x版本中，其新增了对消息队列的原生支持，通过不算复杂的配置可以直接将binlog投递到Kafka或者RocketMQ，无需再自己写producer程序（源码中有现成的CanalKafkaProducer和CanalRocketMQProducer类）。
我们使用目前的稳定版本1.1.2小试一下。
Canal最简单原理示意
前置工作
- 保证MySQL的binlog-format=ROW
- 为canal用户配置MySQL slave的权限
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
canal.properties设置
顺便还可以复习一下Kafka producer的一些配置参数含义。
# 默认值tcp，这里改为投递到Kafka
canal.serverMode = kafka
# Kafka bootstrap.servers，可以不用写上全部的brokers
canal.mq.servers = 10.10.99.132:9092,10.10.99.133:9092,10.10.99.134:9092,10.10.99.135:9092
# 投递失败的重试次数，默认0，改为2
canal.mq.retries = 2
# Kafka batch.size，即producer一个微批次的大小，默认16K，这里加倍
canal.mq.batchSize = 32768
# Kafka max.request.size，即一个请求的最大大小，默认1M，这里也加倍
canal.mq.maxRequestSize = 2097152
# Kafka linger.ms，即sender线程在检查微批次是否就绪时的超时，默认0ms，这里改为200ms
# 满足batch.size和linger.ms其中之一，就会发送消息
canal.mq.lingerMs = 200
# Kafka buffer.memory，缓存大小，默认32M
canal.mq.bufferMemory = 33554432
# 获取binlog数据的批次大小，默认50
canal.mq.canalBatchSize = 50
# 获取binlog数据的超时时间，默认200ms
canal.mq.canalGetTimeout = 200
# 是否将binlog转为JSON格式。如果为false，就是原生Protobuf格式
canal.mq.flatMessage = true
# 压缩类型，官方文档没有描述
canal.mq.compressionType = none
# Kafka acks，默认all，表示分区leader会等所有follower同步完才给producer发送ack
# 0表示不等待ack，1表示leader写入完毕之后直接ack
canal.mq.acks = all
# Kafka消息投递是否使用事务
# 主要针对flatMessage的异步发送和动态多topic消息投递进行事务控制来保持和Canal binlog位置的一致性
# flatMessage模式下建议开启
canal.mq.transaction = true
instance.properties设置
# 需要接入binlog的表名，支持正则，但这里手动指定了每张表，注意转义
canal.instance.filter.regex=mall\\.address,mall\\.orders,mall\\.order_product,mall\\.product,mall\\.mall_category,mall\\.mall_comment,mall\\.mall_goods_category,mall\\.mall_goods_info,mall\\.mall_goods_wish,mall\\.mall_new_tags_v2,mall\\.mall_topic,mall\\.mall_topic_goods,mall\\.mall_user_cart_info
# 黑名单
canal.instance.filter.black.regex=
# 消息队列对应topic名
canal.mq.topic=binlog_mall_1
# 发送到哪一个分区，由于下面用hash做分区，因此不设
#canal.mq.partition=0
# 根据正则表达式做动态topic，目前采用单topic，因此也不设
#canal.mq.dynamicTopic=mall\\..*
# 10个分区
canal.mq.partitionsNum=10
# 各个表的主键，依照主键来做hash分区
canal.mq.partitionHash=mall.address:address_id,mall.orders:order_id,mall.order_product:order_product_id,mall.product:product_id,mall.mall_category:category_id,mall.mall_comment:comment_id,mall.mall_goods_category:goods_category_id,mall.mall_goods_info:goods_id,mall.mall_goods_wish:id,mall.mall_new_tags_v2:tags_id,mall.mall_topic:topic_id,mall.mall_topic_goods:id,mall.mall_user_cart_info:id
上面的配置相当灵活，dynamicTopic选项可以控制单topic还是多topic，partitionHash选项可以控制单partition还是多partition。
但是binlog是有序的，必须保证它进入到消息队列之后仍然有序。参照以上的配置，有以下几个方法：
- 单topic单partition：可以严格保证与binlog相同的顺序，但效率比较低，TPS只有2~3K。
- 多topic单partition：由于是按照表划分topic，因此可以保证表级别的有序性，但是每个表的热度不一样，对于热点表仍然会有性能问题。
- 单/多topic多partition：按照给定的hash方法来划分partition，性能无疑是最好的。但必须要多加小心，每个表的hash依据都必须是其主键或者主键组。只有保证每表每主键binlog的顺序性，才能准确恢复变动数据。
经过权衡，我们采用单topic多partition的方式来处理。还可以参考：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart。
Kafka版本兼容性
通过阅读Canal工程中的pom文件，得知它集成的Kafka版本为1.1.1，而我们的集群中，之前为了兼容一些老旧业务，采用的Kafka版本为0.8.2。起初我们做试验时，消息能够正常发送，但topic中始终没有任何消息。
这是因为在0.10.2版本之前，Kafka只对客户端版本有向前兼容性，亦即高版本broker能够处理低版本client的请求，但低版本broker不能处理高版本client的请求。0.10.2版本提出了双向兼容性（bidirectional compatibility）改进，低版本broker与高版本client也能兼容了，但仍然对过时的0.8.x版本没有支持。
鉴于1.1.1版本producer发送的消息不能被0.8.2版本的broker解析，后来我们索性将Kafka broker全部升级到了1.0.1（对应CDH Kafka版本为3.1.1，是目前最新的），兼容性问题就解决了。
另外Kafka自带有命令行工具kafka-broker-api-versions.sh来检测broker支持的API版本，这里不表。
Canal 1.1.2源码中的一处小bug
一切配置好后，运行bin/startup.sh启动Canal，观察canal.log，发现疯狂报空指针异常，如下图所示。
大量NPE
通过仔细观察，发现对于类型为UPDATE的消息没有问题，但一旦触发INSERT就跪掉了。
继续追根溯源，找到com.alibaba.otter.canal.protocol.FlatMessage类中，有一个messagePartition()方法，显然是做hash分区用的，其前半段源码如下，已经改正确了：
public static FlatMessage[] messagePartition(FlatMessage flatMessage, Integer partitionsNum,
Map<String, String> pkHashConfig) {
if (partitionsNum == null) {
partitionsNum = 1;
}
FlatMessage[] partitionMessages = new FlatMessage[partitionsNum];
String pk = pkHashConfig.get(flatMessage.getDatabase() + "." + flatMessage.getTable());
if (pk == null || flatMessage.getIsDdl()) {
partitionMessages[0] = flatMessage;
} else {
if (flatMessage.getData() != null) {
int idx = 0;
for (Map<String, String> row : flatMessage.getData()) {
String value = null;
if (flatMessage.getOld() != null) {
// [!]
Map<String, String> o = flatMessage.getOld().get(idx);
// String value;
// 如果old中有pk值说明主键有修改, 以旧的主键值hash为准
if (o != null && o.containsKey(pk)) {
value = o.get(pk);
}
}
if (value == null) {
value = row.get(pk);
}
if (value == null) {
value = "";
}
int hash = value.hashCode();
int pkHash = Math.abs(hash) % partitionsNum;
................
注意上面代码中打[!]标记的地方，原有的代码根本没有对flatMessage.getOld()的结果做空校验，而INSERT操作恰好又没有变动之前的记录信息，自然就会产生NPE了。对于当前一个稳定版本release而言，代码中出现低级错误实属不该。
修正这个bug之后，将canal.protocol模块重新打成jar包，替换掉原有deployer包中的同名文件，问题解决。
附上Canal内部Kafka producer类的实现源码
从中可以看出，producer还没有启用事务性，也就是说上面的canal.mq.transactions配置项其实是无效的。
public class CanalKafkaProducer implements CanalMQProducer {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CanalKafkaProducer.class);
private Producer<String, Message> producer;
private Producer<String, String> producer2; // 用于扁平message的数据投递
private MQProperties kafkaProperties;
@Override
public void init(MQProperties kafkaProperties) {
this.kafkaProperties = kafkaProperties;
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", kafkaProperties.getServers());
properties.put("acks", kafkaProperties.getAcks());
properties.put("compression.type", kafkaProperties.getCompressionType());
properties.put("retries", kafkaProperties.getRetries());
properties.put("batch.size", kafkaProperties.getBatchSize());
properties.put("linger.ms", kafkaProperties.getLingerMs());
properties.put("max.request.size", kafkaProperties.getMaxRequestSize());
properties.put("buffer.memory", kafkaProperties.getBufferMemory());
properties.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
if (!kafkaProperties.getFlatMessage()) {
properties.put("value.serializer", MessageSerializer.class.getName());
producer = new KafkaProducer<String, Message>(properties);
} else {
properties.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
producer2 = new KafkaProducer<String, String>(properties);
}
// producer.initTransactions();
}
@Override
public void stop() {
try {
logger.info("## stop the kafka producer");
if (producer != null) {
producer.close();
}
if (producer2 != null) {
producer2.close();
}
} catch (Throwable e) {
logger.warn("##something goes wrong when stopping kafka producer:", e);
} finally {
logger.info("## kafka producer is down.");
}
}
@Override
public void send(MQProperties.CanalDestination canalDestination, Message message, Callback callback) {
// producer.beginTransaction();
if (!kafkaProperties.getFlatMessage()) {
try {
ProducerRecord<String, Message> record;
if (canalDestination.getPartition() != null) {
record = new ProducerRecord<String, Message>(canalDestination.getTopic(),
canalDestination.getPartition(),
null,
message);
} else {
record = new ProducerRecord<String, Message>(canalDestination.getTopic(), 0, null, message);
}
producer.send(record).get();
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Send message to kafka topic: [{}], packet: {}",
canalDestination.getTopic(),
message.toString());
}
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
// producer.abortTransaction();
callback.rollback();
return;
}
} else {
// 发送扁平数据json
List<FlatMessage> flatMessages = FlatMessage.messageConverter(message);
if (flatMessages != null) {
for (FlatMessage flatMessage : flatMessages) {
if (canalDestination.getPartition() != null) {
try {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(
canalDestination.getTopic(),
canalDestination.getPartition(),
null,
JSON.toJSONString(flatMessage, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
producer2.send(record).get();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
// producer.abortTransaction();
callback.rollback();
return;
}
} else {
if (canalDestination.getPartitionHash() != null
&& !canalDestination.getPartitionHash().isEmpty()) {
FlatMessage[] partitionFlatMessage = FlatMessage.messagePartition(flatMessage,
canalDestination.getPartitionsNum(),
canalDestination.getPartitionHash());
int length = partitionFlatMessage.length;
for (int i = 0; i < length; i++) {
FlatMessage flatMessagePart = partitionFlatMessage[i];
if (flatMessagePart != null) {
try {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(
canalDestination.getTopic(),
i,
null,
JSON.toJSONString(flatMessagePart, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
producer2.send(record).get();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
// producer.abortTransaction();
callback.rollback();
return;
}
}
}
} else {
try {
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>(
canalDestination.getTopic(),
0,
null,
JSON.toJSONString(flatMessage, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
producer2.send(record).get();
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
// producer.abortTransaction();
callback.rollback();
return;
}
}
}
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Send flat message to kafka topic: [{}], packet: {}",
canalDestination.getTopic(),
JSON.toJSONString(flatMessage, SerializerFeature.WriteMapNullValue));
}
}
}
}
// producer.commitTransaction();
callback.commit();
}
}
Original url: Access
Created at: 2019-09-11 14:29:50
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