开源数据同步神器——canal

如今大型的IT系统中，都会使用分布式的方式，同时会有非常多的中间件，如redis、消息队列、大数据存储等，但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库，作为使用最广泛的数据库，如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步，既能确保数据的一致性、及时性，也能做到代码无侵入的方式呢？如果有这样的一个需求，数据修改后，需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢？

数据同步方案选择

针对上文的需求，经过思考，初步有如下的一些方案：

代码实现
针对代码中进行数据库的增删改操作时，同时进行elasticsearch的增删改操作。

mybatis实现
通过mybatis plugin进行实现，截取sql语句进行分析， 针对insert、update、delete的语句进行处理。显然，这些操作如果都是单条数据的操作，是很容易处理的。但是，实际开发中，总是会有一些批量的更新或者删除操作，这时候，就很难进行处理了。

Aop实现
不管是通过哪种Aop方式，根据制定的规则，如规范方法名，注解等进行切面处理，但依然还是会出现无法处理批量操作数据的问题。

logstash
logstash类似的同步组件提供的文件和数据同步的功能，可以进行数据的同步，只需要简单的配置就能将mysql数据同步到elasticsearch，但是logstash的原理是每秒进行一次增量数据查询，将结果同步到elasticsearch，实时性要求特别高的，可能无法满足要求。且此方案的性能不是很好，造成资源的浪费。

实现方式 优缺点
代码实现   技术难度低，侵入性强，实时性高  
基于mybatis   有一定的技术难度，但是无法覆盖所有的场景  
Aop实现   技术难度低，半侵入性，需要规范代码，依然无法覆盖所有的场景  
logstash   技术难度低，无侵入性，无需开发，但会造成资源浪费。  

那么是否有什么更好的方式进行处理吗？mysql binlog同步，实时性强，对于应用无任何侵入性，且性能更好，不会造成资源浪费，那么就有了我今天的主角——canal

canal 介绍

canal 是阿里巴巴的一个开源项目，基于java实现，整体已经在很多大型的互联网项目生产环境中使用，包括阿里、美团等都有广泛的应用，是一个非常成熟的数据库同步方案，基础的使用只需要进行简单的配置即可。
canal是通过模拟成为mysql 的slave的方式，监听mysql 的binlog日志来获取数据，binlog设置为row模式以后，不仅能获取到执行的每一个增删改的脚本，同时还能获取到修改前和修改后的数据，基于这个特性，canal就能高性能的获取到mysql数据数据的变更。

使用

canal的介绍在官网有非常详细的说明，如果想了解更多，大家可以移步官网（https://github.com/alibaba/canal）了解。我这里补充下使用中不太容易理解部分。
canal的部署主要分为server端和client端。
server端部署好以后，可以直接监听mysql binlog,因为server端是把自己模拟成了mysql slave，所以，只能接受数据，没有进行任何逻辑的处理，具体的逻辑处理，需要client端进行处理。
client端一般是需要大家进行简单的开发。https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientAPI 有一个简单的示例，很容易理解。

canal Adapter

为了便于大家的使用，官方做了一个独立的组件Adapter，Adapter是可以将canal server端获取的数据转换成几个常用的中间件数据源，现在支持kafka、rocketmq、hbase、elasticsearch，针对这几个中间件的支持，直接配置即可，无需开发。上文中，如果需要将mysql的数据同步到elasticsearch，直接运行 canal Adapter，修改相关的配置即可。

常见问题

无法接收到数据，程序也没有报错？
一定要确保mysql的binlog模式为row模式，canal原理是解析Binlog文件，并且直接中文件中获取数据的。

Adapter 使用无法同步数据？
按照官方文档，检查配置项，如sql的大小写，字段的大小写可能都会有影响，如果还无法搞定，可以自己获取代码调试下，Adapter的代码还是比较容易看懂的。

canal Adapter elasticsearch 改造

因为有了canal和canal Adapter这个神器，同步到elasticsearch、hbase等问题都解决了，但是自己的开发的过程中发现，Adapter使用还是有些问题，因为先使用的是elasticsearch同步功能，所以对elasticsearch进行了一些改造：

elasticsearch初始化

一个全新的elasticsearch无法使用，因为没有创建elasticsearch index和mapping,增加了对应的功能。
elasticsearch配置文件mapping节点增加两个参数：

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