使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

这篇文章主要介绍了使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

业务场景

使用elasticsearch作为全文搜索引擎，对标题、内容等，实现智能搜索、输入提示、拼音搜索等
elasticsearch索引与数据库数据不一致，导致搜索到不应被搜到的结果，或者搜不到已有数据
索引相关业务，影响其他业务操作，如索引删除失败导致数据库删除失败
为了减少对现有业务的侵入，基于数据库层面，对信息表进行监控，但需要索引的字段变动时，更新索引
由于使用的是mysql数据库，故决定采用alibaba的canal中间件
主要是监控信息基表base，监控这一张表的数据变动，mq消息消费时，重新从数据库查询数据更新或删除索引（数据无法直接使用，要数据清洗，需要关联查询拼接处理等）
大致逻辑

数据库变动 -> 产生binlog -> canal监控读取binlog -> 发送mq -> 索引服务消费mq -> 查询数据库 -> 更新索引 -> 消息ack

安装

下载安装

wget 地址解压即可修改配置即可启动使用wget 下载太慢了，可以自己下载下来再传到centos服务器里github1.1.5地址：https://github.com/alibaba/canal/releases/tag/canal-1.1.5

数据库启用row binlog

修改mysql数据库 my.cnf
开启 Binlog 写入功能，配置 binlog-format 为 ROW 模式

log-bin=mysql-bin # 开启 binlog binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式 server_id=1 # 配置 replaction 不要和 canal 的 slaveId 重复

建立canal授权账号

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal'; GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%'; FLUSH PRIVILEGES;

使用

修改配置文件canal.properties

主配置文件canal.properties
配置你的连接canal.destinations = example，默认了个example
启用rabbitMQ canal.serverMode = rabbitMQ

################################################## ######### 		    RabbitMQ	     ############# # 提前建好 用户、vhost、exchange ################################################## rabbitmq.host = 192.168.1.171:5672 rabbitmq.virtual.host = sql rabbitmq.exchange = sqlBinLogExchange rabbitmq.username = admin rabbitmq.password = admin rabbitmq.deliveryMode = Direct

配置单个连接

canal/conf/ 下
修改instance.properties
需要配置数据库连接canal.instance.master.address
配置表过滤规则，canal.instance.filter.regex，注意.和\\
配置路由规则canal.mq.topic

示例如下

################################################# ## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen # canal.instance.mysql.slaveId=0 # enable gtid use true/false canal.instance.gtidon=false # position info 写连接即可，其他省略，会自动获取 canal.instance.master.address=192.168.1.175:3306 canal.instance.master.journal.name= canal.instance.master.position= canal.instance.master.timestamp= 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 #canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb #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  先前建好的数据库用户名密码 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=canal canal.instance.connectionCharset = UTF-8 # enable druid Decrypt database password canal.instance.enableDruid=false #canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ== # table regex 只监控部分表 canal.instance.filter.regex=.*\\.cms_base_content # table black regex canal.instance.filter.black.regex=mysql\\.slave_.* # table field filter(format: schema1.tableName1:field1/field2,schema2.tableName2:field1/field2) #canal.instance.filter.field=test1.t_product:id/subject/keywords,test2.t_company:id/name/contact/ch # table field black filter(format: schema1.tableName1:field1/field2,schema2.tableName2:field1/field2) #canal.instance.filter.black.field=test1.t_product:subject/product_image,test2.t_company:id/name/contact/ch # mq config 这个是routerkey，要配置 canal.mq.topic=anhui_szf # dynamic topic route by schema or table regex #canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\..*,.*\\..* canal.mq.partition=0 # hash partition config #canal.mq.partitionsNum=3 #canal.mq.partitionHash=test.table:id^name,.*\\..* #canal.mq.dynamicTopicPartitionNum=test.*:4,mycanal:6

配置多个连接

在conf下新建文件夹，复制一份instance.properties
在canal.destinations里添加上面的文件夹名称
可以使用不同的canal.mq.topic，路由到不同队列

配置rabbitMQ

登入你的rabbitMQ管理界面http://192.168.1.***:15672/
确保用户存在，且有权限
确保vhost存在，没使用默认的/，则创建

新建你的exchange

新建你的queue

根据前面配置的topic，作为routerkey将exchange与queue起来

程序改动

canal源码

修改CanalRabbitMQProducer.java
实现只监控部分字段
处理mq消息体，去除不需要的东西，减少数据传输
主要修改了send(MQDestination canalDestination, String topicName, Message messageSub)

package com.alibaba.otter.canal.connector.rabbitmq.producer; ... ... 省略 @SPI("rabbitmq") public class CanalRabbitMQProducer extends AbstractMQProducer implements CanalMQProducer { // 需要监控的操作类型 private static final String OPERATE_TYPE = "UPDATE,INSERT,DELETE"; // 更新时，需要触发发送mq的字段 private static final String[] KEY_FIELDS = new String[]{"COLUMN_ID","TITLE","REDIRECT_LINK","IMAGE_LINK", "IS_PUBLISH","PUBLISH_DATE","RECORD_STATUS","IS_TOP","AUTHOR","REMARKS","TO_FILEID","UPDATE_USER_ID"}; // 数据处理时，需要保留的字段（需把标题等传值过去，已删除数据这些查不到了） private static final String[] HOLD_FIELDS = new String[]{"ID", "SITE_ID", "COLUMN_ID", "RECORD_STATUS", "TITLE"}; ... ... 省略 private void send(MQDestination canalDestination, String topicName, Message messageSub) { if (!mqProperties.isFlatMessage()) { byte[] message = CanalMessageSerializerUtil.serializer(messageSub, mqProperties.isFilterTransactionEntry()); if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("send message:{} to destination:{}", message, canalDestination.getCanalDestination()); } sendMessage(topicName, message); } else { // 并发构造 MQMessageUtils.EntryRowData[] datas = MQMessageUtils.buildMessageData(messageSub, buildExecutor); // 串行分区 List flatMessages = MQMessageUtils.messageConverter(datas, messageSub.getId()); for (FlatMessage flatMessage : flatMessages) { if (!OPERATE_TYPE.contains(flatMessage.getType())) { continue; } // 只有设置的关键字段更新，才会触发消息发送 if ("UPDATE".equals(flatMessage.getType())) { List> olds = flatMessage.getOld(); if (olds.size() > 0) { Map param = olds.get(0); // 判断更新字段是否包含重要字段，不包含则跳过 boolean isSkip = true; for (String keyField : KEY_FIELDS) { if (param.containsKey(keyField) || param.containsKey(keyField.toLowerCase())) { isSkip = false; break; } } if (isSkip) { continue; } // 取出data里面的ID和RECORD_STATUS，只保留这个字段的值，其余的舍弃 if (null != flatMessage.getData()) { List> data = flatMessage.getData(); if (!data.isEmpty()) { List> newData = new ArrayList<>(); for(Map map : data) { Map newMap = new HashMap<>(8); for (String field : HOLD_FIELDS) { if (map.containsKey(field) || map.containsKey(field.toLowerCase())) { newMap.put(field, map.get(field)); } newData.add(newMap); flatMessage.setData(newData); // 不需要的字段注释掉，较少网络传输消耗 flatMessage.setMysqlType(null); flatMessage.setSqlType(null); flatMessage.setOld(null); flatMessage.setIsDdl(null); logger.info("===================================="); logger.info(JSON.toJSONString(flatMessage)); byte[] message = JSON.toJSONBytes(flatMessage, SerializerFeature.WriteMapNullValue); if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("send message:{} to destination:{}", message, canalDestination.getCanalDestination()); sendMessage(topicName, message); } } ... ... 省略 }

微服务消费mq

根据前面的mq配置，建立rabbitMQ连接
根据前面设置好的exchange与queue，消费mq即可
更新或删除索引
ack确认索引更新失败的，根据情况，nack或者存入失败表
由于使用的Springboot版本较低，无法使用批量消费接口，只好使用拉模式，主动消费了
部分代码

package cn.lonsun.core.middleware.rabbitmq; import cn.lonsun.core.util.SpringContextHolder; import cn.lonsun.es.internal.service.IIndexService; import cn.lonsun.es.internal.service.impl.IndexServiceImpl; import cn.lonsun.es.vo.MessageVO; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.GetResponse; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.amqp.core.Message; import org.springframework.amqp.rabbit.core.ChannelAwareMessageListener; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @author yanyulin * @ClassName: MessageListenerBean * @Description: RabbitMQ消息接收者 * @date 2022-3-14 15:25 * @version: 1.0 */ @Component public class MessageListenerBean implements ChannelAwareMessageListener { private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(MessageListenerBean.class); @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; // 一次处理多少条消息，考虑es写入性能（文本较大时，单个索引可能很大），一次处理200条，模拟剩余多少条，使用2 private static final int BATCH_DEAL_COUNT = 2; // mq里待消费线程缓存KEY public static final String WAIT_DEAL = "wait_deal"; // 集合编码 private String code; @Override public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException { Thread thread=Thread.currentThread(); long maxDeliveryTag = 0; String queuName = message.getMessageProperties().getConsumerQueue(); // 消费前，更新剩余待消费消息数量 redisTemplate.opsForValue().set(code + "_" + WAIT_DEAL, channel.messageCount(queuName) + 1); System.out.println("==============>" + code + "=" + redisTemplate.opsForValue().get(code + "_" + WAIT_DEAL)); List messageVOList = new ArrayList<>(); List responseList = new ArrayList<>(); while (responseList.size() " + code + "=" + redisTemplate.opsForValue().get(code + "_" + WAIT_DEAL)); }catch(Throwable e){ log.error("监听前台访问记录消息,deliveryTag： {} ",maxDeliveryTag,e); //成功收到消息 try { channel.basicNack(maxDeliveryTag,true,true); } catch (IOException e1) { log.error("ack 异常, 消息队列可能出现无法消费情况, 请及时处理",e1); } public MessageListenerBean() { public MessageListenerBean(String code) { this.code = code; }

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