canal安装需要安装数据库吗？

一、canal安装需要安装数据库吗？

本文主要描述Alibaba Canal中间件，官方文档请参考：

1）gitlab：https://github.com/alibaba/canal

2）主要原理介绍：https://github.com/alibaba/canal/wiki/canal%E4%BB%8B%E7%BB%8D

2）运维操作文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki/AdminGuide

下文的介绍，基于大家对上述文档的基本了解！

1）Canal版本为：1.0.24

2）通过Canal同步数据库数据变更事件，并由下游的消费者消费，将数据转存到ES或者跨机房的DB中。

一、设计目标

1、监控canal组件以及客户端消费者

2、通过平台，能够实时查看监控数据。canal问题的定位应该快速，且运行状态数据可见。

3、按需提供报警策略。

4、平台支持添加canal集群的监控。

5、canal组件的部署和使用遵守约定，canal的实施应该快速。

我们希望构建一个canal服务：根据用户需求，能够快速构建canal集群，包括环境隔离；此外canal组件、上游的MySQL、下游的consumer等数据链路的整体状态都在监控之中，且数据可见。我们希望任何利益相关者，都可以参与到数据决策中，并按需提供报警、预警机制。

二、基于Canal架构设计

1、整体架构

1）、每个Canal 集群应该至少有2个Canal实例，软硬件配置应该对等。我们不应该在同一个Cluster的多个节点上，配置有任何差异。

2）、一个Canal可以多个“instances”，每个instance对应一个“MySQL实例”的一个database（专业来说，一个instance对应一个MySQL实例，支持其上的多个databases）；简单而言，我们认为一个instance相当于一个逻辑Slave。

3）、由2、可以得出，每个Canal Instance的全局处理的数据总量与一个正常的MySQL Slave相同，如果保持同等SLA，从Canal instance角度考虑，它的硬件能力应该与MySQL Slave保持相同。（同为单线程处理）。

4）、原则上，每个Canal可以支持“数十个instance”，但是instance的个数最终会影响instance同步数据的效能。我们建议，一个Canal尽量保持一个instance；除非Slave数据变更极小，我们才会考虑合并instances，以提高Canal组件的利用效率。

5）、每个instance，一个单独的处理线程，用于负责“binlog dump”、“解析”、“入队和存储”。

6）、Canal集群模式，必须依赖Zookeeper，但是对Zookeeper的数据交互并不频繁。

7）、Canal集群运行态，为“M-S”模式。但是“M-S”的粒度为“instance”级别。如果当前Canal的instance，与MySQL建立连接并进行binlog解析时，发生一定次数的“网络异常”等，将会判定为当前instance失效，并stop（备注：此时会删除注册在ZK的相关临时节点）。同时，集群中的每个Canal都会注册所有“destination”（每个destination将有一个instance服务）的状态变更事件，如果“临时节点”被删除（或者不存在），则会出发抢占，抢占成功，则成为此instance的Master。

（源码：CanalController.initGlobalConfig(),

ServerRunningMonitor.start(),

HeartBeatHAController.onFailed()

）

8）、根据7、，我们得知，如果Canal组件中有多个instances，有可能这些instances的Master会分布在不同的Canal节点上。

9）、在运维层面，我们基于“default-instance.xml”配置，基于“spring”模式；每个instance的配置，放置在各自的文件夹下。（${canal.root}/conf/${destination}/instance.properties）

10）、每个Canal节点，在启动时会初始化一个“嵌入式server”（NettyServer），此server主要目的是向Consumer提供服务。server的“ip:port”信息会注册在ZK中，此后Consumer通过ZK来感知。

（源码：

ServerRunningMonitor.initRunning(),

ClusterNodeAccessStrategy构造方法，

ZookeeperPathUtils.getDestinationServerRunning(destination)

）

11）、在Canal运行期间，可以动态的增加instances配置、修改instances配置。

2、Canal内部组件解析

1）Canal节点，可以有多个instances，每个instance在运行时为一个单独的Spring Context，对象实例为“CanalInstanceWithSpring”。

2）每个instances有一个单独的线程处理整个数据流过程。

3）instance内部有EventParser、EventSink、EventStore、metaManager主要四个组件构成，当然还有其他的守护组件比如monitor、HA心跳检测、ZK事件监听等。对象实例初始化和依赖关系，可以参见“default-instance.xml”，其配置模式为普通的Spring。

（源码参见：SpringCanalInstanceGenerator）

4）Parser主要用于解析指定"数据库"的binlog，内部基于JAVA实现的“binlog dump”、“show master status”等。Parser会与ZK交互，并获取当前instance所有消费者的cursor，并获其最小值，作为此instance解析binlog的起始position。目前的实现，一个instance同时只能有一个consumer处于active消费状态，ClientId为定值“1001”，“cursor”中包含consumer消费binlog的position，数字类型。有次可见，Canal instance本身并没有保存binlog的position，Parser中继操作是根据consumer的消费cursor位置来决定；对于信息缺失时，比如Canal集群初次online，且在“default-instance.xml”中也没有指定“masterPositiion”信息(每个instance.properties是可以指定起始position的)，那么将根据“show master status”指令获取当前binlog的最后位置。

（源码：MysqlEventParser.findStartPosition()）

5）Parser每次、批量获取一定条数的binlog，将binlog数据封装成event，并经由EventSink将消息转发给EventStore，Sink的作用就是“协调Parser和Store”，确保binglog的解析速率与Store队列容量相容。

（参见源码：AbstractEventParser.start(),

EntryEventSink.sink()

）

6）EventStore，用于暂存“尚未消费”的events的存储队列，默认基于内存的阻塞队列实现。Store中的数据由Sink组件提交入队，有NettyServer服务的消费者消费确认后出队，队列的容量和容量模式由“canal.properties”中的“memory”相关配置决定。当Store中容量溢满时，将会阻塞Sink操作（间接阻塞Parser），所以消费者的效能会直接影响instance的同步效率。

7）metaManager：主要用于保存Parser组件、CanalServer（即本文中提到的NettyServer）、Canal Instances的meta数据，其中Parser组件涉及到的binlog position、CanalServer与消费者交互时ACK的Cursor信息、instance的集群运行时信息等。根据官方解释，我们在production级别、高可靠业务要求场景下，metaManager建议基于Zookeeper实现。

其中有关Position信息由CanalLogPositionManager类负责，其实现类有多个，在Cluster模式下，建议基于FailbackLogPositionManager，其内部有“primary”、“failback”两级组合，优先基于primary来存取Position，只有当primary异常时会“降级”使用failback；其配置模式，建议与“default-instance.xml”保持一致。

（参看源码：CanalMetaManager，PeriodMixedMetaManager）

3、Consumer端

1）Consumer允许分布式部署，多个对等节点互备。但是任何时候，同一个destination的消费者只能有一个（client实例），这种排他、协调操作由zookeeper承担。在Cluster模式下，指定zkServer的地址，那么Consumer将会从meta信息中获取指定destination所对应的instance运行在哪个Canal节点上，且CanalServer（即NettyServer）的ip:port信息，那么此时Consumer将根据“ip:port”与NettyServer建立连接，并进行数据交互。

（参见源码：SimpleCanalConnector.connect(),

ClientRunningMonitor.start()

）

2）Consumer有序消费消息，严格意义上说，我们强烈建议Consumer为单线程逐条处理。尽管研发同学，有很多策略可以让消息的处理过程使用多线程，但是对于消息的ACK将需要特殊的关注，而且非有序情境下，或许会对你的数据一致性有一定的影响。

3）消费者的消费效率，取决于“业务本身”，我们建议业务处理尽可能“短平快”。如果你的业务处理相对耗时，也不建议大家再使用“比如MQ、kafka”等其他异步存储做桥接，因为这本质上对提高endpoint端效能没有太大帮助，反而增加了架构的复杂性。

4）我们严格限制：消费者在处理业务时，必须捕获所有异常，并将异常的event和处理过程的exception打印到业务日志，以备将来进行数据补偿；捕获异常，有助于Consumer可以继续处理后续的event，那么整个canal链路不会因为一条消息而导致全部阻塞或者rollback。

5）Consumer单线程运行，阻塞、流式处理消息，获取event的方式为pull + batch；每个batch的size由配置决定，一个batch获取结束后，将会逐个调用业务的process方法，并在整个batch处理结束后，按需进行ack或者rollback。

6）需要注意：rollback操作是根据batchId进行，即回滚操作将会导致一个batch的消息会被重发；后续有重复消费的可能，这意味着业务需要有兼容数据幂等的能力。

7）消费者的ClientId为定值：1001，不可修改。

三、部署与最佳实践（建议）

1、Canal集群部署

1）Production场景，节点个数至少为2，考虑到Canal自身健壮性，也不建议Canal单组集群的节点数量过多。

2）Canal节点为“网络IO高耗”、“CPU高耗”（并发要求较高，体现在instance处理、consumer交互频繁）型应用，对磁盘IO、内存消耗很低。

3）不建议Canal与其他应用混合部署，我们认定Canal为核心组件，其可用性应该被保障在99.99%+。

4）每个Canal集群的instances个数，并没有严格限制，但其所能承载的数据量（TPS，包括consumer + binlog parser）是评估instances个数的主要条件。考虑到Production级别数据变更的场景不可控，我们建议每个Canal集群的instance个数，应该在1~3个。

5）对于核心数据库、TPS操作较高的数据库，应该使用单独的Canal。

6）Canal集群的个数多，或者分散，或者利用率低，并不是我们特别关注的事情，不要因为过度考虑“资源利用率”、“Consumer的集中化”而让Canal负重。

7）Canal的配置，绝大部分可以使用“默认”，但是要求在Production场景，instance模式必须使用Spring，配置方式采用“default-instance.xml”。“default-instance.xml”默认配置已满足我们HA环境下的所有设计要求。（版本：1.0.24）

8）Canal机器的配置要求（最低）：4Core、8G；建议：8Core、16G。

9）Canal的上游，即MySQL实例，可以是“Master”或者任意level的Slave，但是无论如何，其binlog_format必须为ROW，通过使用“show variables like 'binlog_format"”来确定。目前已经验证，使用mixed模式可能导致某些UPDATE操作事件无法被消费者解析的问题。

2、Zookeeper集群

1）Zookeeper集群，要求至少3个节点。网络联通性应该尽可能的良好。

2）多个Canal Cluster可以共享一个ZK集群，而且建议共享。那么只需要在canal.properties文件中“zkServers”配置项增加“rootPath”后缀即可，比如“10.0.1.21:2181,10.0.1.22:2181/canal/g1”。但是不同的Canal cluster，其rootPath应该不同。我们约定所有的Canal集群，rootpath的都以“/canal/”开头。（这对我们后续的ZK监控比较有利，我们只需要遍历"/canal"的子节点即可知道集群信息）

3）业界也有一种通用的部署方式，zookeeper集群与canal共生部署，三个节点，每个节点上都部署一个ZK和canal；这种部署模式的出发点也是比较简单，分析canal问题时只需要通过本地zk即可。（仅为建议）

4）需要非常注意，rootpath必须首先创建，否则canal启动时将会抛出异常！

3、Consumer集群

1）Consumer实例为普通application，JAVA项目，Spring环境。

2）Consumer集群至少2个节点，分布式部署。运行态为M-S。

3）每个Consumer实例为单线程，Consumer本身对CPU、内存消耗较低，但是对磁盘有一定的要求，因为我们将会打印大量的日志。建议磁盘为200G + ，logback的日志格式应该遵守我司规范，后续承接ELK基础数据平台。

4）一个Application中，允许有多个Consumer实例。

5）Consumer的业务处理部分，必须捕获全部异常，否则异常逃逸将可能导致整个链路的阻塞；对于异常情况下，建议进行日志记录，稍后按需进行数据补偿。

6）Consumer的业务处理部分，我们要求尽可能的快，业务处理简单；最重要的是千万不要在业务处理部分使用比如“Thread.sleep”、“Lock”等阻塞线程的操作，这可能导致主线程无法继续；如果必须，建议使用分支线程。

7）如果你对消息的顺序、事务不敏感，也允许你在业务处理部分使用多线程，这一部分有一定的歧义，所以需要开发者自己评估。从原理上说，多线程可以提高消息消费的效率，但是对数据一致性可能会有影响。但是Consumer的Client框架，仍然坚守单线程、有序交付。

8）在CanalServer和Consumer端，都能指定“filter”，即“过滤不关注的schema消息”；在CanalServer启动时将会首先加载“instance.properties”中的filter配置并生效，此后如果instance的消费者上线且也指定了filter，那么此filter信息将会被注册ZK中，那么CanalServer将会基于ZK获取此信息，并将Consumer端的filter作为最终决策；由此可见，我们在Consumer端指定filter的灵活性更高（当然隐蔽性也增加，这对排查问题需要一些提前沟通），无论如何，CanalServer不会传送“不符合filter”的消息给Consumer。

4、Filter规则描述：适用于instance.properties和Consumer端的subscribe()方法

1） 所有表：.* or .*\\..*

2） canal schema下所有表： canal\\..*

3） canal下的以canal打头的表：canal\\.canal.*

4） canal schema下的一张表：canal.test1

5） 多个规则组合使用：canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)

5、运行状态监控

非常遗憾的是，Canal监控能力相当的弱，内部程序中几乎没有JMX的任何export机制，所以如果需要监控比如“slave延迟”、“消费速率”、“position”等，需要开发代码。思路如下：

1）开发一个JAVA WEB项目。

2）读取ZK中的相关META信息，解析出每个destination对于的slave地址，并创建JDBC连接，发送“show master status”等指令，查看此slave binlog的位置，用于判断Canal延迟。

3）读取ZK中相关META信息，解析出每个destination对应的consumer cursor，与2）进行对比，用于判定consumer的消费延迟。

四、Canal核心配置样例

1、canal.properties (${canal.root}/conf)

Java代码

## 当前canal节点部署的instances列表，以“,”分割

##比如：test,example

canal.destinations= example

##canal配置文件主目录，保持默认即可。

##除非你为了提高canal的动态管理能力，将conf文件迁移到了其他目录（比如NFS目录等）

canal.conf.dir = ../conf

# 是否开启“instance”配置修改自动扫描和重载

##1）conf.dir目录下新增、删除instance配置目录

##2）instance配置目录下的instance.properties变更

##不包含：canal.properties，spring/*.xml的配置变更

##如果环境隔离、测试充分的环境下，或者应用试用初期，可以开启

##对于高风险项目，建议关闭。

canal.auto.scan = true

canal.auto.scan.interval = 5

##instance管理模式，Production级别我们要求使用spring

canal.instance.global.mode = spring

##直接初始化和启动instance

canal.instance.global.lazy = false

##Production级别，HA模式下，基于default-instance.xml

##需要即备的ZK集群，且不应该修改此文件的默认配置。

##如果有自定义的场景，应该新建${instance}-instance.xml文件

canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml

##canal server的唯一标识，没有实际意义，但是我们建议同一个cluster上的不同节点，其ID尽可能唯一（后续升级）

##数字类型

canal.id = 1

##canal server因为binding的本地IP地址，建议使用内网（唯一，集群可见，consumer可见）IP地址，比如“10.0.1.21”。

#此IP主要为canalServer提供TCP服务而使用，将会被注册到ZK中,Consumer将与此IP建立连接。

canal.ip =

##conal server的TCP端口

canal.port = 11111

##Production场景，HA模式下，比如使用ZK作为服务管理，此处至少指定“多数派ZK Node”的IP列表

##如果你的多个Canal Cluster共享ZK，那么每个Canal还需要使用唯一的“rootpath”。

canal.zkServers = 10.0.1.21:2818,10.0.1.22,10.0.2.21:2818/canal/g1

# flush data to zk

##适用于metaManager，基于period模式

##metaManager优先将数据（position）保存在内存，然后定时、间歇性的将数据同步到ZK中。

##此参数用于控制同步的时间间隔，建议为“1000”（1S），单位：ms。

##运维或者架构师，应该观察ZK的效能，如果TPS过于频繁，可以提高此值、或者按Canal集群分离ZK集群。

##目前架构下，Consumer向CanalServer提交ACK时会导致ZK数据的同步。

canal.zookeeper.flush.period = 1000

##canal将parse、position数据写入的本地文件目录，HA环境下无效。

##（file-instance.xml）

canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}

canal.file.flush.period = 1000

##内存模式，EventStore为Memory类型时。（default-instance.xml）

##可选值：

##1) MEMSIZE 根据buffer.size * buffer.memunit的大小，限制缓存记录的大小，简答来说，就是内存容量大小限制

##2) ITEMSIZE 根据buffer.size进行限制，简单来说，就是根据event的条数限制。

##如果Canal上的instances个数有限，且Consumer的消费效率很高，甚至接近或者高于binlog解析效率，那么可以适度增加memory有关的数值。

##此外batchMode还与消费者的batchSize有些关系，消费者每次能消费的数据量，取决于此mode。

##如果mode为itemSize，则consumer每次获取的消息的条数为batchSize条。

##如果mode为memSize，那么consumer消费的数据总量为batchSize * memunit

canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE

canal.instance.memory.buffer.size = 16384

canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024

# 所能支撑的事务的最大长度，超过阈值之后，一个事务的消息将会被拆分，并多次提交到eventStore中，但是将无法保证事务的完整性

canal.instance.transaction.size = 1024

# 当instance.properties配置文件中指定“master”、“standby”时，当canal与“master”联通性故障时，触发连接源的切换，

##那么切换时，在新的mysql库上查找binlog时需要往前“回退”查找的时间，单位：秒。

##良好架构下，我们建议不使用“standby”，限定一个数据库源。因为多个源时，数据库的调整频繁、协调不足，可能会引入一些数据问题。

canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60

## 有关HA心跳检测部分，主要用在Parser管理dump连接时使用。

## 我们在HA环境时建议开启。

canal.instance.detecting.enable = true

#如果你需要限定某个database的可用性验证（比如库锁），

#最好使用复杂的、有效的SQL，比如：insert into {database}.{tmpTable} ....

canal.instance.detecting.sql = select 1

##心跳检测频率，单位秒

canal.instance.detecting.interval.time = 6

##重试次数

##非常注意：interval.time * retry.threshold值，应该参考既往DBA同学对数据库的故障恢复时间，

##“太短”会导致集群运行态角色“多跳”；“太长”失去了活性检测的意义，导致集群的敏感度降低，Consumer断路可能性增加。

canal.instance.detecting.retry.threshold = 5

#如果在instance.properties配置了“master”、“standby”，且此参数开启时，在“探测失败”后，会选择备库进行binlog获取

#建议关闭

canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false

# CanalServer、instance有关的TCP网络配置，建议保持抱人

canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384

canal.instance.network.sendBufferSize = 16384

canal.instance.network.soTimeout = 30

# Parser组件，有关binlog解析的过滤

##是否过滤dcl语句，比如“grant/create user”等

canal.instance.filter.query.dcl = false

##dml语句：insert/update/delete等

canal.instance.filter.query.dml = false

##ddl语句：create table/alter table/drop table以及一些index变更

canal.instance.filter.query.ddl = false

canal.instance.filter.table.error = false

canal.instance.filter.rows = false

# binlog格式和“镜像”格式检测，建议保持默认

canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED

canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB

# ddl是否隔离发送，保持默认

canal.instance.get.ddl.isolation = false

canal.properties为全局配置，约束所有的instances、CanalServer等。

2、instance.properties （${canal.root}/conf/{instance}）

Java代码

## 每个instance都会伪装成一个mysql slave，

## 考虑到binlog同步的机制，我们需要指定slaveId，注意此ID对于此canal前端的MySQL实例而言，必须是唯一的。

## 同一个Canal cluster中相同instance，此slaveId应该一样。

## 我们约定，所有Canal的instance，其slaveId以“1111”开头，后面补充四位数字。

canal.instance.mysql.slaveId = 11110001

# 数据库相关：master库

##备注，master并不是要求是“MySQL 数据库Master”，

## 而是Canal instance集群模式下，HA运行态中“master”（首选节点）

## 当在故障恢复、Canal迁移时，我们需要手动指定binlog名称以及postition或者timestamp，确保新Canal不会丢失数据。

## 数据库实例地址，ip:port

canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306

##指定起始的binlog文件名，保持默认

canal.instance.master.journal.name =

##此binlog文件的position位置（offset），数字类型。获取此position之后的数据。

canal.instance.master.position =

##此binlog的起始时间戳，获取此timestamp之后的数据。

canal.instance.master.timestamp =

##standby库

##考虑到我司现状，暂不使用standby

#canal.instance.standby.address =

#canal.instance.standby.journal.name =

#canal.instance.standby.position =

#canal.instance.standby.timestamp =

# 数据库连接的用户名和密码

# 貌似Consumer与CanalServer建立连接时也用的是此用户名和密码

canal.instance.dbUsername = canal

canal.instance.dbPassword = canal

# 默认数据库

canal.instance.defaultDatabaseName =

canal.instance.connectionCharset = UTF-8

# schema过滤规则，类似于MySQL binlog的filter

# canal将会过滤那些不符合要求的table，这些table的数据将不会被解析和传送

# filter格式，Consumer端可以指定，只不过是后置的。

## 无论是CanalServer还是Consumer，只要有一方指定了filter都会生效，consumer端如果指定，则会覆盖CanalServer端。

canal.instance.filter.regex = .*\\..*

# table black regex

canal.instance.filter.black.regex =

3、default-instance.xml （${canal.root}/conf/spring）

建议保持默认

二、fun on the canal？

"Fun on the canal"是一个英语短语，意思是在运河上玩乐或享受娱乐活动。运河是一种人工或自然形成的水道，通常用于船舶运输、灌溉或水利工程等目的。在一些地方，人们会选择在运河上进行各种娱乐活动，如划船、钓鱼、观光游船等。这些活动可以让人们享受水上的美景和休闲时光。

三、canal是什么牌子？

是:男装品牌。

canal，1934年由Giovanni Canali和Giacomo Canali俩兄弟创立于意大利，是意大利男装品牌。CANALI的产品种类包括：休闲装、配饰，以及特许生产的香水、袖扣、袜子等。因为专注于精美男士服装的制作，该公司服装的非凡风采开始影响整个意大利服装市场。

1934年, Giovanni Canali和Giacomo Canali兄弟俩秉承19世纪的制衣传统，在布里安扎（Brianza）的特里乌乔（Triuggio）成立了一家制衣工坊，生产高档服装。

四、canal和river区别？

canal是运河的意思 ，是人工开凿的。river是 江、河的意思，是天然的。

五、canal的优点和缺点？

优点：操作简单。

缺点：与业务操作代码耦合度变高；执行效率低。

六、canal如何实现高并发？

canal通过底层逻辑算法实现高并发

七、canal tube和duct的区别？

我不是解剖专业的，只能给点建议 tube可以用来形容软管，可以用在身体部位上。

八、canal能代替mysql主从吗？

不能的，canal只是做binlog同步用，并不具备真实的主从功能

九、canal能解析sql server吗？

应该不可以吧，canal本来就是同步mysql数据的，原理也是利用了mysql主从同步的原理，对sql server应该不适用。

十、阿里云dts和canal区别？

a) Canal是基于Mysql binlog变动，实时同步数据变化的工具

b) DTS是阿里云提供的一套数据产品，原理和Canal类似，我们想监听某个表的变动，只需订阅，就可以获取到数据的实时变化

c) 迁云之后，主要使用DTS

d) 数据落地我们使用kafka，topic一般是schema.table_name

e) 消费方一般是streaming、airflow调度的spark作业等，计算后的数据二次落地在redis、hbase、es等数据集群中