1.通过 Canal 将 MySQL 数据实时同步到 Easysearch
2.canal 入门篇
3.超详细步骤！源码Canal 实现MySQL与ES7数据同步！源码
4.Canal高可用架构部署
5.canal是源码什么架构
6.mysql+canal+adapter+es实现数据同步

通过 Canal 将 MySQL 数据实时同步到 Easysearch

       Canal是一个由阿里巴巴提供开源的工具，旨在通过解析数据库的源码增量日志，实现增量数据的源码订阅和消费。在实际应用中，源码esp-01 源码Canal可以模拟MySQL的源码Slave角色，实时接收MySQL的源码增量数据binlog，并通过RESTful API将这些数据写入到Easysearch中。源码

       首先，源码对于自建MySQL数据库，源码需要开启Binlog写入功能，源码并配置binlog-format为ROW模式，源码确保MySQL能生成符合Canal需求的源码Binlog信息。同时，源码创建一个名为canal的用户，并授权该用户具有作为MySQL从服务器的权限。

       操作流程如下：

       1. 确保MySQL数据源准备好，包括定义好需要同步的表和字段。

       2. 在Easysearch中创建索引，设计用于接收和存储同步数据的结构。

       3. 下载并安装Canal服务器，修改配置文件conf/example/instance.properties以匹配本地环境，启动Canal服务器。成功运行时，会在日志文件logs/canal/canal.log中记录相关信息。

       4. 启动Canal-adapter，下载并修改配置文件application.yml和新增canal-adapter/conf/es7/test.yml以配置索引和表的映射关系，确保Canal能正确识别和处理MySQL中的数据。

       5. 验证数据同步过程，通过在MySQL中插入测试数据（例如：`insert test(id,name,age) values(1,'canal_test1',); insert test(id,name,age) values(2,'canal_test2',);`），观察Easysearch中是否能实时接收到同步的数据。

       Canal同步的是增量数据，并非历史存量数据。若需要同步历史存量数据，织梦漏洞源码可参考其他同步工具如Logstash。

       Easysearch是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，基于Apache Lucene构建，旨在提供轻量级的Elasticsearch替代方案，同时在搜索优化、企业级功能支持上进行优化。Easysearch官网提供详细文档和下载地址，帮助用户快速上手和集成。

canal 入门篇

       大家好，我是方木，专注于Java架构领域的分享。在商品服务中，我们通常将商品信息和价格存储在MySQL数据库中。为了实现实时数据同步，如商品更新后立刻推送至Kafka或其他数据库，可以借助阿里巴巴开源的canal工具。

       canal官方定义为一个基于MySQL数据库增量日志解析的工具，主要功能是提供数据的增量订阅和消费。简单来说，它可以实时将MySQL中的数据变化同步到Mysql、Kafka、Elasticsearch等目标系统。

       canal的应用场景非常广泛，适用于需要快速响应数据库变更的场景，如实时监控、数据同步、流处理等。值得注意的是，canal支持MySQL 5.1.x到8.0.x版本。

       canal的工作原理是建立在MySQL主备复制原理之上，通过解析MySQL的binlog（二进制日志），捕捉数据库的更新操作。canal的架构主要包括admin模块、server模块、监控视频墙 源码instance模块、client-adapter模块，以及RDS、zk和消息中间件等组成部分。

       canal的instance模块详细记录了每个binlog事件，包括文件名、偏移量、时间戳、数据库名、表名、操作类型（如插入、更新、删除）等信息。这些数据结构有助于我们理解变更的具体内容。

       后续，我将带领大家逐步搭建canal集群，包括与Zookeeper、Kafka和MySQL的集成，以便于实际操作和理解canal的工作流程。

超详细步骤！Canal 实现MySQL与ES7数据同步！

       详尽步骤：利用Canal实现MySQL与ES7的数据同步

       Canal通过模拟MySQL slave的交互协议，扮演slave角色，接收MySQL master的dump协议，从而获取实时的binary log数据。这种设计使得数据同步可以与业务代码解耦，并支持增量日志订阅，但其缺点是实时性相对较低，数据更新会在事务成功后开始同步。

       要实现实时同步，首先需要进行以下步骤：

       下载最新的canal版本，如1.1.5，因为它支持ES7。下载canal.adapter-1.1.5-SNAPSHOT.tar.gz（适配器）和canal.deployer-1.1.5-SNAPSHOT.tar.gz（服务端）。流量卡论坛源码

       在MySQL中创建一个用户并赋予权限，然后在my.cnf配置文件中设置相关连接信息，重启MySQL以应用新配置。

       进入conf/example目录，修改instance.properties，将数据库地址、canal账号等信息替换为实际值。

       启动服务端，进入bin目录并双击startup.bat，启动成功后会显示相关信息。

       客户端测试时，在adapter目录下修改application.yml。接下来，为ES7创建对应的索引，根据同步SQL数据的模式定制。

       同样在bin目录下启动adapter的startup.bat，验证启动状态。

       最后，在MySQL中执行一条插入语句，检查ES7中是否能同步增加相应的数据，以确认数据同步是否成功。

       通过以上步骤，你将实现MySQL与ES7的数据实时同步，确保数据一致性。

Canal高可用架构部署

       Canal 是阿里巴巴的一款开源项目，基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅与消费功能，主要支持 MySQL 和 MariaDB。其总体架构涉及部署准备、HA机制、集群部署、监控等多个方面。

       在部署准备阶段，需要从 GitHub 下载 canal.admin、源码保护用什么canal.deployer、canal.adapter 等组件。值得注意的是，只有 1.1.5 以上的版本才支持 Elasticsearch 7.x。除了这些组件，还需依赖其他组件以确保 Canal 的正常运行。

       Canal 的 HA（高可用）机制依赖 Zookeeper 的特性，通过 watcher 和 EPHEMERAL 节点实现。该机制在 Canal 的 Server 和 Client 部分分别实现，旨在确保数据的实时同步与恢复。

       在集群部署阶段，首先需要对 MySQL 进行配置，包括开启 binlog、授权账号权限等。接着部署 Canal 的管理端（canal-admin）、部署者（canal-deployer）和适配器（canal-adapter）。其中，canal-admin 负责集群管理，canal-deployer 控制与监控，而 canal-adapter 则是实现数据与 Elasticsearch 的交互。

       部署流程包括初始化数据库、修改配置文件、启动服务和执行相应命令。在使用阶段，通过 .0.0.1: 访问默认密码界面，进行集群创建、Server 实例创建和 Instance 配置。在部署 canal-adapter 时，需注意其支持动态配置，无需重启即可刷新配置。

       目前版本存在 bug，但已修复。使用过程中可能会遇到配置 zookeeper 地址后启动出现异常，解决思路已给出。

       Canal 还具备监控功能，通过集成 Prometheus 和 Grafana 可实现实时监控同步情况。这一功能是通过 端口暴露的同步相关 metrics 信息实现的。

       总结而言，Canal 提供了高效的数据同步与消费能力，通过精心设计的架构和组件，实现了高可用、集群部署与实时监控。其开源特性使其成为分布式系统中数据同步与消费的有力工具。若需更深入的学习与实践，推荐阅读慕课网作者 zlt 的相关文章。

canal是什么架构

       Canal是一种基于MySQL数据库增量日志解析的架构，主要用于提供增量数据订阅和消费服务。其整体架构由多个模块组成，主要包括admin模块、server模块、instance模块、client-adapter模块等，以及与其他组件如RDS、ZooKeeper、消息中间件等的交互。

       * **admin模块**：提供整体配置管理、节点运维等面向运维的功能，通过友好的WebUI操作界面，方便用户快速和安全地操作。

       * **server模块**：代表Canal的运行实例，对应于一个JVM环境，可以承载多个instance实例任务。这些实例通过ZooKeeper在集群中实现高可用。

       * **instance模块**：是Canal的核心，对应于一个数据队列，负责监控、捕获并传递MySQL数据库的变更数据。它包括EventParser、EventSink、EventStore等组件，分别负责数据源接入、数据过滤加工分发、数据存储等功能。

       * **client-adapter模块**：用于消费instance订阅的MySQL数据队列，支持将数据直接投递到消息中间件如RocketMQ中，供业务开发订阅使用。

       Canal的架构设计使其能够高效、可靠地捕获MySQL数据库的增量变更，并支持数据的实时同步、分析或触发其他业务逻辑，在大数据、实时计算、分布式系统等领域具有广泛的应用前景。

mysql+canal+adapter+es实现数据同步

       一、版本

       MySQL+canal+adapter+es数据同步方案

       二、MySQL开启binlog

       配置MySQL服务器，启用binlog日志功能，确保数据变化得以记录。

       三、MySQL配置文件

       调整MySQL配置文件，确保binlog日志开启状态。

       四、MySQL授权canal连接

       为canal连接MySQL服务器的账号分配权限，使其能作为MySQL的从服务器。

       五、下载canal及adapter

       下载并解压canal和adapter相关组件，检查目录结构。

       六、canal配置文件编辑

       在canal配置文件中，仅需调整关键配置项以满足同步需求。

       七、启动canal

       运行canal启动脚本，观察日志输出。若遇到报错，检查startup.sh脚本的-Xss参数设置，必要时调整参数。

       八、adapter配置与启动

       编辑adapter配置文件，确保与canal及es的映射关系正确。启动adapter后，检查日志，若未见输出，尝试调整-Xss虚拟机参数。

       九、解决adapter日志问题

       通过调整-Xss参数至k，解决了adapter启动无日志问题。若依然存在问题，则考虑调整源码。

       十、canal源码修改

       下载canal源码，修改相关配置项，如pom.xml文件，完成重新打包与编译，替换adapter插件中的jar文件。

       十一、测试与验证

       在MySQL中执行数据插入操作，验证adapter日志及ES数据同步情况。针对关联表场景，进行新索引构建及数据插入，确保数据完整同步。

       十二、结论

       通过以上步骤，实现了MySQL数据通过canal和adapter同步至ES的目标，确保了数据的一致性与实时性。针对关联表的同步，需关注ES索引的创建与数据映射关系的正确性。

Canal报错总结

       经过一番调试，下面是对Canal使用中常见错误及解决方案的总结：

       在操作中，若出现SQL错误，确保你的SQL语句正确无误，刷新后查看查询结果。

       遇到“nosuchmethod ..bytebuffer”错误时，解决方法是确保JDK版本与ES版本一致。

       当发现“config dir not found”错误，替换classpath中间的值。

       若Canal控制台出现乱码，只需将其编码设置为GBK即可。

       对于“ERROR c.a.otter.canal.adapter.launcher.loader.AdapterProcessor - java.lang.NullPointerException”错误，检查SQL别名是否匹配，如不匹配，可能是因为异常由null导致。深入分析发现，解析时使用了sqlidentifierexpr，导致owners为空。解决办法是确保所有字段都加上别名。

       发现“Unknown system variable 'query_cache_size'”错误，原因可能是MySQL驱动包版本过低。建议更新至8.0.版本的驱动器，并确保权限设置正确。

       “Reason: No converter found capable of converting from type [java.lang.String] to type [java.util.Map]”错误出现在Canal-adapter启动时，通过检查配置文件中的outer2（0基）的properties配置，将模式和集群名称等属性调整至正确位置。

       遇到“RuntimeException: java.lang.RuntimeException: No data source found”错误，检查conf/es/xxx.yml文件中配置的dataSourceKey是否在conf/application.yml中的srcDataSources中维护。

       “Reason: Unable to set value for property src-data-sources”错误通常与MySQL驱动版本不匹配或配置问题有关。解决方法是更新驱动器版本至8.0.x，并确保配置正确。

       面对“java.sql.SQLException: null, message from server: "Host '...2' is blocked because of many connection errors; unblock with 'mysqladmin flush-hosts'”错误，登录MySQL执行相关指令解决。

       “IllegalStateException: Extension instance(name: es7, class: interface com.alibaba.otter.canal.client.adapter.OuterAdapter) could not be instantiated”错误的解决方法是检查配置文件中的name设置是否正确，确保与官方文档一致。

       遇到“IllegalArgumentException: Not found the mapping info of index: user”错误时，需要检查ES索引和mappings设置是否正确，确保与SQL查询和ES配置相匹配。

       “IllegalArgumentException: Illegal character in scheme name at index 0: ...7:”错误可以通过添加f文件末尾添加配置。

       创建数据库用户。

       使用外部客户端或Java客户端测试连接。

       对于Canal-adapter问题，由于缺乏Docker镜像，可通过自搭建解决。步骤如下：

       下载canal-adapter:v1.1.6。

       编写Dockerfile。

       编写startup.sh脚本。

       建立镜像。

       启动容器。

       配置时，请注意：

       替换mysql-connector-java-5.1..jar为对应版本。

       如果不用Canal-admin，则需注释bootstrap.yml中的相关配置。

       在canal/application.yml文件中配置Elasticsearch的cluster.name。

       为每个表创建单独的.yml配置文件。

       确保所有配置文件的权限正确，使用修改后的文件，同步表时会根据SQL语句的属性值自动设置索引（确保在Elasticsearch中已建立相应的表）。测试同步流程，查看日志确认无误后，即可实现MySQL8与Elasticsearch7的同步。