Canal原理及其使用
什么是Canal?Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。工作原理Canal是模拟Mysql主从复制原理。将自己伪装成Slave。向主库发起dump协议，拿到bin_log日志，解析之后对数据做相关操作Mysql主从复制原理MySQL master 将数据变更写入二进制日志(
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什么是Canal?
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。
工作原理
Canal是模拟Mysql主从复制原理。将自己伪装成Slave。向主库发起dump协议，拿到bin_log日志，解析之后对数据做相关操作
Mysql主从复制原理
- MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过 show binlog events 查看)
- MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
- MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据
Canal会不会丢失数据？
Canal正常情况下不会丢失数据，比如集群节点失效、重启、Consumer关闭等；但是，存在丢数据的风险可能存在如下几种可能：
1）ZK的数据可靠性或者安全性被破坏，比如ZK数据丢失，ZK的数据被人为串改，特别是有关Position的值。
2）MySQL binlog非正常运维，比如binglog迁移、重命名、丢失等。
3）切换MySQL源，比如原来基于M1实例，后来M1因为某种原因失效，那么Canal将数据源切换为M2，而且M1和M2可能binlog数据存在不一致（非常有可能）。
4）Consumer端ACK的时机不佳，比如调用get()方法，而不是getWithoutAck()，那么消息有可能尚未完全消费，就已经ACK，那么此时由异常或者Consumer实例失效，则可能导致消息丢失。我们需要在ACK时机上保障“at lease once”。
Canal延迟很大是什么原因？
根据数据流的管道（pipeline），“Master” > “Slave” > “Canal” > “Consumer”，每个环节都需要耗时，而且整个管道中都是单线程、串行、阻塞式。（假如网络层面都是良好的）
1）如果批量insert、update、delete，都可能导致大量的binlog产生，也会加剧Master与slave之间数据同步的延迟。（写入频繁）
2）“Consumer”消费的效能较低，比如每条event执行耗时很长。这会导致数据变更的消息ACK较慢，那么对于Canal而言也将阻塞，直到Canal内部的store有足够的空间存储新消息、才会继续与Slave进行数据同步。
3）如果Canal节点ZK的网络联通性不畅，将会导致Canal集群处于动荡状态，大量的时间消耗在ZK状态监测和维护上，而无法对外提供正常服务，包括不能顺畅的dump数据库数据。
Canal会导致消息重复吗？
会，这从两个大的方面谈起。
1）Canal 实例初始化时，根据“消费者的Cursor”来确定binlog的起始位置，但是Cursor在ZK中的保存是滞后的（间歇性刷新），所以Canal 实例获得的起始位置一定不会大于消费者真实已见的位置。
2）客户端，因为某种原因的rollback，也可能导致一个batch内的所有消息重发，此时可能导致重复消费。
我们建议，Consumer端需要保持幂等，对于重复数据可以进行校验或者replace。对于非幂等操作，比如累加、计费，需要慎重。
Canal性能如何？
Canal本身非常轻量级，主要性能开支就是在binlog解析，其转发、存储、提供消费者服务等都很简单。它本身不负责数据存储。原则上，canal解析效率几乎没有负载，canal的本身的延迟，取决于其与slave之间的网络IO。
Canal数据的集散问题，一个目的地的消息能否被多个客户端集群并行消费？
比如有两个客户端集群，C1/C2，你希望C1和C2中的消费者都能够订阅到相同的消息，就像Kafka或者JMS Topic一样…但是非常遗憾，似乎Canal无法做到，这取决于Canal内部的存储模式，Canal内部是一个“即发即失”的内存队列，无法权衡、追溯不同客户端之间的消息，所以无法支持。
如果希望达到这种结果，有2个办法：第一，消费者收到消息以后转发到kafka或者MQ中，后继的其他客户端只与kafka或者MQ接入；第二：一个Canal中使用多个目的地，但是它们对应相同的MySQL源。
我的客户端从Canal消费数据，但是我的业务有反查数据库的操作，那么数据一致性怎么做？
从基本原理，我们得知canal就像一个“二级Slave”一样，所以canal接收到的数据总是相对滞后，如果消费者消费效率较低，那么从客户端的角度来说，它接收的数据更加滞后；如果客户端中反查数据库，无论它查找master还是其他任意level的从库，都会获得比当前视图更新（fresh）的数据，无论如何，我们总是无法做到完全意义上的“数据一致性”视图。
比如，canal消费者收到的数据为db.t1.row1.column1 = A，那么此时master上column1值已经更改为B，但是Slave可能因为与master同步延迟问题，此时Slave上column1值可能为C。所以无论你怎么操作，都无法得到一致性的数据。（数据发生的时间点，A < C < B）。
我们需要接受这种问题，为了避免更多干扰，客户端反查数据时使用canal所对应的slave可以在一定程度上缓解数据一致性的风险，但是这仍然无法解决问题。但是这种策略仍然有风险，会知道canal所对应的slave性能消耗加剧，进而增加数据同步的延迟。
理想的解决办法：canal的消费者，消费数据以后，写入到一个数据库或者ES，那么在消费者内部的数据反查操作，全部基于这个数据库或者ES。
客户端无法进行消费的问题？
-
客户端会与ZK集群保持联通性，用于检测消费者集群、CanalServer集群的变化，如果客户端与ZK集群的联通性失效，将会导致消费者无法正常工作。
-
客户端会与CanalServer保持TCP长连接，此长连接用于传输消息、心跳检测等，如果客户端与CanalServer联通性故障，将有可能导致客户端不断重试，此期间消息无法正常消费。
-
如果CanalServer与ZK联通性失效，将会导致此CanalServer释放资源，进行HA切换，切换时间取决于ZK的session活性检测，大概为30S，此期间消费者无法消费。
-
CanalServer中某个实例与slave联通性失效，将会触发HA切换，切换时间取决于HA心跳探测时间，大概为30S，此期间消费者无法消费。
如果Canal更换上游的主库或者从库，该怎么办？（比如迁库、迁表等）
背景要求，我们建议“新的数据库最好是旧的数据库的slave”或者“新、旧数据库为同源master”，平滑迁移；
1）创建一个新的实例，使用新的目的地，并与新的Slave创建连接。
2）在此期间，Consumer仍然与旧的目的地消费。
3）通过“timestamp”确认，新的slave的最近binlog至少已经超过此值。
4）Consumer切换，使用新的目的地消费，可能会消费到重复数据，但是不会导致数据丢失。
当然，更简单的办法就是直接将原目的地中的数据库地址跟新即可，前提是新、旧两个数据库同源master，新库最好已经同步执行了一段时间。
Canal如何重置消费的位置？
比如当消费者在消费binlog时，数据异常，需要回溯到旧的位置重新消费，是这个场景！
1）我们首先确保，你需要回溯的位置所对应的binlog文件仍然存在，可以通过需要回溯的时间点来确定位置和binlog文件名，这一点可以通过DBA来确认。
2）关闭消费者，否则重置位点操作无法生效。（你可以在关闭消费者之前执行unsubscribe，来删除ZK中历史位点的信息）
3）关闭Canal集群，修改对应的目的地下的配置文件中的“canal.instance.master.journal.name = <此position对应的binlog名称>”、“canal.instance.master.position = <此position>”；可以只需要修改一台。
4）删除zk中此destination的消费者meta信息，“${destination}/1001"此path下所有的子节点，以及“1001”节点。（可以通过消费者执行unsubscribe来实现）
5）重启2）中的此canal节点，观察日志。
6）重启消费者。
怎么玩？
单例玩法
1 搭建Mysql服务。
1.1 修改my.cnf配置文件如下：
[mysqld]
# 打开binlog
log-bin=mysql-bin
# 选择ROW(行)模式
binlog-format=ROW
# 配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的slaveId重复
server_id=1
1.2 然后在MySQL中需要创建一个用户，并授权：
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SHOW VIEW, SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
1.3 改了配置文件之后，重启MySQL，使用命令查看是否打开binlog模式：
1.4 查看binlog日志文件列表：
1.5 查看当前正在写入的binlog文件：
MySQL服务器这边就搞定了，很简单。
2 安装canal
去官网下载页面进行下载：https://github.com/alibaba/canal/releases
我这里下载的是1.1.4的版本：
解压canal.deployer-1.1.4.tar.gz，我们可以看到里面有四个文件夹：
2.1 修改配置文件conf/example/instance.properties，配置信息如下：
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
## v1.0.26版本后会自动生成slaveId，所以可以不用配置
# canal.instance.mysql.slaveId=0
# 数据库地址
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
# binlog日志名称
canal.instance.master.journal.name=mysql-bin.000001
# mysql主库链接时起始的binlog偏移量
canal.instance.master.position=154
# mysql主库链接时起始的binlog的时间戳
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# username/password
# 在MySQL服务器授权的账号密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=Canal@123456
# 字符集
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
# table regex .*\\..*表示监听所有表 也可以写具体的表名，用，隔开
# mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\\)
# 常见例子：
# 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)
canal.instance.filter.regex=.*\\..*
# mysql 数据解析表的黑名单，多个表用，隔开
canal.instance.filter.black.regex=
2.2 修改conf目录下canal.properties文件
#################################################
######### common argument #############
#################################################
# tcp bind ip
# canal server绑定的本地IP信息，如果不配置，默认选择一个本机IP进行启动服务
canal.ip =
# register ip to zookeeper
# canal server注册到外部zookeeper、admin的ip信息 (针对docker的外部可见ip)
canal.register.ip =
# canal server提供socket服务的端口
canal.port = 11111
canal.metrics.pull.port = 11112
# canal instance user/passwd
# canal.user = canal
# canal.passwd = E3619321C1A937C46A0D8BD1DAC39F93B27D4458
# canal admin config
#canal.admin.manager = 127.0.0.1:8089
# admin管理指令链接端口
canal.admin.port = 11110
# admin管理指令链接的ACL配置，用户名
canal.admin.user = admin
# admin管理指令链接的ACL配置，这个密码是admin，这是密码加密后的字符串
canal.admin.passwd = 4ACFE3202A5FF5CF467898FC58AAB1D615029441
# admin auto register
#canal.admin.register.auto = true
#canal.admin.register.cluster =
#canal.admin.register.name =
# canal server链接zookeeper集群的链接信息，有多个时以,隔开
canal.zkServers =
# flush data to zk
# canal持久化数据到zookeeper上的更新频率，单位毫秒
canal.zookeeper.flush.period = 1000
canal.withoutNetty = false
# server模式，可选项，包含tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ
canal.serverMode = tcp
# flush meta cursor/parse position to file
canal.file.data.dir = ${canal.conf.dir}
canal.file.flush.period = 1000
## memory store RingBuffer size, should be Math.pow(2,n)
# canal内存store中可缓存buffer记录数，需要为2的指数
canal.instance.memory.buffer.size = 16384
## memory store RingBuffer used memory unit size , default 1kb
# 内存记录的单位大小，默认1KB，和buffer.size组合决定最终的内存使用大小
canal.instance.memory.buffer.memunit = 1024
## meory store gets mode used MEMSIZE or ITEMSIZE
# canal内存store中数据缓存模式
# 1. ITEMSIZE : 根据buffer.size进行限制，只限制记录的数量
# 2. MEMSIZE : 根据buffer.size * buffer.memunit的大小，限制缓存记录的大小
canal.instance.memory.batch.mode = MEMSIZE
canal.instance.memory.rawEntry = true
## detecing config
# 是否开启心跳检查
canal.instance.detecting.enable = false
#canal.instance.detecting.sql = insert into retl.xdual values(1,now()) on duplicate key update x=now()
# 心跳检查sql，与上面的开启联合使用
canal.instance.detecting.sql = select 1
# 心跳检查频率，单位秒
canal.instance.detecting.interval.time = 3
# 心跳检查失败重试次数
canal.instance.detecting.retry.threshold = 3
# 心跳检查失败后，是否开启自动mysql自动切换
# 说明：比如心跳检查失败超过阀值后，如果该配置为true，canal就会自动链到mysql备库获取binlog数据
canal.instance.detecting.heartbeatHaEnable = false
# support maximum transaction size, more than the size of the transaction will be cut into multiple transactions delivery
canal.instance.transaction.size = 1024
# mysql fallback connected to new master should fallback times
# canal发生mysql切换时，在新的mysql库上查找binlog时需要往前查找的时间，单位秒
# 说明：mysql主备库可能存在解析延迟或者时钟不统一，需要回退一段时间，保证数据不丢
canal.instance.fallbackIntervalInSeconds = 60
# network config
# 网络链接参数，SocketOptions.SO_RCVBUF
canal.instance.network.receiveBufferSize = 16384
# 网络链接参数，SocketOptions.SO_SNDBUF
canal.instance.network.sendBufferSize = 16384
# 网络链接参数，SocketOptions.SO_TIMEOUT
canal.instance.network.soTimeout = 30
# binlog filter config
# 是否使用druid处理所有的ddl解析来获取库和表名
canal.instance.filter.druid.ddl = true
# 是否忽略dcl语句
canal.instance.filter.query.dcl = false
# 是否忽略dml语句
canal.instance.filter.query.dml = false
# 是否忽略ddl语句
canal.instance.filter.query.ddl = false
# 是否忽略binlog表结构获取失败的异常(主要解决回溯binlog时,对应表已被删除或者表结构和binlog不一致的情况)
canal.instance.filter.table.error = false
# 是否dml的数据变更事件(主要针对用户只订阅ddl/dcl的操作)
canal.instance.filter.rows = false
# 是否忽略事务头和尾,比如针对写入kakfa的消息时，不需要写入
canal.instance.filter.transaction.entry = false
# 是否忽略插入
canal.instance.filter.dml.insert = false
# 是否忽略修改
canal.instance.filter.dml.update = false
# 是否忽略删除
canal.instance.filter.dml.delete = false
# binlog format/image check
# 支持的binlog format格式列表
canal.instance.binlog.format = ROW,STATEMENT,MIXED
# 支持的binlog image格式列表
canal.instance.binlog.image = FULL,MINIMAL,NOBLOB
# binlog ddl isolation
# ddl语句是否单独一个batch返回(比如下游dml/ddl如果做batch内无序并发处理,会导致结构不一致)
canal.instance.get.ddl.isolation = false
# parallel parser config
# 是否开启binlog并行解析模式(串行解析资源占用少,但性能有瓶颈, 并行解析可以提升近2.5倍+)
canal.instance.parser.parallel = true
## concurrent thread number, default 60% available processors, suggest not to exceed Runtime.getRuntime().availableProcessors()
#canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16
## disruptor ringbuffer size, must be power of 2
# binlog并行解析的异步ringbuffer队列(必须为2的指数)
canal.instance.parser.parallelBufferSize = 256
# table meta tsdb info
# 是否开启tablemeta的tsdb能力
canal.instance.tsdb.enable = true
# 主要针对h2-tsdb.xml时对应h2文件的存放目录,默认为conf/xx/h2.mv.db
canal.instance.tsdb.dir = ${canal.file.data.dir:../conf}/${canal.instance.destination:}
# jdbc url的配置
canal.instance.tsdb.url = jdbc:h2:${canal.instance.tsdb.dir}/h2;CACHE_SIZE=1000;MODE=MYSQL;
# jdbc username的配置
canal.instance.tsdb.dbUsername = canal
# jdbc password的配置
canal.instance.tsdb.dbPassword = canal
# dump snapshot interval, default 24 hour
# 转储快照间隔时间，默认24小时
canal.instance.tsdb.snapshot.interval = 24
# purge snapshot expire , default 360 hour(15 days)
# 清除快照过期时间，默认15天
canal.instance.tsdb.snapshot.expire = 360
#################################################
######### destinations #############
#################################################
# 当前server上部署的instance列表
canal.destinations = example
# conf root dir
# conf/目录所在的路径
canal.conf.dir = ../conf
# auto scan instance dir add/remove and start/stop instance
# 开启instance自动扫描
canal.auto.scan = true
# instance自动扫描的间隔时间，单位秒
canal.auto.scan.interval = 5
# set this value to 'true' means that when binlog pos not found, skip to latest.
# WARN: pls keep 'false' in production env, or if you know what you want.
canal.auto.reset.latest.pos.mode = false
# 全局的tsdb配置方式的组件文件
canal.instance.tsdb.spring.xml = classpath:spring/tsdb/h2-tsdb.xml
#canal.instance.tsdb.spring.xml = classpath:spring/tsdb/mysql-tsdb.xml
# 全局配置加载方式
canal.instance.global.mode = spring
# 全局lazy模式
canal.instance.global.lazy = false
# 全局的manager配置方式的链接信息
canal.instance.global.manager.address = ${canal.admin.manager}
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/memory-instance.xml
# 全局的spring配置方式的组件文件
canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/file-instance.xml
#canal.instance.global.spring.xml = classpath:spring/default-instance.xml
### 以下为MQ的相关配置，配置具体含义根据对应的MQ解释，下面以kafka为例说明
##################################################
######### MQ Properties #############
##################################################
# aliyun ak/sk , support rds/mq
canal.aliyun.accessKey =
canal.aliyun.secretKey =
canal.aliyun.uid=
# 是否为json格式 如果设置为false,对应MQ收到的消息为protobuf格式，需要通过CanalMessageDeserializer进行解码
canal.mq.flatMessage = true
canal.mq.canalBatchSize = 50
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# Set this value to "cloud", if you want open message trace feature in aliyun.
canal.mq.accessChannel = local
canal.mq.database.hash = true
canal.mq.send.thread.size = 30
canal.mq.build.thread.size = 8
##################################################
######### Kafka #############
##################################################
# 配置单个或多个kafka访问地址(支持集群)
kafka.bootstrap.servers = 127.0.0.1:9092
# kafka中的acks参数
kafka.acks = all
# kafka服务端指定压缩算法的参数compression.type
kafka.compression.type = none
# kafka批处理大小
kafka.batch.size = 16384
# 延时
kafka.linger.ms = 1
# kafka最大请求量
kafka.max.request.size = 1048576
# 内存缓冲的大小
kafka.buffer.memory = 33554432
# kafka重试机制中的max.in.flight.requests.per.connection参数
kafka.max.in.flight.requests.per.connection = 1
kafka.retries = 0
# 是否开启kafka的kerberos认证
kafka.kerberos.enable = false
kafka.kerberos.krb5.file = "../conf/kerberos/krb5.conf"
kafka.kerberos.jaas.file = "../conf/kerberos/jaas.conf"
##################################################
######### RocketMQ #############
##################################################
rocketmq.producer.group = test
rocketmq.enable.message.trace = false
rocketmq.customized.trace.topic =
rocketmq.namespace =
rocketmq.namesrv.addr = 127.0.0.1:9876
rocketmq.retry.times.when.send.failed = 0
rocketmq.vip.channel.enabled = false
rocketmq.tag =
##################################################
######### RabbitMQ #############
##################################################
rabbitmq.host =
rabbitmq.virtual.host =
rabbitmq.exchange =
rabbitmq.username =
rabbitmq.password =
rabbitmq.deliveryMode =
配置完成，启动运行
3 SpringBoot集成Canal
POM依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbutils</groupId>
<artifactId>commons-dbutils</artifactId>
<version>1.7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
</dependencies>
修改properties配置文件
mysql数据库连接
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/guli?serverTimezone=GMT%2B8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
修改Application启动类
创建Canal配置类自动监听
package com.canal.config;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import org.apache.commons.dbutils.DbUtils;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import javax.sql.DataSource;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
/**
* @Author: dang
* @Date: 2022/2/9 16:52
*/
@Component
public class CanalClient {
//sql队列
private Queue<String> SQL_QUEUE = new ConcurrentLinkedQueue<>();
@Resource
private DataSource dataSource;
/**
* canal入库方法
*/
public void run() {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new
/*
* 此处Ip地址为linux虚拟机地址
* 端口号为固定 11111
* 其他不用修改
*/
InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
int emptyCount = 0;
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
int totalEmptyCount = 120;
try {
while (emptyCount < totalEmptyCount) {
//尝试从master那边拉去数据batchSize条记录，有多少取多少
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
emptyCount++;
Thread.sleep(1000);
} else {
emptyCount = 0;
dataHandle(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId);
//当队列里面堆积的sql大于一定数值的时候就模拟执行
if (SQL_QUEUE.size() >= 1) {
executeQueueSql();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 模拟执行队列里面的sql语句
*/
public void executeQueueSql() {
int size = SQL_QUEUE.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String sql = SQL_QUEUE.poll();
System.out.println("[sql]----> " + sql);
this.execute(sql.toString());
}
}
/**
* 数据处理
* @param entrys
*/
private void dataHandle(List<Entry> entrys) throws
InvalidProtocolBufferException {
for (Entry entry : entrys) {
if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChange.getEventType();
if (eventType == EventType.DELETE) {
saveDeleteSql(entry);
} else if (eventType == EventType.UPDATE) {
saveUpdateSql(entry);
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
saveInsertSql(entry);
}
}
}
}
/**
* 保存更新语句
* @param entry
*/
private void saveUpdateSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> newColumnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("update " +
entry.getHeader().getTableName() + " set ");
for (int i = 0; i < newColumnList.size(); i++) {
sql.append(" " + newColumnList.get(i).getName()
+ " = '" + newColumnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != newColumnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(" where ");
List<Column> oldColumnList = rowData.getBeforeColumnsList();
for (Column column : oldColumnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存删除语句
*
* @param entry
*/
private void saveDeleteSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getBeforeColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("delete from " +
entry.getHeader().getTableName() + " where ");
for (Column column : columnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存插入语句
*
* @param entry
*/
private void saveInsertSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("insert into "+entry.getHeader().getTableName() + " (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append(columnList.get(i).getName());
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(") VALUES (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
// if(i == 0){
// sql.append("null");
// }else{
sql.append("'" + columnList.get(i).getValue() + "'");
// }
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(")");
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 入库
* @param sql
*/
public void execute(String sql) {
Connection con = null;
try {
if(null == sql) return;
con = dataSource.getConnection();
QueryRunner qr = new QueryRunner();
int row = qr.execute(con, sql);
System.out.println("update: "+ row);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtils.closeQuietly(con);
}
}
}
华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发空间，汇聚了华为优质开发资源及工具，致力于让每一位开发者拥有一台云主机，基于华为根生态开发、创新。
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