1、接入kafka 

（第一节内容来自官方文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart）

Canal Kafka RocketMQ QuickStart

基本说明

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有:

环境版本

  • 操作系统：CentOS release 6.6 (Final)
  • java版本: jdk1.8
  • canal 版本: 请下载最新的安装包，本文以当前v1.1.1 的canal.deployer-1.1.1.tar.gz为例
  • MySQL版本 ：5.7.18
  • 注意 ： 关闭所有机器的防火墙，同时注意启动可以相互telnet ip 端口

一、 安装zookeeper

参考：Zookeeper QuickStart

二、安装MQ

三、 安装canal.server

3.1 下载压缩包

到官网地址(release)下载最新压缩包,请下载 canal.deployer-latest.tar.gz

3.2 将canal.deployer 复制到固定目录并解压

mkdir -p /usr/local/canal
cp   canal.deployer-1.1.1.tar.gz   /usr/local/canal
tar -zxvf canal.deployer-1.1.1.tar.gz

3.3 配置修改参数

a. 修改instance 配置文件 vi conf/example/instance.properties

#  按需修改成自己的数据库信息
#################################################
...
canal.instance.master.address=192.168.1.20:3306
# username/password,数据库的用户名和密码
...
canal.instance.dbUsername = canal
canal.instance.dbPassword = canal
...
# mq config
canal.mq.topic=example
# 针对库名或者表名发送动态topic
#canal.mq.dynamicTopic=mytest,.*,mytest.user,mytest\\..*,.*\\..*
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.partitionsNum=3
#库名.表名: 唯一主键，多个表之间用逗号分隔
#canal.mq.partitionHash=mytest.person:id,mytest.role:id
#################################################

对应ip 地址的MySQL 数据库需进行相关初始化与设置, 可参考 Canal QuickStart

b. 修改canal 配置文件vi /usr/local/canal/conf/canal.properties

# ...
# 可选项: tcp(默认), kafka, RocketMQ
canal.serverMode = kafka
# ...
# kafka/rocketmq 集群配置: 192.168.1.117:9092,192.168.1.118:9092,192.168.1.119:9092 
canal.mq.servers = 127.0.0.1:6667
canal.mq.retries = 0
# flagMessage模式下可以调大该值, 但不要超过MQ消息体大小上限
canal.mq.batchSize = 16384
canal.mq.maxRequestSize = 1048576
# flatMessage模式下请将该值改大, 建议50-200
canal.mq.lingerMs = 1
canal.mq.bufferMemory = 33554432
# Canal的batch size, 默认50K, 由于kafka最大消息体限制请勿超过1M(900K以下)
canal.mq.canalBatchSize = 50
# Canal get数据的超时时间, 单位: 毫秒, 空为不限超时
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# 是否为flat json格式对象
canal.mq.flatMessage = false
canal.mq.compressionType = none
canal.mq.acks = all
# kafka消息投递是否使用事务
canal.mq.transaction = false

mq相关参数说明

参数名参数说明默认值
canal.mq.serverskafka为bootstrap.servers
rocketMQ中为nameserver列表		127.0.0.1:6667
canal.mq.retries发送失败重试次数0
canal.mq.batchSizekafka为ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG
rocketMQ无意义		16384
canal.mq.maxRequestSizekafka为ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG
rocketMQ无意义		1048576
canal.mq.lingerMskafka为ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG , 如果是flatMessage格式建议将该值调大, 如: 200
rocketMQ无意义		1
canal.mq.bufferMemorykafka为ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG
rocketMQ无意义		33554432
canal.mq.ackskafka为ProducerConfig.ACKS_CONFIG
rocketMQ无意义		all
canal.mq.kafka.kerberos.enablekafka为ProducerConfig.ACKS_CONFIG
rocketMQ无意义		false
canal.mq.kafka.kerberos.krb5FilePathkafka kerberos认证
rocketMQ无意义		../conf/kerberos/krb5.conf
canal.mq.kafka.kerberos.jaasFilePathkafka kerberos认证
rocketMQ无意义		../conf/kerberos/jaas.conf
canal.mq.producerGroupkafka无意义
rocketMQ为ProducerGroup名		Canal-Producer
canal.mq.accessChannelkafka无意义
rocketMQ为channel模式，如果为aliyun则配置为cloud		local
---------
canal.mq.vhost=rabbitMQ配置无
canal.mq.exchange=rabbitMQ配置无
canal.mq.username=rabbitMQ配置无
canal.mq.password=rabbitMQ配置无
canal.mq.aliyunuid=rabbitMQ配置无
---------
canal.mq.canalBatchSize获取canal数据的批次大小50
canal.mq.canalGetTimeout获取canal数据的超时时间100
canal.mq.parallelThreadSizemq数据转换并行处理的并发度8
canal.mq.flatMessage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		false
---------
canal.mq.topicmq里的topic名无
canal.mq.dynamicTopicmq里的动态topic规则, 1.1.3版本支持无
canal.mq.partition单队列模式的分区下标，1
canal.mq.partitionsNum散列模式的分区数无
canal.mq.partitionHash散列规则定义
库名.表名 : 唯一主键，比如mytest.person: id
1.1.3版本支持新语法，见下文		无

canal.mq.dynamicTopic 表达式说明

canal 1.1.3版本之后, 支持配置格式：schema 或 schema.table，多个配置之间使用逗号或分号分隔

  • 例子1：test\\.test 指定匹配的单表，发送到以test_test为名字的topic上
  • 例子2：.*\\..* 匹配所有表，则每个表都会发送到各自表名的topic上
  • 例子3：test 指定匹配对应的库，一个库的所有表都会发送到库名的topic上
  • 例子4：test\\..* 指定匹配的表达式，针对匹配的表会发送到各自表名的topic上
  • 例子5：test,test1\\.test1，指定多个表达式，会将test库的表都发送到test的topic上，test1\\.test1的表发送到对应的test1_test1 topic上，其余的表发送到默认的canal.mq.topic值

为满足更大的灵活性，允许对匹配条件的规则指定发送的topic名字，配置格式：topicName:schema 或 topicName:schema.table

  • 例子1: test:test\\.test 指定匹配的单表，发送到以test为名字的topic上
  • 例子2: test:.*\\..* 匹配所有表，因为有指定topic，则每个表都会发送到test的topic下
  • 例子3: test:test 指定匹配对应的库，一个库的所有表都会发送到test的topic下
  • 例子4：testA:test\\..* 指定匹配的表达式，针对匹配的表会发送到testA的topic下
  • 例子5：test0:test,test1:test1\\.test1，指定多个表达式，会将test库的表都发送到test0的topic下，test1\\.test1的表发送到对应的test1的topic下，其余的表发送到默认的canal.mq.topic值

大家可以结合自己的业务需求，设置匹配规则，建议MQ开启自动创建topic的能力

canal.mq.partitionHash 表达式说明

canal 1.1.3版本之后, 支持配置格式：schema.table:pk1^pk2，多个配置之间使用逗号分隔

  • 例子1：test\\.test:pk1^pk2 指定匹配的单表，对应的hash字段为pk1 + pk2
  • 例子2：.*\\..*:id 正则匹配，指定所有正则匹配的表对应的hash字段为id
  • 例子3：.*\\..*:$pk$ 正则匹配，指定所有正则匹配的表对应的hash字段为表主键(自动查找)
  • 例子4: 匹配规则啥都不写，则默认发到0这个partition上
  • 例子5：.*\\..* ，不指定pk信息的正则匹配，将所有正则匹配的表,对应的hash字段为表名
    • 按表hash: 一张表的所有数据可以发到同一个分区，不同表之间会做散列 (会有热点表分区过大问题)
  • 例子6: test\\.test:id,.\\..* , 针对test的表按照id散列,其余的表按照table散列

注意：大家可以结合自己的业务需求，设置匹配规则，多条匹配规则之间是按照顺序进行匹配(命中一条规则就返回)

其他详细参数可参考Canal AdminGuide

mq顺序性问题

binlog本身是有序的，写入到mq之后如何保障顺序是很多人会比较关注，在issue里也有非常多人咨询了类似的问题，这里做一个统一的解答

  1. canal目前选择支持的kafka/rocketmq，本质上都是基于本地文件的方式来支持了分区级的顺序消息的能力，也就是binlog写入mq是可以有一些顺序性保障，这个取决于用户的一些参数选择
  2. canal支持MQ数据的几种路由方式：单topic单分区，单topic多分区、多topic单分区、多topic多分区
  • canal.mq.dynamicTopic，主要控制是否是单topic还是多topic，针对命中条件的表可以发到表名对应的topic、库名对应的topic、默认topic name
  • canal.mq.partitionsNum、canal.mq.partitionHash，主要控制是否多分区以及分区的partition的路由计算，针对命中条件的可以做到按表级做分区、pk级做分区等
  1. canal的消费顺序性，主要取决于描述2中的路由选择，举例说明：
  • 单topic单分区，可以严格保证和binlog一样的顺序性，缺点就是性能比较慢，单分区的性能写入大概在2~3k的TPS
  • 多topic单分区，可以保证表级别的顺序性，一张表或者一个库的所有数据都写入到一个topic的单分区中，可以保证有序性，针对热点表也存在写入分区的性能问题
  • 单topic、多topic的多分区，如果用户选择的是指定table的方式，那和第二部分一样，保障的是表级别的顺序性(存在热点表写入分区的性能问题)，如果用户选择的是指定pk hash的方式，那只能保障的是一个pk的多次binlog顺序性 ** pk hash的方式需要业务权衡，这里性能会最好，但如果业务上有pk变更或者对多pk数据有顺序性依赖，就会产生业务处理错乱的情况. 如果有pk变更，pk变更前和变更后的值会落在不同的分区里，业务消费就会有先后顺序的问题，需要注意

MQ发送性能数据

1.1.5版本可以在5k~50k左右，具体可参考：Canal-MQ-Performance

阿里云RocketMQ对接参数

# 配置ak/sk
canal.aliyun.accessKey = XXX
canal.aliyun.secretKey = XXX
# 配置topic
canal.mq.accessChannel = cloud
canal.mq.servers = 内网接入点
canal.mq.producerGroup = GID_**group（在后台创建）
canal.mq.namespace = rocketmq实例id
canal.mq.topic=（在后台创建）

3.4 启动

cd /usr/local/canal/
sh bin/startup.sh

3.5 查看日志

a.查看 logs/canal/canal.log

vi logs/canal/canal.log

b. 查看instance的日志：

vi logs/example/example.log

3.6 关闭

cd /usr/local/canal/
sh bin/stop.sh

3.7 MQ数据消费

canal.client下有对应的MQ数据消费的样例工程,包含数据编解码的功能

2、拓展 动态topic

2.1 前期准备

2.1.1 kafka配置设置自动创建topic

vim /kafka_2.11/config/server.properties

 若配置里有该配置项则修改，无则添加(三个分区，三个副本)

num.partitions=3
auto.create.topics.enable=true
default.replication.factor=3

重启，不太熟悉kafka怎么安装的可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/Zsigner/article/details/107382520

2.1.2 修改canal配置文件

# table regex
#canal.instance.filter.regex=.*\\..*
#canal.instance.filter.regex=cstat\\t_clock_analysis_enter_record,db_operate_log\\t_admin_log_2020_10
canal.instance.filter.regex=db_test\\.test
# 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
canal.mq.topic=warehouse-test
# dynamic topic route by schema or table regex
#canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\..*,.*\\..*
canal.mq.dynamicTopic=db_test.test
canal.mq.partition=0

主要是红色部分：

注意：1、canal.mq.topic 会是默认topic，就是匹配了的会写入db_test_test 这个topic，不匹配的就会写入warehouse-test

           2、不想使用数据库+表明的topic，可以指定，canal.mq.dynamicTopic=test-topic:db_test.test,就可以打到test-topic中

测试 successed，看到是需要的内容：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic db_test_test

3、中间遇到的报错

当然过程不可能一下子就弄好的，也会遇到一下奇奇怪怪的错误，比如下面的：

ERROR c.a.o.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer - java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
java.lang.RuntimeException: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.send(CanalKafkaProducer.java:183) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter.worker(CanalMQStarter.java:185) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter.access$500(CanalMQStarter.java:25) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter$CanalMQRunnable.run(CanalMQStarter.java:227) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) [na:1.8.0_112]
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) [na:1.8.0_112]
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) [na:1.8.0_112]
Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer$FutureFailure.<init>(KafkaProducer.java:1150) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.doSend(KafkaProducer.java:846) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.send(KafkaProducer.java:784) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.send(KafkaProducer.java:671) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.produce(CanalKafkaProducer.java:267) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.send(CanalKafkaProducer.java:260) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.lambda$send$0(CanalKafkaProducer.java:155) ~[na:na]
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ~[na:1.8.0_112]
        ... 3 common frames omitted
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.

ERROR c.a.o.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer - java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
java.lang.RuntimeException: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.send(CanalKafkaProducer.java:183) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter.worker(CanalMQStarter.java:185) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter.access$500(CanalMQStarter.java:25) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at com.alibaba.otter.canal.server.CanalMQStarter$CanalMQRunnable.run(CanalMQStarter.java:227) [canal.server-1.1.5-SNAPSHOT.jar:na]
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) [na:1.8.0_112]
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) [na:1.8.0_112]
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) [na:1.8.0_112]
Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer$FutureFailure.<init>(KafkaProducer.java:1150) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.doSend(KafkaProducer.java:846) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.send(KafkaProducer.java:784) ~[na:na]
        at org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer.send(KafkaProducer.java:671) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.produce(CanalKafkaProducer.java:267) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.send(CanalKafkaProducer.java:260) ~[na:na]
        at com.alibaba.otter.canal.connector.kafka.producer.CanalKafkaProducer.lambda$send$0(CanalKafkaProducer.java:155) ~[na:na]
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ~[na:1.8.0_112]
        ... 3 common frames omitted
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.

解决

我会把主要的内容截图（就是解决方法）出来具体的可以去看看下面的链接：

参考内容：https://github.com/alibaba/canal/issues/2244，https://github.com/alibaba/canal/issues/1716

 

 

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