MySQL实时增量同步工具之go-mysql-transfer

本文主要是介绍MySQL实时增量同步工具之go-mysql-transfer，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

MySQL实时增量同步工具之go-mysql-transfer

- 简介
- 前提条件
- 特性
- 与同类工具比较
- 实现原理
- go-mysql部署运行
- 监控
- 同步数据到Elasticsearch
- - 基于规则同步
  - 规则示例
  - - 示例一
    - 示例二
  - 基于Lua脚本同步
  - Lua示例
  - - 示例一
    - 示例二
  - esOps模块
- 同步数据到RocketMQ
- - RocketMQ配置
  - 基于规则同步
  - 示例
  - - 示例一
    - 示例二
    - 示例三
- 同步数据到Redis
- 同步数据到MongoDB
- 同步数据到RocketMQ
- 同步数据到Kafka
- 同步数据到RabbitMQ
- 全量数据导入
- Lua脚本
- 性能
- 总结

MySQL实时增量同步工具之go-mysql-transfer

Elasticsearch笔记之安装、配置、Kibana基础

go-mysql-transfer官方手册

GO笔记之环境安装

技术选型：Mysql8 + go-mysql-transfer + ElasticSearch7.13

简介

go-mysql-transfer是一款MySQL数据库实时增量同步工具。需要GO环境

能够监听MySQL二进制日志(Binlog)的变动，将变更内容形成指定格式的消息，实时发送到接收端。从而在数据库和接收端之间形成一个高性能、低延迟的增量数据同步更新管道。

工作需要研究了下阿里开源的MySQL Binlog增量订阅消费组件canal，其功能强大、运行稳定，但是有些方面不是太符合需求，主要有如下三点：

1、需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据

2、server-client模式，需要同时部署server和client两个组件，我们的项目中有6个业务数据库要实时同步到redis，意味着要多部署12个组件，硬件和运维成本都会增加。

3、从server端到client端需要经过一次网络传输和序列化反序列化操作，然后再同步到接收端，感觉没有直接怼到接收端更高效。

前提条件

MySQL 服务器需要开启 row 模式的 binlog。
因为要使用 mysqldump 命令，因此该进程的所在的服务器需要部署这一工具。
这一工具使用 GoLang 开发，需要 Go 1.9+ 的环境进行构建。
可用的 MySQL、Elasticsearch 以及 Kibana 实例。权限需要大一些。
- mysql binlog必须是ROW模式
- 要同步的mysql数据表必须包含主键，否则直接忽略，这是因为如果数据表没有主键，UPDATE和DELETE操作就会因为在ES中找不到对应的document而无法进行同步
- 不支持程序运行过程中修改表结构
- 要赋予用于连接mysql的账户RELOAD权限以及REPLICATION权限, SUPER权限
```
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'elastic'@'IP';
GRANT RELOAD ON *.* TO 'elastic'@'IP';
UPDATE mysql.user SET Super_Priv='Y' WHERE user='elastic' AND host='IP'；
```

特性

1、简单，不依赖其它组件，一键部署
2、集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、HTTP API等，无需编写客户端，开箱即用
3、内置丰富的数据解析、消息生成规则，支持模板语法
4、支持Lua脚本扩展，可处理复杂逻辑，如：数据的转换、清洗、打宽
5、集成Prometheus客户端，支持监控、告警
6、集成Web Admin监控页面
7、支持高可用集群部署
8、数据同步失败重试
9、支持全量数据初始化

与同类工具比较

特色	Canal	mysql_stream	go-mysql-transfer	Maxwell
开发语言	Java	Python	Golang	Java
高可用	支持	支持	支持	支持
接收端	编码定制	Kafka等(MQ)	Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、HTTP API 等	Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件等
全量数据初始化	不支持	支持	支持	支持
数据格式	编码定制	Json（固定格式）	Json（规则配置) 模板语法 Lua脚本	JSON
性能(4-8TPS)

实现原理

1、go-mysql-transfer将自己伪装成MySQL的Slave，

2、向Master发送dump协议获取binlog，解析binlog并生成消息

3、将生成的消息实时、批量发送给接收端

如下图所示：

go-mysql部署运行

开启MySQL的binlog

修改app.yml

命令行运行
Windows直接运行 go-mysql-transfer.exe
Linux执行 nohup go-mysql-transfer &

监控

go-mysql-transfer支持两种监控模式，Prometheus和内置的Web Admin

同步数据到Elasticsearch

配置文件——相关配置如下：

# app.yml
#目标类型
target: elasticsearch 

#elasticsearch连接配置
es_addrs: 127.0.0.1:9200 #连接地址，多个用逗号分隔
es_version: 7 # Elasticsearch版本，支持6和7、默认为7
#es_password:  # 用户名
#es_version:  # 密码

目前支持Elasticsearch6、Elasticsearch7两个版本

基于规则同步

规则示例

t_user表，数据如下：

示例一

使用上述配置
自动创建的Mapping，如下：

同步到Elasticsearch的数据如下:

示例二

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss

    #Elasticsearch相关
    es_index: user_index #Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
      -  
        column: REMARK #数据库列名称
        field: remark #映射后的ES字段名称
        type: text #ES字段类型
        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
        #format: #日期格式，type为date此项有意义
      -  
        column: USER_NAME #数据库列名称
        field: account #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型

es_mappings配置项表示定义索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则使用列类型自动创建索引的mappings(映射关系)。

创建的Mapping，如下：

同步到Elasticsearch的数据如下:

基于Lua脚本同步

使用Lua脚本可以实现更复杂的数据处理逻辑，go-mysql-transfer支持Lua5.1语法

Lua示例

t_user表，数据如下：

示例一

引入Lua脚本：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    lua_file_path: lua/t_user_es.lua   #lua脚本文件
    es_index: user_index #Elasticsearch Index名称,可以为空，默认使用表(Table)名称
    es_mappings: #索引映射，可以为空，为空时根据数据类型自行推导ES推导
      -  
        field: id #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: userName #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: password #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型
      -  
        field: createTime #映射后的ES字段名称
        type: date #ES字段类型
        format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #日期格式，type为date此项有意义
      -  
        field: remark #映射后的ES字段名称
        type: text #ES字段类型
        analyzer: ik_smart #ES分词器，type为text此项有意义
      -  
        field: source #映射后的ES字段名称
        type: keyword #ES字段类型

其中，
es_mappings 表示索引的mappings(映射关系)，不定义es_mappings则根据字段的值自动创建mappings(映射关系)。根据es_mappings 生成的mappings如下：

Lua脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块

local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称
local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、delete

local id = row["ID"] --获取ID列的值
local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值
local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值
local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值
local remark = row["REMARK"] --获取REMARK列的值

local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集
result["id"] = id
result["userName"] = userName
result["password"] = password
result["createTime"] = createTime
result["remark"] = remark
result["source"] = "binlog" -- 数据来源

if action == "insert" then -- 只监听新增事件
    ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串
end

同步到Elasticsearch的数据如下:

示例二

引入Lua脚本：

    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    lua_file_path: lua/t_user_es2.lua   #lua脚本文件

未明确定义index名称、mappings，es会根据值自动创建一个名为t_user的index。

使用如下脚本：

local ops = require("esOps") --加载elasticsearch操作模块

local row = ops.rawRow()  --当前数据库的一行数据,table类型，key为列名称
local action = ops.rawAction()  --当前数据库事件,包括：insert、update、delete

local id = row["ID"] --获取ID列的值
local userName = row["USER_NAME"] --获取USER_NAME列的值
local password = row["PASSWORD"] --获取USER_NAME列的值
local createTime = row["CREATE_TIME"] --获取CREATE_TIME列的值
local result = {}  -- 定义一个table,作为结果集
result["id"] = id
result["userName"] = userName
result["password"] = password
result["createTime"] = createTime
result["remark"] = remark
result["source"] = "binlog" -- 数据来源

if action == "insert" then -- 只监听新增事件
	ops.INSERT("t_user",id,result) -- 新增，参数1为index名称，string类型；参数2为要插入的数据主键；参数3为要插入的数据，tablele类型或者json字符串
end

同步到Elasticsearch的数据如下:

esOps模块

提供的方法如下：

INSERT: 插入操作,如：ops.INSERT(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要插入数据的主键；参数result为要插入的数据，可以为table类型或者json字符串
UPDATE: 修改操作,如：ops.UPDATE(index,id,result)。参数index为索引名称，字符串类型；参数index为要修改数据的主键；参数result为要修改的数据，可以为table类型或者json字符串
DELETE: 删除操作,如：ops.DELETE(index,id)。参数index为索引名称，字符串类型；参数id为要删除的数据主键，类型不限；

同步数据到RocketMQ

RocketMQ配置

基于规则同步

格式	说明	举例
json	json	{“id”: “1001”,“userName”: “admin”,“password”: “123456”, “createTime”: “2020-07-20 14:29:19”}
kv-commas	key-value逗号分隔	id=1001,userName=admin,password=123456,createTime=2020-07-20 14:29:19
v-commas	value逗号分隔	1001,admin,123456,2020-07-20 14:29:19

示例

t_user表，数据如下：

在RocketMQ中创建名称为transfer_test_topic的topic，注意topic名称一定要和rule规则中rocketmq_topic配置项的值一致

示例一

使用上述配置

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:

update事件，同步到RocketMQ的数据如下:

reserve_raw_data设置为true,update事件，同步到RocketMQ的数据如下:

其中，raw属性为update之前的旧数据
delete事件，同步到RocketMQ的数据如下:

示例二

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    column_mappings: USER_NAME=account    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    value_encoder: json  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}|{{.REAL_NAME}}|{{if eq .STATUS 0}}停用{{else}}启用{{end}}'

    #rocketmq相关
    rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称
    #reserve_raw_data: false #保留update之前的数据，针对rocketmq、kafka、rabbitmq有用;默认为false

其中，
column_mappings表示对列名称进行重新映射

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:

其中，属性名称USER_NAME变为了account

示例三

配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    #order_by_column: id #排序字段，存量数据同步时不能为空
    column_lower_case: true #列名称转为小写,默认为false
    #column_upper_case:false#列名称转为大写,默认为false
    #column_underscore_to_camel: true #列名称下划线转驼峰,默认为false
    # 包含的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  为空时表示包含全部列
    #include_columns: ID,USER_NAME,PASSWORD
    #exclude_columns: BIRTHDAY,MOBIE # 排除掉的列，多值逗号分隔，如：id,name,age,area_id  默认为空
    #column_mappings: USER_NAME=account    #列名称映射，多个映射关系用逗号分隔，如：USER_NAME=account 表示将字段名USER_NAME映射为account
    default_column_values: area_name=合肥  #默认的列-值，多个用逗号分隔，如：source=binlog,area_name=合肥
    #date_formatter: yyyy-MM-dd #date类型格式化， 不填写默认yyyy-MM-dd
    #datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp类型格式化，不填写默认yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    value_encoder: v-commas  #值编码，支持json、kv-commas、v-commas；默认为json
    #value_formatter: '{{.ID}}|{{.USER_NAME}}' # 值格式化表达式，如：{{.ID}}|{{.USER_NAME}},{{.ID}}表示ID字段的值、{{.USER_NAME}}表示USER_NAME字段的值

    #rocketmq相关
    rocketmq_topic: transfer_test_topic #rocketmq topic，可以为空，默认使用表名称

其中，
value_encoder表示消息编码方式

insert事件，同步到RocketMQ的数据如下:

同步数据到Redis

Redis配置
基于规则同步
基于Lua脚本同步

同步数据到MongoDB

MongoDB配置
基于规则同步
基于Lua脚本同步

同步数据到RocketMQ

RocketMQ配置
基于规则同步
基于Lua脚本同步

同步数据到Kafka

Kafka配置
基于规则同步
基于Lua脚本同步

同步数据到RabbitMQ

RabbitMQ配置
基于规则同步
基于Lua脚本同步

全量数据导入

Lua脚本

Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。开发者只需要花费少量时间就能大致掌握Lua的语法，照虎画猫写出可用的脚本。

基于Lua的高扩展性，可以实现更为复杂的数据解析、消息生成逻辑，定制需要的数据格式。

基础模块
Json模块
HttpClient模块
DBClient模块

性能

性能测试地址

总结

go-mysql-elasticsearch 实现增量|全量数据同步
go-mysql-elasticsearch可以实现同步insert、update、delete操作
go-mysql-elasticsearch 稳定性差点，出现过无法同步成功的情况，没有详细日志，不便于排查

参考：

官方手册

https://blog.csdn.net/weixin_30884743/article/details/114171282

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