Canal1--搭建Canal监听数据库变化

1.安装mysql

默认安装了mysql（版本8.0.x）；

新创建用户

-- 创建用户 用户名：canal 密码：Canal@123456
create user 'canal'@'%' identified by 'Canal@123456';

授权

grant SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT on *.* to 'canal'@'%' with grant option;

flush privileges;

查看MySQL是否开启binlog模式

show variables like 'log_bin';

查看当前正在写入的binlog日志：

show master status;

记住文件名和偏移量

2.安装Canal

去官网下载页面进行下载；

我这里下载的是1.1.7的版本：

解压canal.deployer-1.1.7.tar.gz，我们可以看到里面有五个文件夹：

打开配置文件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=自己的日志名称
# mysql主库链接时起始的binlog偏移量
canal.instance.master.position=日志的偏移量
# 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
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=

开启Canal服务端：
进入bin目录

.\startup.bat

3.Java客户端操作

首先引入maven依赖：

<!--canal客户端-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
            <artifactId>canal.client</artifactId>
            <version>1.1.7</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
            <artifactId>canal.protocol</artifactId>
            <version>1.1.7</version>
        </dependency>

然后创建一个CanalClient类

import com.alibaba.otter.canal.client.*;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

@Component
public class CanalClient implements InitializingBean {

    private final static int BATCH_SIZE = 1000;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 创建链接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111),
                "example", "", "");
        try {
            //打开连接
            connector.connect();
            //订阅数据库表,全部表
            connector.subscribe(".*\\..*");
            //回滚到未进行ack的地方，下次fetch的时候，可以从最后一个没有ack的地方开始拿
            connector.rollback();
            while (true) {
                // 获取指定数量的数据
                Message message = connector.getWithoutAck(BATCH_SIZE);
                //获取批量ID
                long batchId = message.getId();
                //获取批量的数量
                int size = message.getEntries().size();
                //如果没有数据
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    try {
                        //线程休眠2秒
                        Thread.sleep(2000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                } else {
                    //如果有数据,处理数据
                    printEntry(message.getEntries());
                }
                //进行 batch id 的确认。确认之后，小于等于此 batchId 的 Message 都会被确认。
                connector.ack(batchId);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    /**
     * 打印canal server解析binlog获得的实体类信息
     */
    private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                //开启/关闭事务的实体类型，跳过
                continue;
            }
            //RowChange对象，包含了一行数据变化的所有特征
            //比如isDdl 是否是ddl变更操作 sql 具体的ddl sql beforeColumns afterColumns 变更前后的数据字段等等
            RowChange rowChage;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
            }
            //获取操作类型：insert/update/delete类型
            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            //打印Header信息
            System.out.println(String.format("================》; binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));
            //判断是否是DDL语句
            if (rowChage.getIsDdl()) {
                System.out.println("================》;isDdl: true,sql:" + rowChage.getSql());
            }
            //获取RowChange对象里的每一行数据，打印出来
            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                //如果是删除语句
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    //如果是新增语句
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                    //如果是更新的语句
                } else {
                    //变更前的数据
                    System.out.println("------->; before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    //变更后的数据
                    System.out.println("------->; after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }

    private static void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

完成之后再对应数据库进行操作，控制台会打印对应的操作，说明对数据的写入操作进行了有效的监控；
注意只读操作并不会写入binlog也不会被Canal监控到（也没必要监控读取操作）。