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使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

作者:坚持是一种态度  发布时间:2024-01-20 22:48:39 

标签:canal,mysql,elasticsearch,索引

业务场景

  • 使用elasticsearch作为全文搜索引擎,对标题、内容等,实现智能搜索、输入提示、拼音搜索等

  • elasticsearch索引与数据库数据不一致,导致搜索到不应被搜到的结果,或者搜不到已有数据

  • 索引相关业务,影响其他业务操作,如索引删除失败导致数据库删除失败

  • 为了减少对现有业务的侵入,基于数据库层面,对信息表进行监控,但需要索引的字段变动时,更新索引

  • 由于使用的是mysql数据库,故决定采用alibaba的canal中间件

  • 主要是监控信息基表base,监控这一张表的数据变动,mq消息消费时,重新从数据库查询数据更新或删除索引(数据无法直接使用,要数据清洗,需要关联查询拼接处理等)

  • 大致逻辑

数据库变动 -> 产生binlog -> canal监控读取binlog -> 发送mq -> 索引服务消费mq -> 查询数据库 -> 更新索引 -> 消息ack

安装

下载安装

wget 地址解压即可修改配置即可启动使用wget 下载太慢了,可以自己下载下来再传到centos服务器里github1.1.5地址:https://github.com/alibaba/canal/releases/tag/canal-1.1.5

数据库启用row binlog

  • 修改mysql数据库 my.cnf

  • 开启 Binlog 写入功能,配置 binlog-format 为 ROW 模式

log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 replaction 不要和 canal 的 slaveId 重复

建立canal授权账号

CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';  
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

使用

修改配置文件canal.properties

  • 主配置文件canal.properties

  • 配置你的连接canal.destinations = example,默认了个example

  • 启用rabbitMQ canal.serverMode = rabbitMQ

##################################################
#########     RabbitMQ     #############
# 提前建好 用户、vhost、exchange
##################################################
rabbitmq.host = 192.168.1.171:5672
rabbitmq.virtual.host = sql
rabbitmq.exchange = sqlBinLogExchange
rabbitmq.username = admin
rabbitmq.password = admin
rabbitmq.deliveryMode = Direct

配置单个连接

  • canal/conf/

  • 修改instance.properties

  • 需要配置数据库连接canal.instance.master.address

  • 配置表过滤规则,canal.instance.filter.regex,注意.\\

  • 配置路由规则canal.mq.topic

示例如下

#################################################
## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen
# canal.instance.mysql.slaveId=0
# enable gtid use true/false
canal.instance.gtidon=false
# position info 写连接即可,其他省略,会自动获取
canal.instance.master.address=192.168.1.175:3306
canal.instance.master.journal.name=
canal.instance.master.position=
canal.instance.master.timestamp=
canal.instance.master.gtid=
# rds oss binlog
canal.instance.rds.accesskey=
canal.instance.rds.secretkey=
canal.instance.rds.instanceId=
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable=true
#canal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb
#canal.instance.tsdb.dbUsername=canal
#canal.instance.tsdb.dbPassword=canal
#canal.instance.standby.address =
#canal.instance.standby.journal.name =
#canal.instance.standby.position =
#canal.instance.standby.timestamp =
#canal.instance.standby.gtid=
# username/password  先前建好的数据库用户名密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.connectionCharset = UTF-8
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
#canal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==
# table regex 只监控部分表
canal.instance.filter.regex=.*\\.cms_base_content
# 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 这个是routerkey,要配置
canal.mq.topic=anhui_szf
# dynamic topic route by schema or table regex
#canal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\..*,.*\\..*
canal.mq.partition=0
# hash partition config
#canal.mq.partitionsNum=3
#canal.mq.partitionHash=test.table:id^name,.*\\..*
#canal.mq.dynamicTopicPartitionNum=test.*:4,mycanal:6

配置多个连接

  • conf下新建文件夹,复制一份instance.properties

  • canal.destinations里添加上面的文件夹名称

  • 可以使用不同的canal.mq.topic,路由到不同队列

配置rabbitMQ

  • 登入你的rabbitMQ管理界面http://192.168.1.***:15672/

  • 确保用户存在,且有权限

  • 确保vhost存在,没使用默认的/,则创建

使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

新建你的exchange

使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

新建你的queue

使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

根据前面配置的topic,作为routerkeyexchangequeue起来

使用canal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新问题

程序改动

canal源码

  • 修改CanalRabbitMQProducer.java

  • 实现只监控部分字段

  • 处理mq消息体,去除不需要的东西,减少数据传输

  • 主要修改了send(MQDestination canalDestination, String topicName, Message messageSub)

package com.alibaba.otter.canal.connector.rabbitmq.producer;
... ... 省略
@SPI("rabbitmq")
public class CanalRabbitMQProducer extends AbstractMQProducer implements CanalMQProducer {
   // 需要监控的操作类型
   private static final String OPERATE_TYPE = "UPDATE,INSERT,DELETE";
   // 更新时,需要触发发送mq的字段
   private static final String[] KEY_FIELDS = new String[]{"COLUMN_ID","TITLE","REDIRECT_LINK","IMAGE_LINK",
           "IS_PUBLISH","PUBLISH_DATE","RECORD_STATUS","IS_TOP","AUTHOR","REMARKS","TO_FILEID","UPDATE_USER_ID"};
   // 数据处理时,需要保留的字段(需把标题等传值过去,已删除数据这些查不到了)
   private static final String[] HOLD_FIELDS = new String[]{"ID", "SITE_ID", "COLUMN_ID", "RECORD_STATUS", "TITLE"};
 ... ... 省略
   private void send(MQDestination canalDestination, String topicName, Message messageSub) {
       if (!mqProperties.isFlatMessage()) {
           byte[] message = CanalMessageSerializerUtil.serializer(messageSub, mqProperties.isFilterTransactionEntry());
           if (logger.isDebugEnabled()) {
               logger.debug("send message:{} to destination:{}", message, canalDestination.getCanalDestination());
           }
           sendMessage(topicName, message);
       } else {
           // 并发构造
           MQMessageUtils.EntryRowData[] datas = MQMessageUtils.buildMessageData(messageSub, buildExecutor);
           // 串行分区
           List<FlatMessage> flatMessages = MQMessageUtils.messageConverter(datas, messageSub.getId());
           for (FlatMessage flatMessage : flatMessages) {
               if (!OPERATE_TYPE.contains(flatMessage.getType())) {
                   continue;
               }
               // 只有设置的关键字段更新,才会触发消息发送
               if ("UPDATE".equals(flatMessage.getType())) {
                   List<Map<String, String>> olds = flatMessage.getOld();
                   if (olds.size() > 0) {
                       Map<String, String> param = olds.get(0);
                       // 判断更新字段是否包含重要字段,不包含则跳过
                       boolean isSkip = true;
                       for (String keyField : KEY_FIELDS) {
                           if (param.containsKey(keyField) || param.containsKey(keyField.toLowerCase())) {
                               isSkip = false;
                               break;
                           }
                       }
                       if (isSkip) {
                           continue;
                   }
               // 取出data里面的ID和RECORD_STATUS,只保留这个字段的值,其余的舍弃
               if (null != flatMessage.getData()) {
                   List<Map<String, String>> data = flatMessage.getData();
                   if (!data.isEmpty()) {
                       List<Map<String, String>> newData = new ArrayList<>();
                       for(Map<String, String> map : data) {
                           Map<String, String> newMap = new HashMap<>(8);
                           for (String field : HOLD_FIELDS) {
                               if (map.containsKey(field) || map.containsKey(field.toLowerCase())) {
                                   newMap.put(field, map.get(field));
                               }
                           newData.add(newMap);
                       flatMessage.setData(newData);
               // 不需要的字段注释掉,较少网络传输消耗
               flatMessage.setMysqlType(null);
               flatMessage.setSqlType(null);
               flatMessage.setOld(null);
               flatMessage.setIsDdl(null);
               logger.info("====================================");
               logger.info(JSON.toJSONString(flatMessage));
               byte[] message = JSON.toJSONBytes(flatMessage, SerializerFeature.WriteMapNullValue);
               if (logger.isDebugEnabled()) {
                   logger.debug("send message:{} to destination:{}", message, canalDestination.getCanalDestination());
               sendMessage(topicName, message);
       }
   }
   ... ... 省略
}

微服务消费mq

  • 根据前面的mq配置,建立rabbitMQ连接

  • 根据前面设置好的exchangequeue,消费mq即可

  • 更新或删除索引

  • ack确认索引更新失败的,根据情况,nack或者存入失败表

  • 由于使用的Springboot版本较低,无法使用批量消费接口,只好使用拉模式,主动消费了

  • 部分代码

package cn.lonsun.core.middleware.rabbitmq;
import cn.lonsun.core.util.SpringContextHolder;
import cn.lonsun.es.internal.service.IIndexService;
import cn.lonsun.es.internal.service.impl.IndexServiceImpl;
import cn.lonsun.es.vo.MessageVO;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.GetResponse;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.amqp.core.Message;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.ChannelAwareMessageListener;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author yanyulin
* @ClassName: MessageListenerBean
* @Description: RabbitMQ消息接收者
* @date 2022-3-14 15:25
* @version: 1.0
*/
@Component
public class MessageListenerBean implements ChannelAwareMessageListener {
   private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(MessageListenerBean.class);
   @Autowired
   private RedisTemplate redisTemplate;
   // 一次处理多少条消息,考虑es写入性能(文本较大时,单个索引可能很大),一次处理200条,模拟剩余多少条,使用2
   private static final int BATCH_DEAL_COUNT = 2;
   // mq里待消费线程缓存KEY
   public static final String WAIT_DEAL = "wait_deal";
   // 集合编码
   private String code;
   @Override
   public void onMessage(Message message, Channel channel) throws IOException {
       Thread thread=Thread.currentThread();
       long maxDeliveryTag = 0;
       String queuName = message.getMessageProperties().getConsumerQueue();
       // 消费前,更新剩余待消费消息数量
       redisTemplate.opsForValue().set(code + "_" + WAIT_DEAL, channel.messageCount(queuName) + 1);
       System.out.println("==============>" + code + "=" + redisTemplate.opsForValue().get(code + "_" + WAIT_DEAL));
       List<MessageVO> messageVOList = new ArrayList<>();
       List<GetResponse> responseList = new ArrayList<>();
       while (responseList.size() < BATCH_DEAL_COUNT) {
           // 需要设置false,手动ack
           GetResponse getResponse = channel.basicGet(queuName, false);
           if (getResponse == null) {
               byte[] body = message.getBody();
               String str = new String(body);
               log.info(code + " deliveryTag:{} message:{}  ThreadId is:{}  ConsumerTag:{}  Queue:{} channel:{}"
                       ,maxDeliveryTag,str,thread.getId(),message.getMessageProperties().getConsumerTag()
                       ,message.getMessageProperties().getConsumerQueue(),channel.getChannelNumber());
               // 开始消费
               MessageVO messageVO = JSONObject.parseObject(str,MessageVO.class);
               log.debug("监听数据库cms_base_content表变更记录消息,消息内容: {} ", JSON.toJSONString(messageVO));
               messageVOList.add(messageVO);
               break;
           }
           responseList.add(getResponse);
           maxDeliveryTag = getResponse.getEnvelope().getDeliveryTag();
       }
       try{
           if (!responseList.isEmpty()) {
               for (GetResponse response : responseList) {
                   byte[] body = response.getBody();
                   String str = new String(body);
                   log.info(code + " deliveryTag:{} message:{}  ThreadId is:{}  ConsumerTag:{}  Queue:{} channel:{}"
                           ,maxDeliveryTag,str,thread.getId(),message.getMessageProperties().getConsumerTag()
                           ,message.getMessageProperties().getConsumerQueue(),channel.getChannelNumber());
                   // 开始消费
                   MessageVO messageVO = JSONObject.parseObject(str,MessageVO.class);
                   log.debug("监听数据库cms_base_content表变更记录消息,消息内容: {} ", JSON.toJSONString(messageVO));
                   messageVOList.add(messageVO);
               }
           IIndexService indexService = SpringContextHolder.getBean(IndexServiceImpl.class);
           indexService.batchDealIndex(messageVOList, code);
           channel.basicAck(maxDeliveryTag, true);
           // Ack后,更新剩余待消费消息数量
           redisTemplate.opsForValue().set(code + "_" + WAIT_DEAL, channel.messageCount(queuName));
           System.out.println("==============>" + code + "=" + redisTemplate.opsForValue().get(code + "_" + WAIT_DEAL));
       }catch(Throwable e){
           log.error("监听前台访问记录消息,deliveryTag: {} ",maxDeliveryTag,e);
           //成功收到消息
           try {
               channel.basicNack(maxDeliveryTag,true,true);
           } catch (IOException e1) {
               log.error("ack 异常, 消息队列可能出现无法消费情况, 请及时处理",e1);
   }
   public MessageListenerBean() {
   public MessageListenerBean(String code) {
       this.code = code;
}

来源:https://blog.csdn.net/u010882234/article/details/123801227

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