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

starterknow • 2023年12月9日 pm11:35 • 技术知识 • 阅读 5

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    业务场景安装

      下载安装数据库启用row binlog

    使用

      修改配置文件cаnal.properties配置单个连接配置多个连接配置rabbitMQ

    程序改动

      cаnal源码微服务消费mq

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cаnal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 -> cаnal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/cаnal/releases/tag/cаnal-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 cаnal 的 slaveId 重复建立cаnal授权账号

CREATE USER cаnal IDENTIFIED BY ‘cаnal’;  

GRANT SELECT, REPLICATION SLАVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO ‘cаnal’@’%’;

FLUSH PRIVILEGES;


使用


修改配置文件cаnal.properties

    主配置文件cаnal.properties配置你的连接cаnal.destinations = example，默认了个example启用rabbitMQ cаnal.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

    cаnal/conf/ 下修改instance.properties需要配置数据库连接cаnal.instance.master.address配置表过滤规则，cаnal.instance.filter.regex，注意.和\\配置路由规则cаnal.mq.topic

示例如下

#################################################

## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen

# cаnal.instance.mysql.slaveId=0

# enable gtid use true/false

cаnal.instance.gtidon=false

# position info 写连接即可，其他省略，会自动获取

cаnal.instance.master.address=192.168.1.175:3306

cаnal.instance.master.journal.name=

cаnal.instance.master.position=

cаnal.instance.master.timestamp=

cаnal.instance.master.gtid=

# rds oss binlog

cаnal.instance.rds.accesskey=

cаnal.instance.rds.secretkey=

cаnal.instance.rds.instanceId=

# table meta tsdb info

cаnal.instance.tsdb.enable=true

#cаnal.instance.tsdb.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/cаnal_tsdb

#cаnal.instance.tsdb.dbUsername=cаnal

#cаnal.instance.tsdb.dbPassword=cаnal

#cаnal.instance.standby.address =

#cаnal.instance.standby.journal.name =

#cаnal.instance.standby.position =

#cаnal.instance.standby.timestamp =

#cаnal.instance.standby.gtid=

# username/password  先前建好的数据库用户名密码

cаnal.instance.dbUsername=cаnal

cаnal.instance.dbPassword=cаnal

cаnal.instance.connectionCharset = UTF-8

# enable druid Decrypt database password

cаnal.instance.enableDruid=false

#cаnal.instance.pwdPublicKey=MFwwDQYJKoZIhvcNAQEBBQADSwAwSAJBALK4BUxdDltRRE5/zXpVEVPUgunvscYFtEip3pmLlhrWpacX7y7GCMo2/JM6LeHmiiNdH1FWgGCpUfircSwlWKUCAwEAAQ==

# table regex 只监控部分表

cаnal.instance.filter.regex=.*\\.cms_base_content

# table black regex

cаnal.instance.filter.black.regex=mysql\\.slave_.*

# table field filter(format: schema1.tableName1:field1/field2,schema2.tableName2:field1/field2)

#cаnal.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)

#cаnal.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

cаnal.mq.topic=anhui_szf

# dynamic topic route by schema or table regex

#cаnal.mq.dynamicTopic=mytest1.user,mytest2\\..*,.*\\..*

cаnal.mq.partition=0

# hash partition config

#cаnal.mq.partitionsNum=3

#cаnal.mq.partitionHash=test.table:id^name,.*\\..*

#cаnal.mq.dynamicTopicPartitionNum=test.*:4,mycаnal:6

配置多个连接

    在conf下新建文件夹，复制一份instance.properties在cаnal.destinations里添加上面的文件夹名称可以使用不同的cаnal.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

新建你的exchange

新建你的queue

根据前面配置的topic，作为routerkey将exchange与queue起来

程序改动


cаnal源码

    修改CаnalRabbitMQProducer.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 cаnalDestination, String topicName, Message messageSub)

package com.alibaba.otter.cаnal.connector.rabbitmq.producer;

… … 省略

@SPI(“rabbitmq”)

public class CаnalRabbitMQProducer extends AbstractMQProducer implements CаnalMQProducer {

    // 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 cаnalDestination, String topicName, Message messageSub) {

        if (!mqProperties.isFlatMessage()) {

            byte[] message = CаnalMessageSerializerUtil.serializer(messageSub, mqProperties.isFilterTransactionEntry());

            if (logger.isDebugEnabled()) {

                logger.debug(“send message:{} to destination:{}”, message, cаnalDestination.getCаnalDestination());

            }

            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, cаnalDestination.getCаnalDestination());

                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exchange与queue，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;

}

到此这篇关于使用cаnal监控mysql数据库实现elasticsearch索引实时更新的文章就介绍到这了,更多相关cаnal监控mysql数据库内容请搜索共生网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持共生网络！

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原创文章，作者：starterknow，如若转载，请注明出处：https://www.starterknow.com/118194.html

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starterknow
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