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Flink 最佳实践之使用 Canal 同步 MySQL 数据至 TiDB

作者：TiDB 社区干货传送门
  • 2022 年 7 月 11 日

  • 本文字数：14782 字

    阅读完需：约 48 分钟

作者： 懂的都懂原文来源：https://tidb.net/blog/8acd3c6c

0. 背景介绍

本文将介绍如何将 MySQL 中的数据，通过 Binlog + Canal 的形式导入到 Kafka 中，继而被 Flink 消费的案例。


为了能够快速的验证整套流程的功能性，所有的组件都以单机的形式部署。如果手上的物理资源不足，可以将本文中的所有组件搭建在一台 4G 1U 的虚拟机环境中。


如果需要在生产环境中部署，建议将每一个组件替换成高可用的集群部署方案。


其中，我们单独创建了一套 Zookeeper 单节点环境，Flink、Kafka、Canal 等组件共用这个 Zookeeper 环境。


针对于所有需要 JRE 的组件，如 Flink，Kafka，Canal，Zookeeper，考虑到升级 JRE 可能会影响到其他的应用，我们选择每个组件独立使用自己的 JRE 环境。


本文分为两个部分，其中，前七小节主要介绍基础环境的搭建，最后一个小节介绍了数据是如何在各个组件中流通的。



数据的流动经过以下的组件：


  • MySQL 数据源生成 Binlog

  • Canal 读取 Binlog，生成 Canal json，推送到 Kafka 指定的 Topic 中

  • Flink 使用 flink-sql-connector-kafka API，消费 Kafka Topic 中的数据

  • Flink 在通过 flink-connector-jdbc，将数据写入到 TiDB 中


TiDB + Flink 的结构，支持开发与运行多种不同种类的应用程序。


目前主要的特性主要包括：


  • 批流一体化

  • 精密的状态管理

  • 事件时间支持

  • 精确的一次状态一致性保障


Flink 可以运行在包括 YARN、Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持裸机集群上独立部署。TiDB 可以部署 AWS、Kubernetes、GCP GKE 上，同时也支持使用 TiUP 在裸机集群上独立部署。


TiDB + Flink 结构常见的几类应用如下：


  • 事件驱动型应用

  • 反欺诈

  • 异常检测

  • 基于规则的报警

  • 业务流程监控

  • 数据分析应用

  • 网络质量监控

  • 产品更新及试验评估分析

  • 事实数据即席分析

  • 大规模图分析

  • 数据管道应用

  • 电商实时查询索引构建

  • 电商持续 ETL

1. 环境介绍

1.1 操作系统环境

[root@r20 topology]# cat /etc/redhat-releaseCentOS Stream release 8
复制代码

1.2 软件环境

1.3 机器分配

2. 部署 TiDB Cluster

与传统的单机数据库相比，TiDB 具有以下优势：


  • 纯分布式架构，拥有良好的扩展性，支持弹性的扩缩容

  • 支持 SQL，对外暴露 MySQL 的网络协议，并兼容大多数 MySQL 的语法，在大多数场景下可以直接替换 MySQL

  • 默认支持高可用，在少数副本失效的情况下，数据库本身能够自动进行数据修复和故障转移，对业务透明

  • 支持 ACID 事务，对于一些有强一致需求的场景友好，例如：银行转账

  • 具有丰富的工具链生态，覆盖数据迁移、同步、备份等多种场景


在内核设计上，TiDB 分布式数据库将整体架构拆分成了多个模块，各模块之间互相通信，组成完整的 TiDB 系统。对应的架构图如下：



在本文中，我们只做最简单的功能测试，所以部署了一套单节点但副本的 TiDB，涉及到了以下的三个模块：


  • TiDB Server：SQL 层，对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint，负责接受客户端的连接，执行 SQL 解析和优化，最终生成分布式执行计划。

  • PD (Placement Driver) Server：整个 TiDB 集群的元信息管理模块，负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构，提供 TiDB Dashboard 管控界面，并为分布式事务分配事务 ID。

  • TiKV Server：负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。

2.1 TiUP 部署模板文件

# # Global variables are applied to all deployments and used as the default value of# # the deployments if a specific deployment value is missing.global:  user: "tidb"  ssh_port: 22  deploy_dir: "/opt/tidb-c1/"  data_dir: "/opt/tidb-c1/data/"# # Monitored variables are applied to all the machines.#monitored:#  node_exporter_port: 19100#  blackbox_exporter_port: 39115#  deploy_dir: "/opt/tidb-c3/monitored"#  data_dir: "/opt/tidb-c3/data/monitored"#  log_dir: "/opt/tidb-c3/log/monitored"# # Server configs are used to specify the runtime configuration of TiDB components.# # All configuration items can be found in TiDB docs:# # - TiDB: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/tidb-server/configuration-file/# # - TiKV: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/tikv-server/configuration-file/# # - PD: https://pingcap.com/docs/stable/reference/configuration/pd-server/configuration-file/# # All configuration items use points to represent the hierarchy, e.g:# #   readpool.storage.use-unified-pool# ## # You can overwrite this configuration via the instance-level `config` field.server_configs:  tidb:    log.slow-threshold: 300    binlog.enable: false    binlog.ignore-error: false    tikv-client.copr-cache.enable: true  tikv:    server.grpc-concurrency: 4    raftstore.apply-pool-size: 2    raftstore.store-pool-size: 2    rocksdb.max-sub-compactions: 1    storage.block-cache.capacity: "16GB"    readpool.unified.max-thread-count: 12    readpool.storage.use-unified-pool: false    readpool.coprocessor.use-unified-pool: true    raftdb.rate-bytes-per-sec: 0  pd:    schedule.leader-schedule-limit: 4    schedule.region-schedule-limit: 2048    schedule.replica-schedule-limit: 64pd_servers:  - host: 192.168.12.21    ssh_port: 22    name: "pd-2"    client_port: 12379    peer_port: 12380    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/pd-12379"    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/pd-12379"    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/pd-12379"    numa_node: "0"    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.pd` values.    config:      schedule.max-merge-region-size: 20      schedule.max-merge-region-keys: 200000tidb_servers:  - host: 192.168.12.21    ssh_port: 22    port: 14000    status_port: 12080    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/tidb-14000"    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/tidb-14000"    numa_node: "0"    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.tidb` values.    config:      log.slow-query-file: tidb-slow-overwrited.log      tikv-client.copr-cache.enable: truetikv_servers:  - host: 192.168.12.21    ssh_port: 22    port: 12160    status_port: 12180    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/tikv-12160"    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/tikv-12160"    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/tikv-12160"    numa_node: "0"    # # The following configs are used to overwrite the `server_configs.tikv` values.    config:      server.grpc-concurrency: 4      #server.labels: { zone: "zone1", dc: "dc1", host: "host1" }#monitoring_servers:#  - host: 192.168.12.21#    ssh_port: 22#    port: 19090#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/prometheus-19090"#    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/prometheus-19090"#    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/prometheus-19090"#grafana_servers:#  - host: 192.168.12.21#    port: 13000#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/grafana-13000"#alertmanager_servers:#  - host: 192.168.12.21#    ssh_port: 22#    web_port: 19093#    cluster_port: 19094#    deploy_dir: "/opt/tidb-c1/alertmanager-19093"#    data_dir: "/opt/tidb-c1/data/alertmanager-19093"#    log_dir: "/opt/tidb-c1/log/alertmanager-19093"
复制代码

2.2 TiDB Cluster 环境

本文重点并非部署 TiDB Cluster，作为快速实验环境，只在一台机器上部署单副本的 TiDB Cluster 集群。不需要部署监控环境。


[root@r20 topology]# tiup cluster display tidb-c1-v409Starting component `cluster`: /root/.tiup/components/cluster/v1.3.2/tiup-cluster display tidb-c1-v409Cluster type:       tidbCluster name:       tidb-c1-v409Cluster version:    v4.0.9SSH type:           builtinDashboard URL:      http://192.168.12.21:12379/dashboardID                   Role  Host           Ports        OS/Arch       Status   Data Dir                      Deploy Dir--                   ----  ----           -----        -------       ------   --------                      ----------192.168.12.21:12379  pd    192.168.12.21  12379/12380  linux/x86_64  Up|L|UI  /opt/tidb-c1/data/pd-12379    /opt/tidb-c1/pd-12379192.168.12.21:14000  tidb  192.168.12.21  14000/12080  linux/x86_64  Up       -                             /opt/tidb-c1/tidb-14000192.168.12.21:12160  tikv  192.168.12.21  12160/12180  linux/x86_64  Up       /opt/tidb-c1/data/tikv-12160  /opt/tidb-c1/tikv-12160Total nodes: 4
复制代码


创建用于测试的表


mysql> show create table t1;+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Table | Create Table                                                                                                                  |+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| t1    | CREATE TABLE `t1` (  `id` int(11) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin |+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)
复制代码

3. 部署 Zookeeper 环境

在本实验中单独配置 Zookeeper 环境，为 Kafka 和 Flink 环境提供服务。


作为实验演示方案，只部署单机环境。

3.1 解压 Zookeeper 包

[root@r24 soft]# tar vxzf apache-zookeeper-3.6.2-bin.tar.gz[root@r24 soft]# mv apache-zookeeper-3.6.2-bin /opt/zookeeper
复制代码

3.2 部署用于 Zookeeper 的 jre

[root@r24 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz[root@r24 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/zookeeper/jre
复制代码


修改 /opt/zookeeper/bin/zkEnv.sh 文件，增加 JAVA_HOME 环境变量


## add bellowing env var in the head of zkEnv.shJAVA_HOME=/opt/zookeeper/jre
复制代码

3.3 创建 Zookeeper 的配置文件

[root@r24 conf]# cat zoo.cfg | grep -v "#"tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/opt/zookeeper/dataclientPort=2181
复制代码

3.4 启动 Zookeeper

[root@r24 bin]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start
复制代码

3.5 检查 Zookeeper 的状态

## check zk status[root@r24 bin]# ./zkServer.sh statusZooKeeper JMX enabled by defaultUsing config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfgClient port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.Mode: standalone## check OS port status[root@r24 bin]# netstat -ntlpActive Internet connections (only servers)Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program nametcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      942/sshdtcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      15062/javatcp6       0      0 :::8080                 :::*                    LISTEN      15062/javatcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      942/sshdtcp6       0      0 :::44505                :::*                    LISTEN      15062/java## use zkCli tool to check zk connection[root@r24 bin]# ./zkCli.sh -server 192.168.12.24:2181
复制代码

3.6 关于 Zookeeper 的建议

我个人有一个关于 Zookeeper 的不成熟的小建议：


Zookeeper 集群版本一定要开启网络监控。


特别是要关注 system metrics 里面的 network bandwidth。

4. 部署 Kafka

Kafka 是一个分布式流处理平台，主要应用于两大类的应用中：


  • 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于 message queue)

  • 构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。 (就是流处理，通过 kafka stream topic 和 topic 之间内部进行变化)



Kafka 有四个核心的 API：


The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个 Kafka topic。The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。The Streams API 允许一个应用程序作为一个 * 流处理器 *，消费一个或者多个 topic 产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个 topic 中去，在输入输出流中进行有效的转换。The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将 Kafka topics 连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。


在本实验中只做功能性验证，只搭建一个单机版的 Kafka 环境。

4.1 下载并解压 Kafka

[root@r22 soft]# tar vxzf kafka_2.13-2.7.0.tgz[root@r22 soft]# mv kafka_2.13-2.7.0 /opt/kafka
复制代码

4.2 部署用于 Kafka 的 jre

[root@r22 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz[root@r22 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/kafka/jre
复制代码


修改 Kafka 的 jre 环境变量


[root@r22 bin]# vim /opt/kafka/bin/kafka-run-class.sh## add bellowing line in the head of kafka-run-class.shJAVA_HOME=/opt/kafka/jre
复制代码

4.3 修改 Kafka 配置文件

修改 Kafka 配置文件 /opt/kafka/config/server.properties


## change bellowing variable in /opt/kafka/config/server.propertiesbroker.id=0listeners=PLAINTEXT://192.168.12.22:9092log.dirs=/opt/kafka/logszookeeper.connect=i192.168.12.24:2181
复制代码

4.4 启动 Kafka

[root@r22 bin]# /opt/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/kafka/config/server.properties
复制代码

4.5 查看 Kafka 的版本信息

Kafka 并没有提供 –version 的 optional 来查看 Kafka 的版本信息。


[root@r22 ~]# ll /opt/kafka/libs/ | grep kafka-rw-r--r-- 1 root root  4929521 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0.jar-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0.jar.asc-rw-r--r-- 1 root root    41793 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0-javadoc.jar-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0-javadoc.jar.asc-rw-r--r-- 1 root root   892036 Dec 16 09:02 kafka_2.13-2.7.0-sources.jar-rw-r--r-- 1 root root      821 Dec 16 09:03 kafka_2.13-2.7.0-sources.jar.asc... ...
复制代码


其中 2.13 是 scale 的版本信息，2.7.0 是 Kafka 的版本信息。

5. 部署 Flink

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在 * 无边界和有边界 * 数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。


支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。



本实验只做功能性测试，仅部署单机 Flink 环境。

5.1 下载并分发 Flink

[root@r23 soft]# tar vxzf flink-1.12.1-bin-scala_2.11.tgz[root@r23 soft]# mv flink-1.12.1 /opt/flink
复制代码

5.2 部署 Flink 的 jre

[root@r23 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz[root@r23 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/flink/jre
复制代码

5.3 添加 Flink 需要的 lib

Flink 消费 Kafka 数据，需要 flink-sql-connector-kafka 包


Flink 链接 MySQL/TiDB，需要 flink-connector-jdbc 包


[root@r23 soft]# mv flink-sql-connector-kafka_2.12-1.12.0.jar /opt/flink/lib/[root@r23 soft]# mv flink-connector-jdbc_2.12-1.12.0.jar /opt/flink/lib/
复制代码

5.4 修改 Flink 配置文件

## add or modify bellowing lines in /opt/flink/conf/flink-conf.yamljobmanager.rpc.address: 192.168.12.23env.java.home: /opt/flink/jre
复制代码

5.5 启动 Flink

[root@r23 ~]# /opt/flink/bin/start-cluster.shStarting cluster.Starting standalonesession daemon on host r23.Starting taskexecutor daemon on host r23.
复制代码

5.7 查看 Flink GUI

6. 部署 MySQL

6.1 解压 MySQL package

[root@r25 soft]# tar vxf mysql-8.0.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz[root@r25 soft]# mv mysql-8.0.23-linux-glibc2.12-x86_64 /opt/mysql/
复制代码

6.2 创建 MySQL Service 文件

[root@r25 ~]# touch /opt/mysql/support-files/mysqld.service[root@r25 support-files]# cat mysqld.service[Unit]Description=MySQL 8.0 database serverAfter=syslog.targetAfter=network.target[Service]Type=simpleUser=mysqlGroup=mysql#ExecStartPre=/usr/libexec/mysql-check-socket#ExecStartPre=/usr/libexec/mysql-prepare-db-dir %n# Note: we set --basedir to prevent probes that might trigger SELinux alarms,# per bug #547485ExecStart=/opt/mysql/bin/mysqld_safe#ExecStartPost=/opt/mysql/bin/mysql-check-upgrade#ExecStopPost=/opt/mysql/bin/mysql-wait-stop# Give a reasonable amount of time for the server to start up/shut downTimeoutSec=300# Place temp files in a secure directory, not /tmpPrivateTmp=trueRestart=on-failureRestartPreventExitStatus=1# Sets open_files_limitLimitNOFILE = 10000# Set enviroment variable MYSQLD_PARENT_PID. This is required for SQL restart command.Environment=MYSQLD_PARENT_PID=1[Install]WantedBy=multi-user.target## copy mysqld.service to /usr/lib/systemd/system/[root@r25 support-files]# cp mysqld.service  /usr/lib/systemd/system/
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6.3 创建 my.cnf 文件

[root@r34 opt]# cat /etc/my.cnf[mysqld]port=3306basedir=/opt/mysqldatadir=/opt/mysql/datasocket=/opt/mysql/data/mysql.socketmax_connections = 100default-storage-engine = InnoDBcharacter-set-server=utf8log-error = /opt/mysql/log/error.logslow_query_log = 1long-query-time = 30slow_query_log_file = /opt/mysql/log/show.logmin_examined_row_limit = 1000log-slow-slave-statementslog-queries-not-using-indexes#skip-grant-tables
复制代码

6.4 初始化并启动 MySQL

[root@r25 ~]# /opt/mysql/bin/mysqld --initialize --user=mysql --console[root@r25 ~]# chown -R mysql:mysql /opt/mysql[root@r25 ~]# systemctl start mysqld## check mysql temp passord from /opt/mysql/log/error.log2021-02-24T02:45:47.316406Z 6 [Note] [MY-010454] [Server] A temporary password is generated for root@localhost: I?nDjijxa3>-
复制代码

6.5 创建一个新的 MySQL 用户用以连接 Canal

## change mysql temp password firstlymysql> alter user 'root'@'localhost' identified by 'mysql';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)## create a management user 'root'@'%'mysql> create user 'root'@'%' identified by 'mysql';Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> grant all privileges on *.* to 'root'@'%';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)## create a canal replication user 'canal'@'%'mysql> create user 'canal'@'%' identified by 'canal';Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> grant select, replication slave, replication client on *.* to 'canal'@'%';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> flush privileges;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
复制代码

6.6 在 MySQL 中创建用于测试的表

mysql> show create table test.t2;+-------+----------------------------------------------------------------------------------+| Table | Create Table                                                                     |+-------+----------------------------------------------------------------------------------+| t2    | CREATE TABLE `t2` (  `id` int DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |+-------+----------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)
复制代码

7. 部署 Canal

Canal 主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费


早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。


从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。



基于日志增量订阅和消费的业务包括：


  • 数据库镜像

  • 数据库实时备份

  • 索引构建和实时维护 (拆分异构索引、倒排索引等)

  • 业务 cache 刷新

  • 带业务逻辑的增量数据处理


当前的 canal 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x

7.1 解压 Canal 包

[root@r26 soft]# mkdir /opt/canal && tar vxzf canal.deployer-1.1.4.tar.gz -C /opt/canal
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7.2 部署 Canal 的 jre

[root@r26 soft]# tar vxzf jre1.8.0_281.tar.gz[root@r26 soft]# mv jre1.8.0_281 /opt/canal/jre## configue jre, add bellowing line in the head of /opt/canal/bin/startup.sh JAVA=/opt/canal/jre/bin/java
复制代码

7.3 修改 Canal 的配置文件

修改 /opt/canal/conf/canal.properties 配置文件


## modify bellowing configurationcanal.zkServers =192.168.12.24:2181canal.serverMode = kafkacanal.destinations = example        ## 需要在 /opt/canal/conf 目录下创建一个 example 文件夹，用于存放 destination 的配置canal.mq.servers = 192.168.12.22:9092
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修改 /opt/canal/conf/example/instance.properties 配置文件


## modify bellowing configurationcanal.instance.master.address=192.168.12.25:3306canal.instance.dbUsername=canalcanal.instance.dbPassword=canalcanal.instance.filter.regex=.*\"\"..*                    ## 过滤数据库的表canal.mq.topic=canal-kafka
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8. 配置数据流向

8.1 MySQL Binlog -> Canal -> Kafka 通路

8.1.1 查看 MySQL Binlog 信息

查看 MySQL Binlog 信息，确保 Binlog 是正常的


mysql> show master status;+---------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| File          | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |+---------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| binlog.000001 |     2888 |              |                  |                   |+---------------+----------+--------------+------------------+-------------------+1 row in set (0.00 sec)
复制代码

8.1.2 在 Kafka 中创建一个 Topic

在 Kafka 中创建一个 Topic canal-kafka，这个 Topic 的名字要与 Canal 配置文件 /opt/canal/conf/example/instance.properties 中的 canal.mq.topic=canal-kafka 对应：


[root@r22 kafka]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --create \"> --zookeeper 192.168.12.24:2181 \"> --config max.message.bytes=12800000 \"> --config flush.messages=1 \"> --replication-factor 1 \"> --partitions 1 \"> --topic canal-kafkaCreated topic canal-kafka.[2021-02-24 01:51:55,050] INFO [ReplicaFetcherManager on broker 0] Removed fetcher for partitions Set(canal-kafka-0) (kafka.server.ReplicaFetcherManager)[2021-02-24 01:51:55,052] INFO [Log partition=canal-kafka-0, dir=/opt/kafka/logs] Loading producer state till offset 0 with message format version 2 (kafka.log.Log)[2021-02-24 01:51:55,053] INFO Created log for partition canal-kafka-0 in /opt/kafka/logs/canal-kafka-0 with properties {compression.type -> producer, message.downconversion.enable -> true, min.insync.replicas -> 1, segment.jitter.ms -> 0, cleanup.policy -> [delete], flush.ms -> 9223372036854775807, segment.bytes -> 1073741824, retention.ms -> 604800000, flush.messages -> 1, message.format.version -> 2.7-IV2, file.delete.delay.ms -> 60000, max.compaction.lag.ms -> 9223372036854775807, max.message.bytes -> 12800000, min.compaction.lag.ms -> 0, message.timestamp.type -> CreateTime, preallocate -> false, min.cleanable.dirty.ratio -> 0.5, index.interval.bytes -> 4096, unclean.leader.election.enable -> false, retention.bytes -> -1, delete.retention.ms -> 86400000, segment.ms -> 604800000, message.timestamp.difference.max.ms -> 9223372036854775807, segment.index.bytes -> 10485760}. (kafka.log.LogManager)[2021-02-24 01:51:55,053] INFO [Partition canal-kafka-0 broker=0] No checkpointed highwatermark is found for partition canal-kafka-0 (kafka.cluster.Partition)[2021-02-24 01:51:55,053] INFO [Partition canal-kafka-0 broker=0] Log loaded for partition canal-kafka-0 with initial high watermark 0 (kafka.cluster.Partition)
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查看 Kafka 中所有的 Topic：


[root@r22 kafka]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.12.24:2181__consumer_offsetscanal-kafkaticdc-test
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查看 Kafka 中 Topic ticdc-test 的信息：


[root@r22 ~]# /opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.12.24:2181  --topic canal-kafkaTopic: ticdc-test       PartitionCount: 1       ReplicationFactor: 1    Configs: max.message.bytes=12800000,flush.messages=1        Topic: ticdc-test       Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0
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8.1.3 启动 Canal

在启动 Canal 之前，需要在 Canal 节点上查看一下端口的情况：


## check MySQL 3306 port## canal.instance.master.address=192.168.12.25:3306[root@r26 bin]# telnet 192.168.12.25 3306## check Kafka 9092 port## canal.mq.servers = 192.168.12.22:9092[root@r26 bin]# telnet 192.168.12.22 9092## check zookeeper 2181 port## canal.zkServers = 192.168.12.24:2181[root@r26 bin]# telnet 192.168.12.24 2181
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启动 Canal：


[root@r26 bin]# /opt/canal/bin/startup.shcd to /opt/canal/bin for workaround relative pathLOG CONFIGURATION : /opt/canal/bin/../conf/logback.xmlcanal conf : /opt/canal/bin/../conf/canal.propertiesCLASSPATH :/opt/canal/bin/../conf:/opt/canal/bin/../lib/zookeeper-3.4.5.jar:/opt/canal/bin/../lib/zkclient-0.10.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-tx-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-orm-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-jdbc-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-expression-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-core-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-context-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-beans-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/spring-aop-3.2.18.RELEASE.jar:/opt/canal/bin/../lib/snappy-java-1.1.7.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/snakeyaml-1.19.jar:/opt/canal/bin/../lib/slf4j-api-1.7.12.jar:/opt/canal/bin/../lib/simpleclient_pushgateway-0.4.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/simpleclient_httpserver-0.4.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/simpleclient_hotspot-0.4.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/simpleclient_common-0.4.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/simpleclient-0.4.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/scala-reflect-2.11.12.jar:/opt/canal/bin/../lib/scala-logging_2.11-3.8.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/scala-library-2.11.12.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-srvutil-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-remoting-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-logging-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-common-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-client-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/rocketmq-acl-4.5.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/protobuf-java-3.6.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/oro-2.0.8.jar:/opt/canal/bin/../lib/netty-tcnative-boringssl-static-1.1.33.Fork26.jar:/opt/canal/bin/../lib/netty-all-4.1.6.Final.jar:/opt/canal/bin/../lib/netty-3.2.2.Final.jar:/opt/canal/bin/../lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar:/opt/canal/bin/../lib/metrics-core-2.2.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/lz4-java-1.4.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/logback-core-1.1.3.jar:/opt/canal/bin/../lib/logback-classic-1.1.3.jar:/opt/canal/bin/../lib/kafka-clients-1.1.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/kafka_2.11-1.1.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/jsr305-3.0.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/jopt-simple-5.0.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/jctools-core-2.1.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/jcl-over-slf4j-1.7.12.jar:/opt/canal/bin/../lib/javax.annotation-api-1.3.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/jackson-databind-2.9.6.jar:/opt/canal/bin/../lib/jackson-core-2.9.6.jar:/opt/canal/bin/../lib/jackson-annotations-2.9.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/ibatis-sqlmap-2.3.4.726.jar:/opt/canal/bin/../lib/httpcore-4.4.3.jar:/opt/canal/bin/../lib/httpclient-4.5.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/h2-1.4.196.jar:/opt/canal/bin/../lib/guava-18.0.jar:/opt/canal/bin/../lib/fastsql-2.0.0_preview_973.jar:/opt/canal/bin/../lib/fastjson-1.2.58.jar:/opt/canal/bin/../lib/druid-1.1.9.jar:/opt/canal/bin/../lib/disruptor-3.4.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-logging-1.1.3.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-lang3-3.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-lang-2.6.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-io-2.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-compress-1.9.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-codec-1.9.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-cli-1.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/commons-beanutils-1.8.2.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.store-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.sink-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.server-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.protocol-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.prometheus-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.parse.driver-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.parse.dbsync-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.parse-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.meta-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.instance.spring-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.instance.manager-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.instance.core-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.filter-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.deployer-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/canal.common-1.1.4.jar:/opt/canal/bin/../lib/aviator-2.2.1.jar:/opt/canal/bin/../lib/aopalliance-1.0.jar:cd to /opt/canal/bin for continue
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8.1.4 查看 Canal 日志

查看 /opt/canal/logs/example/example.log


2021-02-24 01:41:40.293 [destination = example , address = /192.168.12.25:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - ---> begin to find start position, it will be long time for reset or first position2021-02-24 01:41:40.293 [destination = example , address = /192.168.12.25:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - prepare to find start position just show master status2021-02-24 01:41:40.542 [destination = example , address = /192.168.12.25:3306 , EventParser] WARN  c.a.o.c.p.inbound.mysql.rds.RdsBinlogEventParserProxy - ---> find start position successfully, EntryPosition[included=false,journalName=binlog.000001,position=4,serverId=1,gtid=<null>,timestamp=1614134832000] cost : 244ms , the next step is binlog dump
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8.1.5 查看 Kafka 中 consumer 信息

在 MySQL 中插入一条测试信息：


mysql> insert into t2 values(1);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
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查看 consumer 的信息，已经有了刚才插入的测试数据：


/opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.12.22:9092 --topic canal-kafka --from-beginning{"data":null,"database":"test","es":1614151725000,"id":2,"isDdl":false,"mysqlType":null,"old":null,"pkNames":null,"sql":"create database test","sqlType":null,"table":"","ts":1614151725890,"type":"QUERY"}{"data":null,"database":"test","es":1614151746000,"id":3,"isDdl":true,"mysqlType":null,"old":null,"pkNames":null,"sql":"create table t2(id int)","sqlType":null,"table":"t2","ts":1614151746141,"type":"CREATE"}{"data":[{"id":"1"}],"database":"test","es":1614151941000,"id":4,"isDdl":false,"mysqlType":{"id":"int"},"old":null,"pkNames":null,"sql":"","sqlType":{"id":4},"table":"t2","ts":1614151941235,"type":"INSERT"}
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8.2 Kafka -> Flink 通路

在 Flink 中创建 t2 表，connector 类型为 kafka


## create a test table t2 in FlinkFlink SQL> create table t2(id int)> WITH (>  'connector' = 'kafka',>  'topic' = 'canal-kafka',>  'properties.bootstrap.servers' = '192.168.12.22:9092',>  'properties.group.id' = 'canal-kafka-consumer-group',>  'format' = 'canal-json',>  'scan.startup.mode' = 'latest-offset'> );Flink SQL> select * from t1;
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在 MySQL 中在插入一条测试数据：


mysql> insert into test.t2 values(2);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
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从 Flink 中可以实时同步数据：


Flink SQL> select * from t1; Refresh: 1 s                                                                                                             Page: Last of 1                                                                                                     Updated: 02:49:27.366                        id                         2
复制代码

8.3 Flink -> TiDB 通路

8.3.1 在 下游的 TiDB 中创建用于测试的表

[root@r20 soft]# mysql -uroot -P14000 -hr21mysql> create table t3 (id int);Query OK, 0 rows affected (0.31 sec)
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8.3.2 在 Flink 中创建测试表

Flink SQL> CREATE TABLE t3 (>     id int> ) with (>     'connector' = 'jdbc',>     'url' = 'jdbc:mysql://192.168.12.21:14000/test',>     'table-name' = 't3',>     'username' = 'root',>     'password' = 'mysql'> );Flink SQL> insert into t3 values(3);[INFO] Submitting SQL update statement to the cluster...[INFO] Table update statement has been successfully submitted to the cluster:Job ID: a0827487030db177ee7e5c8575ef714e
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9.3.2 在下游 TiDB 中查看插入的数据

mysql> select * from test.t3;+------+| id   |+------+|    3 |+------+1 row in set (0.00 sec)
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