Mysql数据实时增量同步工具之go-mysql-transfer

2021/12/9 2:17:14

编程Tag： mysql 同步 id name 名称默认 Transfer column

本文主要是介绍Mysql数据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！

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
常见问题
- 如何重置同步位置(Position)
- 如何同步多张表

数据实时增量同步工具之go-mysql-transfer：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302961

Elasticsearch笔记之安装、配置、Kibana基础：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302809

go-mysql-transfer官方手册：https://www.kancloud.cn/wj596/go-mysql-transfer/2064425

GO笔记之环境安装：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121302777

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。
新版(7.13+)的本地es必须关闭安全模式才可以

yml配置文件添加
```
xpack.security.enabled: false
```
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

常见问题

如何重置同步位置(Position)

1、停掉go-mysql-transfer应用
2、在数据库执行 show master status语句，会看到结果如下：

File	Position	Binlog-Do-DB	Binlog-Ignore-DB
mysql-bin.000025	993779648

3、使用File和Position列的值
执行命令： ./go-mysql-transfer -config app.yml -position mysql-bin.000025 993779648

4、重启应用： ./go-mysql-transfer -config app.yml

如何同步多张表

使用yml的数组语法：

#一组连词线开头的行，构成一个数组
animal：
  - Cat
  - Dog
  - Goldfish

go-mysql-transfer支持单库多表，也支持多库多表，配置如下：

rule:
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_user #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: USER_
  -
    schema: eseap #数据库名称
    table: t_sign #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: SIGN_
  -
    schema: gojob #数据库名称
    table: t_triggered #表名称
    column_underscore_to_camel: true 
    value_encoder: json  
    redis_structure: string 
    redis_key_prefix: TRIGGERED_

t_user表和t_sign表属于eseap数据库，t_triggered表属于gojob数据库

参考：

官方手册：https://www.kancloud.cn/wj596/go-mysql-transfer/2064425

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

这篇关于Mysql数据实时增量同步工具之go-mysql-transfer的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

Mysql数据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

常见问题

如何重置同步位置(Position)

如何同步多张表

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