背景

早期，阿里巴巴 B2B 公司因为存在杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求 ，主要是基于trigger的方式获取增量变更。从 2010 年开始，公司开始逐步尝试数据库日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅和消费业务，从此开启一段新纪元。

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

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

项目介绍

名称：canal [kə'næl]

译意： 水道/管道/沟渠

产品定位： 基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费

关键词： MySQL binlog parser / real-time / queue&topic / index build

工作原理

MySQL主备复制原理

• MySQL master 将数据变更写入二进制日志( binary log, 其中记录叫做二进制日志事件binary log events，可以通过 show binlog events 进行查看)
• MySQL slave 将 master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志(relay log)
• MySQL slave 重放 relay log 中事件，将数据变更反映它自己的数据

canal 工作原理

• canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议
• MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal )
• canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)

重要版本更新说明

canal 1.1.x 版本（release_note）,性能与功能层面有较大的突破,重要提升包括:

• 整体性能测试&优化,提升了150%. #726 参考: Performance
• 原生支持prometheus监控 #765 Prometheus QuickStart
• 原生支持kafka消息投递 #695 Canal Kafka/RocketMQ QuickStart
• 原生支持aliyun rds的binlog订阅 (解决自动主备切换/oss binlog离线解析) 参考: Aliyun RDS QuickStart
• 原生支持docker镜像 #801 参考: Docker QuickStart

文档

• Home
• Introduction
• QuickStart
  • Docker QuickStart
  • Canal Kafka/RocketMQ QuickStart
  • Aliyun RDS for MySQL QuickStart
  • Prometheus QuickStart
• AdminGuide
• ClientExample
• ClientAPI
• Performance
• DevGuide
• BinlogChange(MySQL 5.6)
• BinlogChange(MariaDB)
• TableMetaTSDB
• ReleaseNotes
• Download
• FAQ

多语言

canal 特别设计了 client-server 模式，交互协议使用 protobuf 3.0 , client 端可采用不同语言实现不同的消费逻辑，欢迎大家提交 pull request

• canal java 客户端: https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample
• canal c# 客户端: https://github.com/dotnetcore/CanalSharp
• canal go客户端: https://github.com/CanalClient/canal-go
• canal php客户端: https://github.com/xingwenge/canal-php
• canal Python客户端：https://github.com/haozi3156666/canal-python

canal 作为 MySQL binlog 增量获取和解析工具，可将变更记录投递到 MQ 系统中，比如 Kafka/RocketMQ，可以借助于 MQ 的多语言能力

• 参考文档: Canal Kafka/RocketMQ QuickStart

相关开源

• canal 消费端开源项目: Otter
• 阿里巴巴去 Oracle 数据迁移同步工具: yugong

问题反馈

• 邮件: jianghang115@gmail.com
• 报告 issue: github issues

其他资料

• ADC 阿里技术嘉年华分享 ppt ( google docs)