### 使用 Canal 实现
Redis 缓存与
MySQL 数据库双向
同步
#### 1. 基本概念
Canal 是阿里巴巴开源的一款用于解析
MySQL Binlog 并提供增量数据订阅
和消费的服务工具。它通过模拟
MySQL Slave 的行为，连接到
MySQL Master 上获取二进制日志（Binlog），从而实现实时捕获
数据库变更并将其推送到目标存储系统中，例如
Redis。
为了实现
Redis 缓存与
MySQL 数据库之间的双向
同步，通常采用单向
同步的方式，即将
MySQL 中的数据变更实时
同步至
Redis，而不会反向操作（即不从
Redis 更新回
MySQL）。这是因为
Redis 主要作为高速
缓存层存在，其数据最终一致性依赖于底层关系型
数据库的权威性[^1]。
---
#### 2. 配置方法
##### 2.1 开启
MySQL Binlog 功能
在使用 Canal 进行数据
同步之前，需确保
MySQL 已启用 Binary Log 功能，并设置相应的参数以便支持 Canal 正常工作：
```bash
vim /etc/my.cnf
```
添加或修改如下配置项：
```ini
[
mysqld]
server-id=1
log-bin=
mysql-bin
binlog-format=ROW
expire_logs_days=7
```
上述配置的作用分别是：指定服务器 ID、开启 binlog 记录功能、定义记录格式为 ROW 模式以及设定过期时间[^4]。
重启
MySQL 服务使更改生效：
```bash
service
mysql restart
```
---
##### 2.2 安装部署 Canal Server
下载最新版本的 Canal 发布包后解压安装，进入 `conf/example/` 文件夹编辑实例配置文件 example.conf 。主要调整以下几个选项来适配自己的环境需求：
- **srcDataSources**: 设置源端
MySQL 地址及相关认证信息；
- **destDataSource**: 如果涉及多级转发可额外增加此字段指向下游其他 DB 或者 Kafka 等消息队列；
- **tablePattern** : 明确需要监控哪些表发生变动；
更多细节参见官方文档说明[^3]。
---
##### 2.3 编写监听逻辑代码
利用 Spring Boot 构建应用框架，在 POM 文件引入必要的依赖组件：
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>${canal.version}</version>
</dependency>
<!--
redis client -->
<dependency>
<groupId>
redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>4.x.x</version>
</dependency>
```
编写具体的事件处理器类，每当检测到来自
MySQL 表结构上的增删改动作时触发对应的操作去更新关联键值对存储中的状态表示形式[^5]:
```java
public class CacheUpdater implements EntryHandler {
private final Jedis jedis;
public CacheUpdater(String host, int port){
this.jedis = new Jedis(host,port);
}
@Override
public void handle(Entry entry) throws Exception{
RowChange rowChg = null;
try{
rowChg = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChg.getEventType();
System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s], name=%s,%st",entry.getHeader().getLogfileName(),entry.getHeader().getLogfileOffset(),
entry.getHeader().getSchemaName(),entry.getHeader().getTableName()));
for(RowData rowData:rowChg.getRowDatasList()){
if(eventType==EventType.DELETE){
deleteCache(rowData.getBeforeColumnsList());
}else if(eventType==EventType.UPDATE){
updateCache(rowData.getAfterColumnsList());
}else if(eventType==EventType.INSERT){
insertIntoCache(rowData.getAfterColumnsList());
}
}
}catch(Exception e){
throw new RuntimeException("parse event has an error , data:" + entry,e );
}
}
private void deleteCache(List<Column> columns){
String key=getKeyByColumns(columns);
jedis.del(key.getBytes());
}
private void updateCache(List<Column> columns){
Map<String,String> fieldMap=new HashMap<>();
StringBuilder sb=new StringBuilder();
for(Column column:columns){
fieldMap.put(column.getName(),column.getValue());
sb.append(column.getName()).append("=").append(column.getValue()).append(",");
}
String value=sb.toString();
String key=getKeyByColumns(columns);
jedis.setex(key.getBytes(),60*60,value.getBytes()); // set with expiration time one hour.
}
private void insertIntoCache(List<Column> columns){
updateCache(columns);
}
private static String getKeyByColumns(List<Column> cols){
return "CACHE_KEY:"+cols.stream()
.filter(col->"id".equals(col.getName()))
.findFirst()
.map(Column::getValue)
.orElseThrow(()->new IllegalArgumentException("Primary Key Not Found"));
}
}
```
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#### 3. 最佳实践建议
- **幂等设计** ：由于网络延迟等原因可能导致重复接收相同的消息，因此每次执行前都应该校验当前状态下是否已经完成了相应处理。
- **错误重试机制** ：对于失败的任务考虑加入定时器或者异步线程池定期重新尝试直至成功为止。
- **性能优化** ：批量提交减少频繁 IO 耗费资源开销；合理规划 TTL 时间避免长期占用内存空间浪费。
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该博客围绕Redis缓存和MySQL数据库同步展开。在信息技术领域，缓存与数据库同步至关重要，能提升系统性能和数据一致性。Redis作为常用缓存，与MySQL数据库的同步操作可保障数据实时性和准确性，避免数据不一致问题。
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