Canal同步至PostgreSQL：跨数据库实时复制新范式-优快云博客

Canal同步至PostgreSQL：跨数据库实时复制新范式

【免费下载链接】canal alibaba/canal: Canal 是由阿里巴巴开源的分布式数据库同步系统，主要用于实现MySQL数据库的日志解析和实时增量数据订阅与消费，广泛应用于数据库变更消息的捕获、数据迁移、缓存更新等场景。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/canal

当业务系统从MySQL向PostgreSQL迁移或需要双库并行运行时，如何保持数据实时一致性？传统ETL工具面临延迟高、配置复杂等问题，而Canal作为阿里巴巴开源的分布式数据库同步系统，提供了基于MySQL增量日志解析的高效解决方案。本文将详细介绍如何通过Canal实现MySQL到PostgreSQL的实时数据同步，解决跨数据库复制的核心痛点。

工作原理与架构设计

Canal的核心原理是模拟MySQL Slave的交互协议，伪装成MySQL Slave从Master节点获取二进制日志（Binary Log），解析后将变更数据投递到目标存储。对于PostgreSQL同步场景，Canal通过RDB适配器实现数据映射与写入，整体架构分为三个层级：

数据采集层：Canal Server伪装为MySQL Slave，通过dump协议获取binlog
数据解析层：解析binlog为结构化数据，支持过滤和转换
数据投递层：通过RDB适配器写入PostgreSQL，支持表映射、字段转换等高级功能

核心实现代码位于client-adapter/rdb/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/client/adapter/rdb/config/MappingConfig.java，其中定义了数据库映射（DbMapping）和表映射规则，支持镜像库（mirrorDb）和自定义字段映射（targetColumns）两种模式。

环境准备与部署步骤

前置条件

MySQL 5.7+/8.0+ 开启binlog（binlog_format=ROW）
PostgreSQL 10+ 开启远程访问
Canal 1.1.4+（推荐最新版本）
JDK 1.8+

部署架构选择

Canal提供两种部署模式，可根据业务规模选择：

单机模式：适用于中小规模数据同步，直接通过canal-adapter连接PostgreSQL
集群模式：通过Kafka/RocketMQ实现高可用，架构参考charts/canal-server

快速部署步骤

安装Canal Server

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/canal.git
cd canal/deployer
# 修改conf/canal.properties配置MySQL连接信息
sh bin/startup.sh

配置RDB适配器 修改client-adapter/rdb/conf/application.yml，添加PostgreSQL数据源：

dataSources:
  postgresDS:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/target_db
    username: postgres
    password: 123456

创建表映射配置 在client-adapter/rdb/conf/mytest_user.yml中定义同步规则：

dataSourceKey: defaultDS
destination: example
groupId: g1
outerAdapterKey: postgresDS
dbMapping:
  database: source_db
  table: user
  targetTable: public.user
  targetPk:
    id: id
  mapAll: true
  targetColumns:
    name: username
    create_time: create_date

高级配置与性能优化

数据一致性保障

Canal通过多级机制确保数据一致性：

事务完整性：基于binlog的事务边界，保证事务级别的原子性
断点续传：通过store/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/store模块实现位点持久化
批量提交：配置commitBatch参数（默认5000），平衡性能与一致性

性能优化参数

参数	配置位置	推荐值	说明
readBatch	MirrorDbConfig.java	5000	批量读取大小
commitBatch	MappingConfig.java	1000	批量提交大小
concurrent	MappingConfig.java	true	开启并行同步

监控与运维

Canal提供完善的监控能力：

Prometheus监控：配置后可查看同步延迟、吞吐量等指标，参考prometheus/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/prometheus
Admin管理界面：通过admin/admin-ui实现可视化配置管理
日志排查：关键日志位于logs/canal/目录

常见问题与解决方案

字段类型转换问题

MySQL与PostgreSQL存在部分不兼容的数据类型，可通过targetColumns配置转换：

MySQL类型	PostgreSQL类型	转换示例
datetime	timestamp	targetColumns: create_time: create_time::timestamp
varchar(255)	text	mapAll: true（自动映射）
tinyint	smallint	targetColumns: status: status::smallint

同步延迟排查

当出现同步延迟时，可按以下步骤排查：

检查Canal Server性能指标：images/latency.PNG
查看MySQL binlog生成速度与Canal消费速度
调整client-adapter/rdb/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/client/adapter/rdb/config/MappingConfig.java中的readBatch和commitBatch参数

数据冲突解决

对于双写场景可能出现的数据冲突，可通过以下方式解决：

使用PostgreSQL的UPSERT功能（ON CONFLICT DO UPDATE）
在MirrorDbConfig.java中配置冲突处理策略
实现自定义ConflictHandler接口

最佳实践与案例

分库分表同步

对于MySQL分库分表场景，可通过Canal的路由功能合并数据后同步到PostgreSQL：

# 分表合并配置示例
dbMapping:
  database: source_db
  table: user_${0-15}
  targetTable: public.user_all
  targetPk:
    id: id
  mapAll: true

历史数据迁移

结合Canal的ETL功能实现全量+增量迁移：

执行全量迁移：

cd client-adapter/rdb
sh bin/etl.sh -s user.yml -p 2023-01-01

启动增量同步：
```
sh bin/startup.sh
```

总结与展望

Canal作为成熟的数据库同步解决方案，通过RDB适配器实现了MySQL到PostgreSQL的高效实时同步。核心优势包括：

低延迟：基于binlog的实时解析，同步延迟通常在毫秒级
高灵活：支持字段映射、类型转换、条件过滤等高级功能
易扩展：通过client-adapter架构可扩展支持更多目标数据库

随着PostgreSQL的普及，Canal团队正持续优化PostgreSQL适配器，未来将支持更多高级特性如DDL自动同步、逻辑解码（logical decoding）等。完整文档可参考README.md和admin/admin-ui的管理界面指南。

如需进一步优化性能或定制同步逻辑，可深入研究以下模块：

核心同步逻辑：client-adapter/rdb/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/client/adapter/rdb
监控指标实现：prometheus/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/prometheus
管理界面：admin/admin-ui/src/views/canalServer

通过合理配置和优化，Canal可满足从中小规模到企业级的跨数据库同步需求，为业务系统迁移和架构升级提供可靠的数据通道。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考