使用canal不消耗数据库连接监听数据库变更，异步ACK

最新推荐文章于 2025-10-16 14:13:11 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-16 14:13:11 发布 · 3.5k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了canal如何不消耗数据库连接监听MySQL变更，通过流式API进行消息分发，并讨论了如何防止消息丢失和重复处理。在异常情况下，使用mark和offset判断消息是否已被处理，避免重复消息。同时提到了canal作为MQ补偿机制和数据库同步的潜在应用。

canal是什么

摘自项目github

基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql

原理相对比较简单：
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(也就是canal)
canal解析binary log对象(原始为byte流)

canal解决了什么问题

起源：
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。不过早期的数据库同步业务，主要是基于trigger的方式获取增量变更，不过从2010年开始，阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析，获取增量变更进行同步，由此衍生出了增量订阅&消费的业务，从此开启了一段新纪元。

本文在探讨什么

canal的基础操作，本文不再赘述，可参考github上的quick start和client api，包含了demo
本文探讨的是，基于canal的流式api的消息分发，以及如何防止消息丢失和重复处理

什么是流式API

摘自项目github
流式api设计：

11554693-6e1699a0e570d4b6

image

每次get操作都会在meta中产生一个mark，mark标记会递增，保证运行过程中mark的唯一性
每次的get操作，都会在上一次的mark操作记录的cursor继续往后取，如果mark不存在，则在last ack cursor继续往后取
进行ack时，需要按照mark的顺序进行数序ack，不能跳跃ack. ack会删除当前的mark标记，并将对应的mark位置更新为last ack cursor
一旦出现异常情况，客户端可发起rollback情况，重新置位：删除所有的mark, 清理get请求位置，下次请求会从last ack cursor继续往后取

image.png

关注点

异步的ack带来了更好的性能，也带来了一些问题
rollback后，mark会清空，回到上次ack的位置。如果get的速度比ack快，当rollback()后，就会出现重复消息
本文针对这个问题，给出一个较为简单的解决方案

思路

mark清空后，再次get，获取到的batchId会继续递增（保存在服务端），但是消息是已经处理过的，此时我们不希望消息继续被分发或者处理
如何判断消息是否消费过，或者说，该次数据库变更，是否已经解析过
1.在业务上进行判断
2.更好的方式，通过当前处理的消息在binlog中的位置进行判断

String logFileName = entry.getHeader().getLogfileName();
long offset = entry.getHeader().getLogfileOffset();

使用这两行代码，就可以方便的获取当前消息在具体哪个binlog文件的哪个位置，输出类似如下

logfileName = mysql-bin.000001,offset = 41919

代码

测试代码，请勿用于生产

    public static void main(String args[]) {
        new Thread(SimpleCanalClient::receiver).start();
        new Thread(SimpleCanalClient::ack).start();
    }

开局启动两个线程，一个接收，一个确认

private static void receiver() {
        // 创建链接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
        int batchSize = 1;
        int count = 0;
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            int total = 20;
            while (count < total) {
                count++;
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId != -1 && size != 0) {
                    printEntry(message.getEntries(),batchId);
                }
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
            }
            STOP.set(true);
            System.out.println("receiver exit

最低0.47元/天解锁文章