canal问题排查

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#canal

本文档列举了四个常见的Canal使用问题及其解决方案：1.由于meta.dat或Zookeeper中位点信息不一致导致的错误，解决方案是删除meta.dat或Zookeeper相关节点并重启Canal；2.因内存溢出和历史位点导致的问题，可通过调整过滤规则或重启避免从旧位点开始消费；3.解析row数据失败，通常由于权限问题，需修改Canal过滤规则；4.数据库修改未被Canal捕获，可能由于canal.ip配置错误，解决方法是清空canal.ip并重启服务。

问题一：

ERROR c.a.otter.canal.parse.inbound.mysql.MysqlEventParser - dump address /192.168.1.50:3306 has an error, retrying. caused by

com.alibaba.otter.canal.parse.exception.CanalParseException: can't find start position for example

原因:meta.dat 中保存的位点信息和数据库的位点信息不一致；导致canal抓取不到数据库的动作；

解决方案：删除meta.dat删除，再重启canal，问题解决；

集群操作：进入canal对应的zookeeper集群下，删除节点/otter/canal/destinations/xxxxx/1001/cursor ；重启canal即可恢复；

 

问题二：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
 

canal消费端挂了太久，在zk对应conf下节点的

/otter/canal/destinations/test_db/1001/cursor 位点信息是很早以前，导致重启canal时，从很早以前的位点开始消费，导致canal服务器内存爆掉

监听数据库变更，只有TransactionBegin/TransactionEnd,没有拿到数据的EventType；

原因可能是canal.instance.filter.black.regex=.*\\..*导致，改canal.instance.filter.black.regex=再重启试试；

 

问题三：

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<think>好的，用户需要解决Canal占用CPU过高的问题。首先，我得回忆一下关于Canal的基本知识，Canal是阿里开源的数据库同步工具，主要用于MySQL数据库的增量数据订阅和消费。高CPU占用可能由多个因素引起，比如配置问题、数据量大、资源竞争或代码缺陷等。 接下来，根据系统级指令，我需要按照步骤来回答，确保结构清晰。用户可能已经尝试过一些方法但没解决，所以需要详细排查步骤。首先考虑配置优化，比如调整批次大小和并行度，减少单次处理的数据量，这样可以降低CPU负载。例如，适当减少canal.instance.memory.batch.size，避免一次性处理太多数据。 然后，资源监控也很重要。用户需要检查Canal和MySQL所在服务器的CPU使用情况，看是否有其他进程占用资源。同时，网络延迟或数据库响应慢也可能导致Canal不断重试，增加CPU负担。这时候可能需要用top或jstack查看Java线程情况，找到高CPU的线程堆栈。 代码层面，检查是否有死循环或频繁的GC。例如，使用jstack生成线程快照，分析是否有线程长时间占用CPU。另外，频繁的GC会导致CPU飙升，可以用jstat查看GC情况，调整JVM参数比如堆大小，选择适合的垃圾回收器如G1。 数据同步方面，如果订阅的表数据变化频繁，或者有大量无索引的查询，可能导致Canal解析binlog时消耗更多CPU。建议优化MySQL的binlog格式，使用ROW模式，并确保表有合适的主键或索引。 版本和兼容性也不能忽视，旧版本的Canal可能存在性能问题，升级到最新稳定版可能解决已知的CPU问题。同时，确认与MySQL版本的兼容性，避免因版本不匹配导致的异常。 最后，如果以上方法无效，可能需要深入分析堆栈信息或联系社区支持。例如，引用中的案例提到复制因子设置导致的问题，可能需要调整集群配置以避免单点瓶颈。 用户可能还想了解如何具体操作这些步骤，比如如何调整JVM参数，如何分析线程堆栈，或者如何优化MySQL配置。因此，生成相关问题时要涵盖这些方面，帮助用户进一步解决问题。</think>### Canal高CPU占用排查与解决方案 #### 一、常见原因分析 1. **配置不合理** - Canal的`batchSize`或`parallelThreadSize`设置过高，导致单次处理数据量过大，引发CPU资源竞争[^2]。例如配置项`canal.instance.memory.batchSize`超过服务器处理能力时会出现此问题。 - **建议**：逐步降低批次大小（如从1000调整到500）观察效果。 2. **数据同步压力过大** - MySQL的`binlog`生成速率超过Canal处理能力，例如高频更新的表（如秒级万级更新）会导致解析线程持续高负载。计算公式： $$ \text{处理延迟} = \frac{\text{binlog数据量}}{\text{Canal解析速度}} $$ 当延迟持续增长时，CPU会保持高位。 3. **资源竞争** - Canal与MySQL部署在同一物理机时，可能因磁盘I/O或网络带宽争用导致额外CPU开销[^2]。 4. **代码缺陷** - 旧版本Canal存在事件解析逻辑缺陷（如1.1.4版本中`SimpleParser`模块的循环冗余校验问题）。 --- #### 二、排查流程 ```mermaid graph TD A[CPU监控] --> B{定位进程} B -->|Canal进程| C[线程堆栈分析] B -->|非Canal进程| D[系统资源排查] C --> E{高频函数} E --> F[配置优化] E --> G[代码热路径优化] ``` 1. **定位资源瓶颈** ```bash top -H -p <canal_pid> # 查看线程级CPU占用 jstack <canal_pid> > thread_dump.txt # 获取Java线程堆栈 ``` 2. **解析线程状态** 重点关注以下线程类型： - `ParseThread`（binlog解析） - `SinkStoreStage`（数据存储） - `NettyServerWorkThread`（网络通信） 3. **JVM诊断** 通过`jstat`检查GC情况： ```bash jstat -gcutil <canal_pid> 1000 # 每秒输出GC统计 ``` 若`Full GC`频率超过2次/分钟，需调整堆大小： ```bash -Xmx4g -Xms4g -XX:+UseG1GC ``` --- #### 三、优化方案 1. **配置调优** ```properties # canal.properties canal.instance.memory.batchSize = 500 # 原值通常为1000-2000 canal.instance.memory.buffer.size = 16384 # 16KB缓冲区 canal.instance.parser.parallel = false # 小数据量时关闭并行 ``` 2. **架构优化** - 对高频更新表启用分库分表 - 使用`canal+kafka`模式分流处理压力 - 增加`canal-server`节点实现负载均衡 3. **MySQL侧优化** ```sql ALTER TABLE hot_table ADD INDEX idx_modified(modified_time); # 为更新时间字段加索引 SET GLOBAL binlog_row_image=MINIMAL; # 减少binlog体积 ``` --- #### 四、典型场景案例 某电商平台`canal-server`出现持续90%+ CPU占用，通过以下步骤解决： 1. `jstack`发现`ParseThread`占用85% CPU时间片 2. 检查binlog发现存在`TEXT`字段的频繁更新 3. 解决方案： - 修改`canal.instance.filter.regex`忽略非关键字段 - 升级到1.1.7版本（修复了`TEXT`解析缺陷） - 调整`-XX:MaxGCPauseMillis=200`优化GC效率 ---
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