Canal+Kafka实现MySQL与Redis数据同步（二）

Canal+Kafka实现MySQL与Redis数据同步（二）

创建MQ消费者进行同步

在application.yml配置文件加上kafka的配置信息：

spring:
  kafka:
      # Kafka服务地址
    bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092
    consumer:
      # 指定一个默认的组名
      group-id: consumer-group1
      #序列化反序列化
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      # 批量抓取
      batch-size: 65536
      # 缓存容量
      buffer-memory: 524288

根据上面Kafka消费命令那里，我们知道了json数据的结构，可以创建一个CanalBean对象进行接收：

public class CanalBean {
    //数据
    private List<TbCommodityInfo> data;
    //数据库名称
    private String database;
    private long es;
    //递增，从1开始
    private int id;
    //是否是DDL语句
    private boolean isDdl;
    //表结构的字段类型
    private MysqlType mysqlType;
    //UPDATE语句，旧数据
    private String old;
    //主键名称
    private List<String> pkNames;
    //sql语句
    private String sql;
    private SqlType sqlType;
    //表名
    private String table;
    private long ts;
    //(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(删除)DELETE、(删除表)ERASE等等
    private String type;
    //getter、setter方法
}
public class MysqlType {
    private String id;
    private String commodity_name;
    private String commodity_price;
    private String number;
    private String description;
    //getter、setter方法
}
public class SqlType {
    private int id;
    private int commodity_name;
    private int commodity_price;
    private int number;
    private int description;
}

最后就可以创建一个消费者CanalConsumer进行消费：

@Component
public class CanalConsumer {
    //日志记录
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CanalConsumer.class);
    //redis操作工具类
    @Resource
    private RedisClient redisClient;
    //监听的队列名称为：canaltopic
    @KafkaListener(topics = "canaltopic")
    public void receive(ConsumerRecord<?, ?> consumer) {
        String value = (String) consumer.value();
        log.info("topic名称:{},key:{},分区位置:{},下标:{},value:{}", consumer.topic(), consumer.key(),consumer.partition(), consumer.offset(), value);
        //转换为javaBean
        CanalBean canalBean = JSONObject.parseObject(value, CanalBean.class);
        //获取是否是DDL语句
        boolean isDdl = canalBean.getIsDdl();
        //获取类型
        String type = canalBean.getType();
        //不是DDL语句
        if (!isDdl) {
            List<TbCommodityInfo> tbCommodityInfos = canalBean.getData();
            //过期时间
            long TIME_OUT = 600L;
            if ("INSERT".equals(type)) {
                //新增语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //新增到redis中,过期时间是10分钟
                    redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
                }
            } else if ("UPDATE".equals(type)) {
                //更新语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //更新到redis中,过期时间是10分钟
                    redisClient.setString(id, JSONObject.toJSONString(tbCommodityInfo), TIME_OUT);
                }
            } else {
                //删除语句
                for (TbCommodityInfo tbCommodityInfo : tbCommodityInfos) {
                    String id = tbCommodityInfo.getId();
                    //从redis中删除
                    redisClient.deleteKey(id);
                }
            }
        }
    }
}

测试MySQL与Redis同步

mysql对应的表结构如下：

CREATE TABLE `tb_commodity_info` (
  `id` varchar(32) NOT NULL,
  `commodity_name` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
  `commodity_price` varchar(36) DEFAULT '0' COMMENT '商品价格',
  `number` int(10) DEFAULT '0' COMMENT '商品数量',
  `description` varchar(2048) DEFAULT '' COMMENT '商品描述',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品信息表';

首先在MySQL创建表。然后启动项目，接着新增一条数据：

INSERT INTO `canaldb`.`tb_commodity_info` (`id`, `commodity_name`, `commodity_price`, `number`, `description`) VALUES ('3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3', '叉包', '3.99', '3', '大叉包，老喜欢');

tb_commodity_info表查到新增的数据：

img

Redis也查到了对应的数据，证明同步成功！

img

如果更新呢？试一下Update语句：

UPDATE `canaldb`.`tb_commodity_info` SET `commodity_name`='青菜包',`description`='便宜的青菜包' WHERE `id`='3e71a81fd80711eaaed600163e046cc3';

img

img

没有问题！

总结

canal的缺点：

1. canal只能同步增量数据。
2. 不是实时同步，是准实时同步。
3. 存在一些bug，不过社区活跃度较高，对于提出的bug能及时修复。

4. MQ顺序性问题。
   网的回答，大家参考一下

   
   
   

   img

尽管有一些缺点，毕竟没有一样技术(产品)是完美的，合适最重要。
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！