MySQL主从复制
方式一：MySQL自带
介绍
MySQL主从复制是一个异步的复制过程，底层是基于MySq1数据库自带的二进制日志功能。就是一台或多台MySQL数据库（slave，即从库）从另一台MySQL数据库（master，即主库）进行日志的复制然后再解析日志并应用到自身，最终实现从库的数据和主库的数据保持一致。MySQL主从复制是MySQL数据库自带功能，无需借助第三方工具。
MySQL复制过程分为三步：
- master将改变记录到二进制位日志（binary log）
- slave将master的binary log拷贝到它的中继日志（relay log）
- slave重做中继日志的时间，将改变应用到自己的的数据库中
配置
前置条件
提前准备好两台服务器，分别安装MySQL并启动服务成功
- 主库Master：192.168.200.100
- 从库Slave：192.168.200.101
这里我使用了VMware来安装虚拟机，配置好一台虚拟机后通过复制虚拟机来制作另外一台虚拟机。
注意：这里如果另一台虚拟机是复制出来的话会导致两个MySQL的UUID相同，后面操作会有个小坑。
主库Master
-
修改MySQL数据库配置文件
/etc/my.cnf
-
重启MySQL服务
systemctl restart mysqld -
登录MySQL数据库，执行下面的SQL
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'tom'@'%' identified by 'Root@123456';注：上面SQL的作用是创建一个用户tom，密码为Root@123456，并且给tom用户授予REPLICATION SLAVE权限。常用于建立复制时所需要用到的用户权限，也就是slave必须被master授权具有该权限的用户，才能通过该用户复制。
-
登录MySQL数据库，执行下面的SQL，记录下结果中File和Position的值
show master status;
注：上面的SQL的作用是查看Master的状态，执行完此SQL后不要再执行任何操作
从库Slave
-
修改MySQL数据库配置文件
/etc/my.cnf
-
重启MySQL服务
systemct restart mysqld -
登录MysQL数据库，执行下面的SQL
change master to master_host='192.168.200.100',master_user='tom',master_password='Root@123456',master_log_file='mysql-bin.000002',master_log_pos=42634; start slave;注：
master_host是主数据库的ip，master_user和master_password是刚才创建的用户名和密码，master_log_file和master_log_pos是主库的状态。 -
查看从库的状态
show slave status;
日志文件中显示这两个地方是Yes则代表成功
从库状态No的处理
问题：从库所在虚拟机是主库复制出来的
查看UUID：
show variables like '%server_uuid%';
这会导致主机和从机的UUID一致。
解决：分别在主库和从库执行以下命令
rm -rf ./mysql/data/auto.cnf
rm -rf /var/lib/mysql/auto.cnf
执行完毕后重启服务器
方式二：Canal实现数据库复制
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。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。
注意：需要复制的两个MySQL数据库需要保证完全一致，即库名称、表名称和表结构完全一致。
环境搭建
canal的原理是基于mysql binlog技术，所以这里一定需要开启mysql的binlog写入功能
-
检查binlog功能是否开启
mysql> show variables like 'log_bin'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | log_bin | OFF | +---------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) -
如果显示状态为OFF表示该功能未开启，开启binlog功能
(1)修改 mysql 的配置文件 my.cnf vi /etc/my.cnf 追加内容： log-bin=mysql-bin #binlog文件名 binlog_format=ROW #选择row模式 server_id=1 #mysql实例id,不能和canal的slaveId重复 (2)重启 mysql：systemctl restart mysqld (3)登录 mysql 客户端，查看 log_bin 变量 mysql> show variables like 'log_bin'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | log_bin | ON| +---------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) ———————————————— 如果显示状态为ON表示该功能已开启 -
在mysql里面添加以下的相关用户和权限
CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'canal'; GRANT SHOW VIEW, SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%'; FLUSH PRIVILEGES;这一步的作用其实就是创建一个用户来完成数据库的操作。需要这个用户拥有远程访问数据库的功能，同样也是可以通过修改root的权限来让root用户拥有远程登陆的权限。
下载和安装Canal
下载地址：Canal的Github仓库
-
解压Canal
-
修改配置文件
- 将address更换成虚拟机的地址
-
修改用户名和密码（我这里的root拥有远程访问的权限）
-
修改同步数据库的规则
注：
mysql 数据解析关注的表，Perl正则表达式.
多个正则之间以逗号(,)分隔，转义符需要双斜杠(\)
常见例子：
- 所有表：
.* or .*\\..* - canal schema下所有表：
canal\\..* - canal下的以canal打头的表：
canal\\.canal.* - canal schema下的一张表：
canal.test1 - 多个规则组合使用：
canal\\..*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)
注意：此过滤条件只针对row模式的数据有效(ps. mixed/statement因为不解析sql，所以无法准确提取tableName进行过滤)
- 所有表：
-
进入bin目录启动
sh bin/startup.sh
截至目前我们在Linux的配置已经完成了
SpringBoot操作
pom文件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--mysql-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbutils</groupId>
<artifactId>commons-dbutils</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
application.yml
server:
# 端口
port: 10000
spring:
application:
# 服务名称
name: canal-client
profiles:
# 环境设置
active: dev
# mysql数据库连接
datasource:
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/guli?serverTimezone=GMT%2B8
username: root
password: 333
CanalClient.java
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.*;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import org.apache.commons.dbutils.DbUtils;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import javax.sql.DataSource;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
@Component
public class CanalClient {
//sql队列
private Queue<String> SQL_QUEUE = new ConcurrentLinkedQueue<>();
@Resource
private DataSource dataSource;
/**
* canal入库方法
*/
public void run() {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("192.168.200.100",
11111), "example", "", "");
int batchSize = 1000;
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
connector.rollback();
try {
while (true) {
//尝试从master那边拉去数据batchSize条记录，有多少取多少
Message message = connector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
Thread.sleep(1000);
} else {
dataHandle(message.getEntries());
}
connector.ack(batchId);
//当队列里面堆积的sql大于一定数值的时候就模拟执行
if (SQL_QUEUE.size() >= 1) {
executeQueueSql();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
} finally {
connector.disconnect();
}
}
/**
* 模拟执行队列里面的sql语句
*/
public void executeQueueSql() {
int size = SQL_QUEUE.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
String sql = SQL_QUEUE.poll();
System.out.println("[sql]----> " + sql);
this.execute(sql.toString());
}
}
/**
* 数据处理
*
* @param entrys
*/
private void dataHandle(List<Entry> entrys) throws InvalidProtocolBufferException {
for (Entry entry : entrys) {
if (EntryType.ROWDATA == entry.getEntryType()) {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
EventType eventType = rowChange.getEventType();
if (eventType == EventType.DELETE) {
saveDeleteSql(entry);
} else if (eventType == EventType.UPDATE) {
saveUpdateSql(entry);
} else if (eventType == EventType.INSERT) {
saveInsertSql(entry);
}
}
}
}
/**
* 保存更新语句
*
* @param entry
*/
private void saveUpdateSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> newColumnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("update " + entry.getHeader().getTableName() + " set ");
for (int i = 0; i < newColumnList.size(); i++) {
sql.append(" " + newColumnList.get(i).getName()
+ " = '" + newColumnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != newColumnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(" where ");
List<Column> oldColumnList = rowData.getBeforeColumnsList();
for (Column column : oldColumnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存删除语句
*
* @param entry
*/
private void saveDeleteSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getBeforeColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("delete from " + entry.getHeader().getTableName() + " where ");
for (Column column : columnList) {
if (column.getIsKey()) {
//暂时只支持单一主键
sql.append(column.getName() + "=" + column.getValue());
break;
}
}
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 保存插入语句
*
* @param entry
*/
private void saveInsertSql(Entry entry) {
try {
RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
List<RowData> rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
for (RowData rowData : rowDatasList) {
List<Column> columnList = rowData.getAfterColumnsList();
StringBuffer sql = new StringBuffer("insert into " + entry.getHeader().getTableName() + " (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append(columnList.get(i).getName());
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(") VALUES (");
for (int i = 0; i < columnList.size(); i++) {
sql.append("'" + columnList.get(i).getValue() + "'");
if (i != columnList.size() - 1) {
sql.append(",");
}
}
sql.append(")");
SQL_QUEUE.add(sql.toString());
}
} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 入库
* @param sql
*/
public void execute(String sql) {
Connection con = null;
try {
if(null == sql) return;
con = dataSource.getConnection();
QueryRunner qr = new QueryRunner();
int row = qr.execute(con, sql);
System.out.println("update: "+ row);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtils.closeQuietly(con);
}
}
}
CanalApplication.java
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import xyz.qianchen.canal.client.CanalClient;
import javax.annotation.Resource;
@SpringBootApplication
public class CanalApplication implements CommandLineRunner {
@Resource
private CanalClient canalClient;
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(CanalApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... strings) throws Exception {
//项目启动，执行canal客户端监听
canalClient.run();
}
}
创建好所有的文件后启动Spring Boot程序
测试
虚拟机操作
本地数据库
本文是原创文章，采用 CC BY-NC-ND 4.0 协议，完整转载请注明来自 千辰
阅读建议
