一、方案1(UDF)
场景分析:
演示案例
下面是MySQL的表
下面是UDF的解析代码
定义对应的触发器
二、方案2(解析binlog)
Canal开源技术
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(也支持mariaDB)
开源参考地址有:
https://github.com/liukelin/canal_mysql_nosql_sync
工作原理(模仿MySQL复制):
1、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 2、mysql master收到dump请求,开始推送binary log给slave(也就是canal) 3、canal解析binary log对象(原始为byte流)
架构:
eventParser (数据源接入,模拟slave协议和master进行交互,协议解析) eventSink (Parser和Store链接器,进行数据过滤,加工,分发的工作) eventStore (数据存储) metaManager (增量订阅&消费信息管理器) server代表一个canal运行实例,对应于一个jvm instance对应于一个数据队列 (1个server对应1..n个instance) instance模块:
大致的解析过程如下:
parse解析MySQL的Bin log,然后将数据放入到sink中 sink对数据进行过滤,加工,分发 store从sink中读取解析好的数据存储起来 然后自己用设计代码将store中的数据同步写入Redis中就可以了 其中parse/sink是框架封装好的,我们做的是store的数据读取那一步
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MySQL表的同步,采用责任链模式,每张表对应一个Filter 。例如zvsync中要用到的类设计如下:
下面是具体化的zvsync中要用到的类 ,每当新增或者删除表时,直接进行增删就可以了
三、附加
但是在实际开发中可能有人会用下面的方案: