《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

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Canal

定位: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:

  • 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)

整个parser过程大致可分为几步:

  • Connection获取上一次解析成功的位置(如果第一次启动,则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点)
  • Connection建立连接,发生BINLOG_DUMP命令
  • Mysql开始推送Binary Log
  • 接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析,补充一些特定信息
  • 传递给EventSink模块进行数据存储,是一个阻塞操作,直到存储成功
  • 存储成功后,定时记录Binary Log位置

  • 数据过滤:支持通配符的过滤模式,表名,字段内容等
  • 数据路由/分发:解决1:n (1个parser对应多个store的模式)
  • 数据归并:解决n:1 (多个parser对应1个store)
  • 数据加工:在进入store之前进行额外的处理,比如join

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Maxwell

canal 由Java开发,分为服务端和客户端,拥有众多的衍生应用,性能稳定,功能强大;canal 需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据。

maxwell相对于canal的优势是使用简单,它直接将数据变更输出为json字符串,不需要再编写客户端。

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Databus

Databus是一种低延迟变化捕获系统,已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获,流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供以下功能:

  • 源与消费者之间的隔离
  • 保证按顺序和至少一次交付具有高可用性
  • 从更改流中的任意时间点开始消耗,包括整个数据的完全引导功能。
  • 分区消费
  • 源一致性保存

阿里云的数据传输服务DTS

数据传输服务(Data Transmission Service,简称DTS)是阿里云提供的一种支持 RDBMS(关系型数据库)、NoSQL、OLAP 等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力,可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景,助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。

优势:数据传输(Data Transmission)服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具,数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路,同时它提供了诸多便利功能,极大得方便了传输链路的创建及管理。

个人理解:就是一个消息队列,会给你推送它包装过的sql对象,可以自己做个服务去解析这些sql对象。

免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS(在线关系型数据库)、DRDS等产品进行了适配,解决了Binlog日志回收,主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时,针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑,推荐使用。

文章目录
  1. 1. Canal
  2. 2. Maxwell
  3. 3. Databus
  4. 4. 阿里云的数据传输服务DTS