pycanal
一.pycanal 简介
pycanal 是阿里巴巴开源项目 Canal是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件 的 python 客户端。为 python 开发者提供一个更友好的使用 Canal 的方式。Canal 是mysql数据库binlog的增量订阅&消费组件。
基于日志增量订阅&消费支持的业务:
- 数据库镜像
- 数据库实时备份
- 多级索引 (卖家和买家各自分库索引)
- search build
- 业务cache刷新
- 价格变化等重要业务消息
关于 Canal 的更多信息请访问 https://github.com/alibaba/canal/wiki
二.应用场景
pycanal 作为Canal的客户端,其应用场景就是Canal的应用场景。关于应用场景在Canal介绍一节已有概述。举一些实际的使用例子:
1.代替使用轮询数据库方式来监控数据库变更,有效改善轮询耗费数据库资源。
2.根据数据库的变更实时更新搜索引擎,比如电商场景下商品信息发生变更,实时同步到商品搜索引擎 Elasticsearch、solr等
3.根据数据库的变更实时更新缓存,比如电商场景下商品价格、库存发生变更实时同步到redis
4.数据库异地备份、数据同步
5.根据数据库变更触发某种业务,比如电商场景下,创建订单超过xx时间未支付被自动取消,我们获取到这条订单数据的状态变更即可向用户推送消息。
6.将数据库变更整理成自己的数据格式发送到kafka等消息队列,供消息队列的消费者进行消费。
三.工作原理
pycanal 是 Canal 的 python 客户端,它与 Canal 是采用的Socket来进行通信的,传输协议是TCP,交互协议采用的是 Google Protocol Buffer 3.0。
四.工作流程
1.Canal连接到mysql数据库,模拟slave
2.pycanal 与 Canal 建立连接
2.数据库发生变更写入到binlog
5.Canal向数据库发送dump请求,获取binlog并解析
4.pycanal 向 Canal 请求数据库变更
4.Canal 发送解析后的数据给pycanal
5.pycanal收到数据,消费成功,发送回执。(可选)
6.Canal记录消费位置。
五.快速启动
安装Canal
Canal 的安装以及配置使用请查看 https://github.com/alibaba/canal/wiki/QuickStart
环境要求
python >= 3
构建canal python客户端
建立与Canal的连接
import time from pycanal.client import CanalClient from pycanal.protocol import EntryProtocol_pb2 from tornado.ioloop import IOLoop async def main(): while True: canal = CanalClient(host="10.88.190.151", port=21111) await canal.connect() await canal.check_valid() await canal.subscribe(client_id=b"14001", destination=b"pandora") while True: try: message = await canal.get(100) entries = message["entries"] for entry in entries: entry_type = entry.entryType if entry_type in [EntryProtocol_pb2.EntryType.TRANSACTIONBEGIN, EntryProtocol_pb2.EntryType.TRANSACTIONEND]: continue row_change = EntryProtocol_pb2.RowChange() row_change.MergeFromString(entry.storeValue) header = entry.header database = header.schemaName table = header.tableName event_type = header.eventType for row in row_change.rowDatas: if event_type == EntryProtocol_pb2.EventType.DELETE: format_data = dict() print("delete: {}".format(EntryProtocol_pb2.EventType.DELETE)) for column in row.beforeColumns: format_data[column.name] = column.value data = dict( db=database, table=table, event_type=event_type, data=format_data, ) print(data) elif event_type == EntryProtocol_pb2.EventType.INSERT: format_data = dict() print("insert: {}".format(EntryProtocol_pb2.EventType.INSERT)) for column in row.afterColumns: format_data[column.name] = column.value data = dict( db=database, table=table, event_type=event_type, data=format_data, ) print(data) else: format_data = dict() format_data["before"] = format_data["after"] = dict() for column in row.beforeColumns: format_data["before"][column.name] = column.value for column in row.afterColumns: format_data["after"][column.name] = column.value data = dict( db=database, table=table, event_type=event_type, data=format_data, ) print(data) except Exception as e: print(e) break time.sleep(1) canal.disconnect() time.sleep(2) if __name__ == "__main__": io_loop = IOLoop.current() io_loop.run_sync(main)
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