实现RDB之间数据同步：利用Canal、阿里云DTS和Kafka

数据流：rdb1-->阿里云dts-->kafka-->canal adapter-->rdb2

数据格式：canal Json （如果是通用Avro格式，也可以采用kafka connect同步。因为公司购买阿里云DTS服务是 canal Json格式，所以采用了canal来sink数据）

我们时常需要在不同的关系数据库(RDB)间同步数据。这不仅是为了数据的备份，还为了分析、报告或在异构系统间共享信息。在这篇文章中，我将分享如何通过组合Canal、阿里云的数据传输服务(DTS)和Kafka实现高效的RDB数据同步。

什么是Canal？

Canal是一个基于MySQL数据库增量日志解析的开源工具，用于提取数据库的变更数据。它的设计灵感来源于阿里巴巴的内部解决方案，并且现在被广泛用于数据同步、消息队列的更新等场景。

同步架构概览

我们的数据同步架构包括以下组件：

1. 源RDB：这是我们的数据起点，所有数据的变更都会在这里发生。
2. 阿里云DTS：负责捕获源RDB中的数据变更并推送到Kafka。
3. Kafka：作为消息队列，它提供了一个可靠的数据流平台。
4. Canal Adapter：从Kafka消费数据，并将其应用到目标RDB。

实现步骤

步骤 1: 配置阿里云DTS

首先，我们需要在阿里云DTS中配置数据同步任务，将源数据库的数据变更实时同步到Kafka主题中。这需要以下几个步骤：

1. 登录到阿里云DTS控制台。
2. 创建数据同步任务，选择数据源和目标Kafka实例。
3. 配置要同步的数据库表和字段。

可以通过其他中间件来读取rdb的bin log数据，如canal，kafka-connect等工具，一定要注意数据生成和消费的格式要一致,json/avro格式，包含schema信息。

步骤 2: 配置Kafka

接下来，我们需要确保Kafka准备就绪，能够接收来自DTS的数据流：

1. 设置合适的分区和副本，以确保数据的可靠性和可用性。
2. 根据负载需求调整Kafka的性能参数。

步骤 3: 配置Canal Adapter

Canal Adapter将作为Kafka的消费者，处理消息并将变更应用到目标RDB：

1. 配置Canal，连接到Kafka主题。
2. 在Canal Adapter中配置目标数据库的连接信息。
3. 设置同步策略，例如是否进行字段映射、如何处理冲突等。

  canalAdapters:
  - instance: xxx_topic # canal instance Name or mq topic name
    groups:
    - groupId: g1
      outerAdapters:
      - name: logger
      - name: rdb
        key: mysql1
        properties:
          jdbc.driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
          jdbc.url: jdbc:mysql://xxx
          jdbc.username: xxx
          jdbc.password: xxx
          druid.stat.enable: false
          druid.stat.slowSqlMillis: 1000
#      - name: rdb
#        key: oracle1
#        properties:
#          jdbc.driverClassName: oracle.jdbc.OracleDriver
#          jdbc.url: jdbc:oracle:thin:@localhost:49161:XE
#          jdbc.username: mytest
#          jdbc.password: m121212
#      - name: rdb
#        key: postgres1
#        properties:
#          jdbc.driverClassName: org.postgresql.Driver
#          jdbc.url: jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres
#          jdbc.username: postgres
#          jdbc.password: 121212
#          threads: 1
#          commitSize: 3000
#      - name: hbase
#        properties:
#          hbase.zookeeper.quorum: 127.0.0.1
#          hbase.zookeeper.property.clientPort: 2181
#          zookeeper.znode.parent: /hbase
#      - name: es
#        hosts: 127.0.0.1:9300 # 127.0.0.1:9200 for rest mode
#        properties:
#          mode: transport # or rest
#          # security.auth: test:123456 #  only used for rest mode
#          cluster.name: elasticsearch
#      - name: kudu
#        key: kudu
#        properties:
#          kudu.master.address: 127.0.0.1 # ',' split multi address
#      - name: phoenix
#        key: phoenix
#        properties:
#          jdbc.driverClassName: org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver
#          jdbc.url: jdbc:phoenix:127.0.0.1:2181:/hbase/db
#          jdbc.username:
#          jdbc.password:

日志配置，配置文件logback.xml，可以配置日志级别和日志输出位置。

步骤 4: 监控和调优

在部署后，不断监控整个流程：

1. 监控DTS任务的性能和稳定性。
2. 跟踪Kafka的吞吐量和延迟。
3. 观察目标数据库的负载和响应时间。

总结

通过结合阿里云DTS、Kafka和Canal，我们可以构建一个强大的数据同步框架，它不仅能确保数据的一致性和完整性，还能提供高度的可扩展性和灵活性。这种架构特别适合在分布式和异构环境中进行实时数据同步和处理。