springboot整合easy-es、canbal、kafka实现mysql数据同步到es,支持全量和增量刷新数据
时间: 2024-01-09 10:03:46 浏览: 49
好的,这是一个比较常见的场景,可以按照以下步骤来实现:
1. 首先需要在 Spring Boot 中集成 Easy-Es、Canal 和 Kafka。
2. 然后需要编写 Canal 客户端,用于监听 MySQL 数据库的变化,并将变化发送到 Kafka。
3. 在 Kafka 中创建一个 topic,用于存储 MySQL 数据库中的变化信息。
4. 编写一个消费者,用于从 Kafka 中消费变化信息,并将其转换成对应的 Elasticsearch 操作(增删改),然后通过 Easy-Es 将操作发送到 Elasticsearch 中。
5. 最后需要实现增量和全量数据的刷新,可以通过定时任务、手动触发或者监听数据库变化的方式来实现。
需要注意的是,在实现过程中需要考虑到数据同步的一致性和性能问题,例如并发控制、异常处理等等。
相关问题
springboot整合easy-es、canbal、kafka实现mysql数据同步到es,支持全量和增量刷新数据
实现MySQL数据同步到Elasticsearch,可以使用Easy-Es和Canal组合的方式。其中,Easy-Es是一个开源的Elasticsearch操作框架,可以方便地进行数据的增删改查等操作。Canal是阿里巴巴开源的基于数据库增量日志解析工具,可以实时地捕获MySQL数据库的增量日志,从而实现MySQL数据的实时同步。
下面是具体的步骤:
1. 首先,在Spring Boot中引入Easy-Es和Canal的依赖包:
```xml
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.yingzhuo</groupId>
<artifactId>easy-es-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.0</version>
</dependency>
```
2. 在application.properties中配置Canal和Elasticsearch的相关信息:
```properties
# Canal配置
canal.server.ip=127.0.0.1
canal.server.port=11111
canal.server.destination=test
canal.server.username=
canal.server.password=
# Elasticsearch配置
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200/
spring.elasticsearch.rest.username=
spring.elasticsearch.rest.password=
```
3. 创建CanalClient用于监听MySQL的增量日志,并将变更的数据同步到Elasticsearch中:
```java
@Component
public class CanalClient {
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@PostConstruct
public void init() {
CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
new InetSocketAddress(environment.getProperty("canal.server.ip"),
Integer.parseInt(environment.getProperty("canal.server.port"))),
environment.getProperty("canal.server.destination"),
environment.getProperty("canal.server.username"),
environment.getProperty("canal.server.password"));
new Thread(() -> {
try {
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
while (true) {
Message message = connector.getWithoutAck(1000);
long batchId = message.getId();
if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
continue;
}
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
String databaseName = entry.getHeader().getSchemaName();
switch (rowChange.getEventType()) {
case INSERT:
case UPDATE:
List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()) {
data.put(column.getName(), column.getValue());
}
dataList.add(data);
}
elasticsearchTemplate.bulkIndex(dataList, IndexCoordinates.of(databaseName, tableName));
break;
case DELETE:
List<String> idList = new ArrayList<>();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
for (CanalEntry.Column column : rowData.getBeforeColumnsList()) {
if (column.getIsKey()) {
idList.add(column.getValue());
}
}
}
elasticsearchTemplate.bulkDelete(idList, IndexCoordinates.of(databaseName, tableName));
break;
default:
break;
}
}
}
connector.ack(batchId);
}
} catch (Exception e) {
connector.rollback();
} finally {
connector.disconnect();
}
}).start();
}
}
```
4. 如果需要支持全量数据同步,可以使用Easy-Es提供的bulkIndex接口,实现将MySQL中的所有数据同步到Elasticsearch中:
```java
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
@PostConstruct
public void init() {
elasticsearchTemplate.deleteIndex(User.class);
elasticsearchTemplate.createIndex(User.class);
elasticsearchTemplate.putMapping(User.class);
List<User> userList = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM user", BeanPropertyRowMapper.newInstance(User.class));
elasticsearchTemplate.bulkIndex(userList);
}
```
5. 如果需要支持增量数据同步,可以在CanalClient中增加一个定时任务,定时从MySQL中查询出最新的数据,并将数据同步到Elasticsearch中:
```java
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void syncData() {
List<User> userList = jdbcTemplate.query("SELECT * FROM user WHERE update_time > ?", new Object[]{lastUpdateTime}, BeanPropertyRowMapper.newInstance(User.class));
if (!userList.isEmpty()) {
elasticsearchTemplate.bulkIndex(userList);
lastUpdateTime = userList.get(userList.size() - 1).getUpdateTime();
}
}
```
通过以上步骤,就可以实现MySQL数据同步到Elasticsearch,并且支持全量和增量刷新数据了。另外,如果需要支持Kafka,可以在CanalClient中增加一个KafkaProducer,将变更的数据发送到Kafka中。
springboot整合easy-es、canbal、kafka实现mysql数据同步到es,支持全量和增量刷新数据的代码
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用Spring Boot整合Easy-ES、Canal和Kafka实现MySQL数据同步到Elasticsearch,支持全量和增量刷新数据。
1. 添加依赖
在pom.xml中添加以下依赖:
```xml
<!-- Easy-ES -->
<dependency>
<groupId>com.github.a2619388896</groupId>
<artifactId>easy-es-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.2</version>
</dependency>
<!-- Canal -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal.client</artifactId>
<version>1.1.5</version>
</dependency>
<!-- Kafka -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.6.7</version>
</dependency>
```
2. 配置文件
在application.yml中配置Easy-ES、Canal和Kafka:
```yaml
spring:
data:
elasticsearch:
cluster-name: elasticsearch
cluster-nodes: localhost:9300
kafka:
bootstrap-servers: localhost:9092
consumer:
group-id: my-group
auto-offset-reset: earliest
properties:
max.poll.interval.ms: 600000
canal:
host: 127.0.0.1
port: 11111
destination: example
username: canal
password: canal
filter:
include:
- .*\\..*
exclude:
- example\\..*
```
3. Canal客户端
使用Canal客户端连接到Canal Server,监听MySQL的变更事件,并将变更事件发送到Kafka:
```java
@Component
public class CanalClient {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CanalClient.class);
@Autowired
private CanalConnector canalConnector;
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
@PostConstruct
public void start() {
new Thread(() -> {
int batchSize = 1000;
try {
canalConnector.connect();
canalConnector.subscribe(".*\\..*");
canalConnector.rollback();
while (true) {
Message message = canalConnector.getWithoutAck(batchSize);
long batchId = message.getId();
int size = message.getEntries().size();
if (batchId == -1 || size == 0) {
Thread.sleep(1000);
} else {
List<CanalEntry.Entry> entries = message.getEntries();
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
String database = entry.getHeader().getSchemaName();
String table = entry.getHeader().getTableName();
EventType eventType = rowChange.getEventType();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()) {
data.put(column.getName(), column.getValue());
}
String json = new ObjectMapper().writeValueAsString(data);
kafkaTemplate.send(database + "." + table, json);
}
}
}
canalConnector.ack(batchId);
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error("Canal client error", e);
} finally {
canalConnector.disconnect();
}
}).start();
}
}
```
4. Kafka消费者
使用Kafka消费者从Kafka中读取变更事件,并将变更事件同步到Elasticsearch:
```java
@Component
public class KafkaConsumer {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumer.class);
@Autowired
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;
@KafkaListener(topics = "${canal.filter.include[0]}")
public void consume(ConsumerRecord<String, String> record) {
try {
String[] topicParts = record.topic().split("\\.");
String indexName = topicParts[1];
String json = record.value();
Map<String, Object> data = new ObjectMapper().readValue(json, new TypeReference<>() {});
String id = (String) data.get("id");
data.remove("id");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(indexName);
indexRequest.id(id);
indexRequest.source(data, XContentType.JSON);
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(indexName, id);
updateRequest.doc(data, XContentType.JSON);
updateRequest.upsert(indexRequest);
elasticsearchOperations.update(updateRequest);
} catch (Exception e) {
logger.error("Kafka consumer error", e);
}
}
}
```
5. 完成
现在,只要启动应用程序,就可以将MySQL中的数据同步到Elasticsearch了。如果需要进行全量刷新,只需简单地从MySQL中复制数据到Elasticsearch即可。