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 10:03:39 浏览: 37
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。

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