canal kafka springboot
时间: 2023-10-23 18:09:11 浏览: 51
Canal 是阿里巴巴开源的一款基于 MySQL 数据库增量日志解析工具,可以将 MySQL 的 binlog 解析为增量的数据变更,并将数据变更同步到其他系统(如 Kafka)。Kafka 是一款分布式消息队列系统,可以用于构建高性能、可扩展的实时数据流处理应用程序。Spring Boot 是一个快速开发框架,可以帮助开发者快速构建基于 Spring 框架的应用程序。因此,结合使用 Canal、Kafka 和 Spring Boot,可以搭建一个高性能、实时数据同步的应用程序。
相关问题
Kafka异步更新mysql
根据提供的引用内容,可以看出在这个项目中,使用了Kafka作为消息队列,并且通过异步发送消息到Kafka的方式来实现事件的发布。同时,还有一个MyEventPublisher类用于封装对Kafka的API操作。那么,如果要实现Kafka异步更新MySQL,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,在项目中引入MySQL的依赖,例如使用Spring Data JPA来操作MySQL数据库。
2. 在MyEventPublisher类中,可以添加一个方法来处理接收到的事件,并将事件中的数据存储到MySQL数据库中。可以使用JPA的Repository来进行数据库操作。
3. 在MyEventPublisher类中的publishEvent方法中,调用新增的处理方法,将事件数据存储到MySQL数据库中。可以使用异步的方式来进行数据库操作,以避免阻塞Kafka的消息发送。
4. 在配置文件中配置MySQL的连接信息,包括数据库URL、用户名、密码等。
通过以上步骤,就可以实现Kafka异步更新MySQL的功能。当接收到事件时,将事件数据存储到MySQL数据库中,实现数据的更新操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SpringBoot系列之canal和kafka实现异步实时更新](https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/122211056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Kafka 异步发送被阻塞](https://blog.csdn.net/wobenqinren/article/details/120182573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
springboot整合easy-es和canbal、kafka实现mysql数据同步
Spring Boot可以很方便地整合各种组件和框架,包括Elasticsearch、Canal和Kafka。下面简单介绍一下如何使用Spring Boot整合这三个组件实现MySQL数据同步到Elasticsearch的功能。
1. 集成Easy Elasticsearch
首先需要在pom.xml中引入Easy Elasticsearch的依赖:
```
<dependency>
<groupId>com.jdon</groupId>
<artifactId>easy-elasticsearch</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
```
然后在application.properties中配置Elasticsearch的地址:
```
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
```
2. 集成Canal
Canal是阿里巴巴开源的一款MySQL数据增量订阅&消费组件,可以实时监听MySQL的binlog并将数据同步到其他存储介质,比如Kafka或Elasticsearch。
在pom.xml中引入Canal的依赖:
```
<dependency>
<groupId>com.alibaba.otter</groupId>
<artifactId>canal-client</artifactId>
<version>1.1.5</version>
</dependency>
```
然后在application.properties中配置Canal的参数:
```
canal.server.host=localhost
canal.server.port=11111
canal.destination=test
canal.username=
canal.password=
```
3. 集成Kafka
Kafka是一款分布式的消息队列,可以将数据异步地发送到其他系统或存储介质。
在pom.xml中引入Kafka的依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.3.4.RELEASE</version>
</dependency>
```
然后在application.properties中配置Kafka的参数:
```
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=test-group
```
4. 实现数据同步
首先需要创建一个Canal客户端,实现Canal的监听器接口,监听到MySQL的binlog变化时将数据发送到Kafka。
```
@Component
public class CanalClient implements CanalEventListener {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
@Override
public void onEvent(CanalEvent canalEvent) {
List<CanalEntry.Entry> entries = canalEvent.getEntries();
for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
CanalEntry.EntryType entryType = entry.getEntryType();
if (entryType == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
CanalEntry.RowChange rowChange;
try {
rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e);
}
if (rowChange != null) {
String tableName = entry.getHeader().getTableName();
for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
Map<String, String> dataMap = new HashMap<>();
for (CanalEntry.Column column : rowData.getAfterColumnsList()) {
dataMap.put(column.getName(), column.getValue());
}
kafkaTemplate.send(tableName, new Gson().toJson(dataMap));
}
}
}
}
}
}
```
然后创建一个Kafka消费者,将数据从Kafka读取出来,再通过Easy Elasticsearch将数据同步到Elasticsearch。
```
@Component
public class KafkaConsumer {
@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
@KafkaListener(topics = "test")
public void processMessage(String message) {
Gson gson = new Gson();
Type type = new TypeToken<Map<String, String>>(){}.getType();
Map<String, String> dataMap = gson.fromJson(message, type);
IndexQuery indexQuery = new IndexQueryBuilder()
.withId(dataMap.get("id"))
.withObject(dataMap)
.build();
elasticsearchTemplate.index(indexQuery);
}
}
```
最后启动Spring Boot应用程序,就能实现MySQL数据同步到Elasticsearch的功能了。