Java listening to binlog

Java可以通过使用JDBC或者第三方库来监听MySQL的binlog。其中，第三方库包括了canal、Maxwell、Debezium等。这里以canal为例，介绍Java如何监听MySQL的binlog。

canal是阿里巴巴开源的一款基于binlog的增量订阅&消费组件，可以将MySQL的binlog转化为易于消费的数据格式，支持多种输出方式，例如MQ、Kafka、RocketMQ等。canal提供了Java客户端，可以方便地在Java应用中使用。

使用canal监听MySQL的binlog的步骤如下：

1. 配置MySQL的binlog，确保binlog开启，并且可以被canal访问。

2. 下载canal的Java客户端，可以从canal的官网或者GitHub上获取。

3. 配置canal的Java客户端，包括MySQL的连接信息、binlog的过滤规则、输出方式等。

4. 编写Java代码，在Java应用中调用canal的API，订阅binlog数据，处理消费数据。

具体的使用方法可以参考canal的官方文档。

相关问题

java flink mysql binlog 代码

好的，下面是一个使用Java编写的Flink和MySQL的Binlog示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction.SourceContext;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaTopicPartition;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionState;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateSentinel;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionStateUpdater;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.internals.KafkaTopicPartitionTestUtils;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.testutils.KafkaTestUtils;
import org.apache.flink.types.Row;
import org.apache.flink.util.TestLogger;
import org.junit.BeforeClass;
import org.junit.ClassRule;
import org.junit.Test;
import org.junit.rules.TemporaryFolder;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

public class FlinkMySQLBinlogTest extends TestLogger {

    @ClassRule
    public static final TemporaryFolder TEMPORARY_FOLDER = new TemporaryFolder();

    private static final String TOPIC = "test-topic";

    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "localhost:9092";

    private static final String GROUP_ID = "test-group";

    private static KafkaTestEnvironment kafkaTestEnvironment;

    @BeforeClass
    public static void setup() throws IOException {
        final File tmpFolder = TEMPORARY_FOLDER.newFolder();
        final Properties kafkaProps = KafkaTestUtils.getStandardProperties();
        kafkaProps.setProperty("auto.create.topics.enable", "false");
        kafkaProps.setProperty("log.dirs", tmpFolder.getAbsolutePath());
        kafkaTestEnvironment = new KafkaTestEnvironment(kafkaProps);
        kafkaTestEnvironment.prepare(1, 1);
        KafkaTestUtils.createTopic(TOPIC, 1, 1, kafkaTestEnvironment.getKafkaServer().get().config());
    }

    @Test
    public void testFlinkMySQLBinlog() throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.enableCheckpointing(1000L);
        env.setParallelism(1);

        final String databaseName = "test";
        final String tableName = "user";

        final SourceFunction<String> kafkaSource = new SourceFunction<String>() {
            private volatile boolean running = true;

            @Override
            public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
                while (running) {
                    ctx.collect("1\t'John'\t25");
                    Thread.sleep(1000L);
                }
            }

            @Override
            public void cancel() {
                running = false;
            }
        };

        final FlinkKafkaProducer<String> kafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        );

        final FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                TOPIC,
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties()
        );

        final MapFunction<String, Row> rowMapFunction = new MapFunction<String, Row>() {
            @Override
            public Row map(String value) throws Exception {
                final String[] fields = value.split("\t");
                final Row row = new Row(3);
                row.setField(0, Integer.parseInt(fields[0]));
                row.setField(1, fields[1].replace("'", ""));
                row.setField(2, Integer.parseInt(fields[2]));
                return row;
            }
        };

        final RowTypeInfo rowTypeInfo = new RowTypeInfo(
                new TypeInformation[]{Types.INT, Types.STRING, Types.INT},
                new String[]{"id", "name", "age"}
        );

        final JdbcSource<Row> jdbcSource = JdbcSource.<Row>builder()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/" + databaseName)
                .setUsername("root")
                .setPassword("root")
                .setQuery("SELECT * FROM " + tableName)
                .setRowTypeInfo(rowTypeInfo)
                .build();

        final BinlogSource<Row> binlogSource = MySQLSource.<Row>builder()
                .hostname("localhost")
                .port(3306)
                .databaseList(databaseName)
                .tableList(tableName)
                .username("root")
                .password("root")
                .serverId(1001L)
                .binlogFilename("mysql-bin.000001")
                .binlogPosition(4L)
                .build();

        final DataStream<Row> jdbcStream = env.addSource(jdbcSource).map(rowMapFunction);
        final DataStream<Row> binlogStream = env.addSource(binlogSource).map(rowMapFunction);

        jdbcStream.addSink(kafkaProducer);

        binlogStream.addSink(new FlinkKafkaProducer<>(
                TOPIC,
                new KafkaSerializationSchema<Row>() {
                    @Override
                    public void open(SerializationSchema.InitializationContext context) throws Exception {
                    }

                    @Override
                    public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(Row element, Long timestamp) {
                        final Map<String, Object> data = new HashMap<>();
                        data.put("id", element.getField(0));
                        data.put("name", element.getField(1));
                        data.put("age", element.getField(2));
                        return new ProducerRecord<>(TOPIC, data.toString().getBytes());
                    }
                },
                new Properties(),
                KafkaSerializationSchema.UseTruncate.UPDATE_ON_CHANGE
        ));

        final DataStream<String> kafkaStream = env.addSource(kafkaConsumer);
        kafkaStream.print();

        env.execute();
    }
}

这个示例代码包括了Flink和MySQL的Binlog的使用，以及Kafka的读写操作，希望能够帮助到您。

Java 读取mysql binlog 生成sql

A：Java 读取 MySQL binlog 生成 SQL 可以通过使用开源的 Binlog 解析库实现，例如下面推荐的 Canal 和 MysqlBinlogConnectorJava。

Canal 是阿里巴巴开源的一个基于 MySQL 数据库增量日志解析与数据导入库，可以通过对 MySQL 的 binlog 进行解析来实时获取到 MySQL 数据库的增量日志数据。Canal 提供了 Java 客户端 SDK 和 Python 客户端 SDK，可以在应用中方便地使用。

使用 Canal 可以通过配置监控数据库的 binlog 文件来实现数据同步和备份等用途，同时也可以使用 Canal 提供的 Java 客户端 SDK 来读取 binlog 文件并进行解析，最终生成 SQL 语句。

另外一个开源的解析工具是 MysqlBinlogConnectorJava，它通过解析 binlog 日志文件来监控 MySQL 数据库的增量数据，并将数据通过 Canal 协议推送给消费者。在消费端中，可使用该库提供的 API 来处理数据并生成 SQL 语句。

总之，无论选择哪种解析工具，开发人员需要了解 MySQL binlog 格式及其使用方法，并根据实际需求配置解析参数，才能实现正确的 binlog 数据解析和对应的 SQL 生成。