MySQL数据实时同步Redis的方案全解析_Mysql

将mysql中的数据通过canal同步到redis，是一种比较常见的数据库与缓存间增量数据同步的方案，核心思路是利用canal解析mysql的binlog，捕获数据变更，然后更新到redis。这样做的好处是对业务代码侵入小，能较好地保证数据一致性。

核心工作原理

canal工作的核心是伪装成mysql的从库（slave）。

模拟从库交互：canal启动后，会模拟mysql从库的行为，向mysql主库（master）发送一个dump请求。
主库推送binlog：mysql主库接收到dump请求后，会将自己的二进制日志（binary log）推送给canal。
解析与转发：canal接收到原始的二进制日志流后，会对其进行解析，转换成易于处理的对象，然后传递给下游模块进行存储和消费。

这个过程使得canal能够实时捕获数据库的变更（如insert、update、delete），从而实现数据的增量订阅与消费。

为了让你能快速把握核心流程，这里用一个表格来汇总主要步骤和关键点：

步骤	关键动作	说明/注意事项
1. 环境准备	开启mysql binlog	必须设置为row模式，并配置`server_id`。
	创建canal数据库用户	授予`select, replication slave, replication client`权限。
	准备redis	确保canal服务器可访问redis。
2. 安装配置canal	部署canal server	可从官方github仓库下载发布版。
	修改`canal.properties`	配置canal服务模式，例如指定使用`tcp`模式或者与rabbitmq、kafka等消息队列集成。
	修改`instance.properties`	配置数据库连接信息（地址、用户名、密码等）和binlog订阅规则。
3. 开发数据处理逻辑	接收并解析binlog	使用canal客户端或通过消息队列消费者（如监听kafka）获取数据变更。
	设计redis数据格式	决定数据在redis中的存储格式（如string、hash等）。
	写入redis	根据解析出的数据操作类型（增、删、改），执行相应的redis写入或删除命令。
4. 启动与验证	启动canel及客户端	先启动canal server，再启动你的客户端程序。
	测试数据变更	在mysql中执行增、删、改操作，观察redis中数据是否按预期变化。

🔧 操作细节与要点

1. 环境准备：配置mysql

[mysqld] log-bin=mysql-bin # 开启binlog binlog-format=row # 选择row模式[citation:4] server_id=1 # 配置一个唯一的server_id
创建canal用户并授权：在mysql中执行以下命令：

create user 'canal'@'%' identified by 'your_password'; grant select, replication slave, replication client on *.* to 'canal'@'%'; flush privileges;

2. canal安装与配置

下载与解压：从canal的github release页面下载所需版本的安装包，然后解压到目标目录。

 canal服务端口
canal.port = 11111
# 服务模式，如tcp, kafka, rocketmq等[citation:6]
canal.servermode = tcp
# 目的地集合，对应instance配置的文件夹名
canal.destinations = example

 主库地址
canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306
# 数据库用户名
canal.instance.dbusername = canal
# 数据库密码
canal.instance.dbpassword = your_canal_password
# 要监听的表，支持正则表达式
canal.instance.filter.regex = .*\\..*

3. 开发数据处理逻辑

canal客户端示例（java伪代码）展示了如何处理binlog并操作redis：

// canal客户端监听binlog（伪代码）
canalconnector connector = canalconnectors.newclusterconnector("127.0.0.1:2181", "example", "", "");
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
while (true) {
    message message = connector.getwithoutack(100);
    for (canalentry.entry entry : message.getentries()) {
        if (entry.getentrytype() == canalentry.entrytype.rowdata) {
            canalentry.rowchange rowchange = canalentry.rowchange.parsefrom(entry.getstorevalue());
            for (canalentry.rowdata rowdata : rowchange.getrowdataslist()) {
                string tablename = entry.getheader().gettablename();
                // 根据表名和主键构造redis key，这里假设第一列为主键
                string key = "cache:" + tablename + ":" + rowdata.getbeforecolumns(0).getvalue();
                if (rowchange.geteventtype() == canalentry.eventtype.delete) {
                    redis.del(key);  // 删除缓存[citation:6]
                } else {
                    // 更新缓存：这里可以将rowdata的aftercolumns序列化后存储
                    redis.set(key, serialize(rowdata.getaftercolumnslist()));  // 更新缓存[citation:6]
                }
            }
        }
    }
}

4. 启动与验证

d /your/target/directory/bin
sh startup.sh

验证：
- 检查canal服务日志 logs/canal/canal.log，查看服务是否正常启动。
- 检查实例日志 logs/example/example.log，查看实例运行状态和是否有数据同步。
- 在mysql中执行insert、update、delete操作，观察redis中对应的key是否按预期变化。

⚠️ 常见问题与技巧

数据格式设计：同步到redis时，需合理设计key和value。key通常包含表名和主键-6。value可使用string存储json序列化后的整行数据，或用hash存储字段和值的映射。
幂等性处理：在网络不稳定或客户端重启的情况下，可能会收到重复的binlog消息。确保数据同步逻辑具有幂等性。
处理ddl语句：canal可以解析ddl（如alter table）。如果表结构变更影响redis中的数据格式，客户端需能处理或触发缓存重建。
性能考量：直接通过canal tcp客户端同步，在高并发下可能成为瓶颈。此时可引入消息队列（如kafka、rocketmq） 解耦-6，canal将变更事件发送到mq，由消费者异步处理并更新redis。
使用现成平台：除了自建canal集群，也可考虑使用cloudcanal这类数据平台，它提供了图形化界面，简化了mysql到redis同步链路的创建和管理-1。