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這篇文章主要介紹“mysql的binlog怎么用”，在日常操作中，相信很多人在mysql的binlog怎么用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”mysql的binlog怎么用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
既然我們可以模仿Mysql的主從復制來完成我們的需求，那么我們需要先了解一下mysql主從的原理，如下圖所示：
?Stpe 1: 作為master的mysql需要在每個事務更新數據完成之前，將該操作記錄串行地寫入到binlog文件中，存儲在本地磁盤中。
?Step 2: 在我們的salve服務器中開啟一個I/O Thread，它會不斷的從binlog中讀取如果讀取。如果進度已經跟上了master，就進入睡眠狀態并等待master產生新的事件。所有讀取的數據都會寫到Relay log（中繼日志）中。?Step 3：SQL Thread會讀取中繼日志，并順序執行該日志中的SQL事件，從而與主數據庫中的數據保持一致。
在主從復制中過程中，其中最為重要的就是binlog，從庫會根據binlog的信息從而來復制出一份主庫的數據。
如果我們能在業務代碼中拿到binlog，通過binlog的數據，復制到redis或者es中，那我們就完全不用擔心數據的一致性的問題了。
binlog(Binary Log)顧名思義就是Mysql中二進制的日志，記錄了Mysql對數據庫執行更改的所有操作。binlog也是server層產生的日志和我們的存儲引擎沒有關系，不論你使用哪種存儲引擎，都可以使用我們的binlog。
在binlog中有三種格式，分別是：Statement，Row, Mixed三種，可以通過show variables like 'binlog_format'進行查看當前數據庫的binlog格式,如下圖所示就是一個Row格式的binlog：
Statement也就是語句類型，他會記錄每一條修改數據的Sql到binlog中。
?優點：空間占比是最小的，不會記錄沒有修改的字段。相比其他模式減少了很多的日志亮，提高I/O性能。?缺點：異構系統不方便使用，比如redis緩存復制的時候，很難模擬mysql的從操作，需要數據重查一次。并且slave也會有問題，比如使用一些UUID函數，slave重放的時候并不能保證兩邊是一致的。我們可以查看下Statement的日志內容到底是什么？我們這里可以輸入命令：show master status;查看我們當前master正在使用的binlog，如下圖：
然后再使用命令show binlog events in 'mysql-bin.000003', 查看這個日志中的內容是什么：
我們可以發現我們所有的操作都會在一個完整的事務中進行,如果事務沒有提交是不會出現在我們的binlog當中的，這個大家可以下來進行實驗一下，我們在數據庫中的更新原始sql都會被完全的記錄下來。
Row模式和Statement不同，他會記錄每一行被修改后的所有的數據：
?優點：異構系統也能比較方便的同步數據，并且不會出現UUID函數的那種問題，無論什么情況都能被復制。?缺點：數據量比較多，比如update語句，他還會記錄更新前的每一個字段和更新后的每一個字段。造成日志量比較大，對I/O有一定的影響。
同樣的我們也查看一下其中的內容：
在show binlog events in 'mysql-bin.000004'命令中，我們發現在事務中是查看不了我們具體的數據的，這個時候就需要我們工具幫忙了mysqlbinlog，他也在mysql的bin目錄下我們直接調用就好了，輸入命令/usr/local/mysql/bin/mysqlbinlog --base64-output=decode-rows -v mysql-bin.000004，我們可以看見：
這里展示的是一個update語句，他不僅顯示了原始值，也展示了修改后的值。
這里要注意的是binlog_row_image用于決定row是否會記錄原始值，默認是FULL代表會記錄，也就是我們上面的這種情況，還有個參數是minimal，代表只記錄更新后的值。
在mixed模式下，MySQL默認仍然采用statement格式進行記錄，但是一旦它判斷可能會有數據不一致的情況(UUID函數)發生，則會采用row格式來記錄。
我們目前默認使用的是Row模式，在Row模式下可以比較方便的將數據異構，其實Row模式對I/O影響在業務當中來說感知并不是特別明顯。
當我們知道binlog是什么之后，我們就需要怎么去使用這個binlog。binlog的同步工具常見的有：databus,canal,maxwell,阿里云dts等等，在這里我們就不比較他們各自的優劣點了，重點去介紹canal。
canal(github地址：https://github.com/alibaba/canal)，譯意為水道/管道/溝渠，主要用途是基于 MySQL 數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱和消費
早期阿里巴巴因為杭州和美國雙機房部署，存在跨機房同步的業務需求，實現方式主要是基于業務 trigger 獲取增量變更。從 2010 年開始，業務逐步嘗試數據庫日志解析獲取增量變更進行同步，由此衍生出了大量的數據庫增量訂閱和消費業務。后面在阿里云中逐漸演化稱DTS項目。
canal大體原理也是模仿mysql的slave，從master上不斷的去拉取binlog，然后將binlog可以投放到不同的地方，比如我們常見的消息隊列：kafka,rocketmq等等。當然在阿里云的付費dts上面也是可以直接同步到redis，es或者其他的一些存儲介質當中。
canal的簡單使用可以查看quickStart：https://github.com/alibaba/canal/wiki/QuickStart ，這里不做過多的介紹。接下來主要是更多的介紹canal的整體架構，以及實現的原理等等。
CanalServer:一個Jvm就可以理解成一個CanalServer,如果是集群模式的Canal的話 那么就會有多個CanalServer。
CanalInstance: 可以理解為一個作業為一個Instance,比如有一個把A庫的binlog同步到A消息隊列，B庫的binlog同步到B的消息隊列，那么這就是兩個不同的Instance，至于哪個Instance在哪個CanalServer上跑，需要看誰先在ZK搶占到臨時節點，如果分配得足夠均勻得話，可以在集群模式下緩解很多壓力。
CanalParser: 用于拉取mysql-binlog，并進行解析。
EventSink: 將解析的數據進行處理加工（過濾，合并等）。
CanalEventStore: 這個有點類似slave中的relay log，用于將日志進行中繼存儲，但是在canal中目前只支持了在內存中存儲，目前不支持落盤存儲。
CanalParser，EventSink，CanalEventStore這三個都是屬于Canal中非常重要的組件,他們之間的關系如下：
CanalParser產生數據讓EventSink進行加工，加工后的數據會存儲在CanalEventStore中，然后MQ從CanalEventStore中不斷的拉取最新數據，然后投遞到MQ。
我們來講講在CanalParser中Canal是如何偽裝成slave去拉數據的，在AbstractEventParser.java這個類中有如下步驟：
?Step1: 構建一個數據庫鏈接，并且生成一個slaveId,用于標示自己slave的身份。?Step2: 獲取數據庫的元信息，比如binlogFormat,binRowImage等等。?Step3: 通過show variables like 'server_id' 命令，獲取我們需要監聽binlog服務的serverId。
?Step4: 獲取這一次需要消費的位置，如果有存儲上一次的就從上一次中獲取，如果沒有的話需要通過show master status命令中獲取到的最新的Position進行消費。
?Step5: 進行dump操作，模擬slave發送注冊slave請求，以及dump binlog請求，然后用一個死循環不斷的從binlog中拉取數據：
?Step6: 將獲取到的二進制數據，根據mysql binlog協議轉換成logEntry，方便后續處理。
EventSink會將上面獲取到的logEntry來進行加工：
?過濾：
?過濾空的事務?過濾心跳?自定義過濾
?記錄，這里使用了Prometheus，來進行數據的統計上報。?合并，現在有很多分庫分表的業務需要，他們的數據來源都是從不同的Parser中來的，但是最后都需要匯總到同一個EventStore中。在這個場景需要注意的我們可以需要注意的是會做時間歸并控制，也就是盡量讓每個分庫的數據匯總后都是遞增的方式提交，避免出現某個分庫的數據比其他的領先或者落后很多。
我們先看看EventStore中提供的接口：
可以看見EventStore其實就是一個簡單的存儲，在canal中提供了MemoryEventStoreWithBuffer，在內存中進行中轉的數據，其中的原理是通過RingBuffer（無鎖，高性能隊列）實現的，有關于RingBuffer的信息可以參考我之前的文章你應該知道的Disruptor,在3.1中有對RingBuffer進行詳細講解。
然后CanalMq通過EventStore不斷的獲取數據，來進行數據發送。
到此，關于“mysql的binlog怎么用”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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