前言：如何保证redis与mysql数据一致性呢? 网上大部份答案都是延迟双删, 现在我就将另外一个解方案分享给大家，我自己也在最近项目中应有上来了。 1、开启 biglog 日志 （根据自己mysql配置文件位置更改） vim /etc/my.cnf 添加配置 [mysqld] log-bin=mysql-bin # 开启binlog binlog-format=ROW # 选择ROW模式 server_id=1 # 配置MySQL replaction需要定义，不和Canal的sl

1 mysql 1.1 开启 MySQL的binlog vi /etc/my.cnf log-bin=mysql-bin #开启 binlog binlog-format=ROW #选择 ROW 模式 server_id=1 #配置MySQL replaction需要定义，不要和canal的 slaveId重复 ROW：模式 除了记录sql语句之外，还会记录每个字段的变化情况，能够清楚的记录每行数据的变化历史，但会占用较多的空间。 STATEMENT：模式只记

一、简介 canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger 获取增量变更。从 2010 年开始，业务逐步尝试数据库日志解析获取增量变更进行同步，由此衍生出了大量的数据库增量订阅和消费业务。 Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。 目前，Canal 主要

业务场景 使用elasticsearch作为全文搜索引擎，对标题、内容等，实现智能搜索、输入提示、拼音搜索等 elasticsearch索引与数据库数据不一致，导致搜索到不应被搜到的结果，或者搜不到已有数据 索引相关业务，影响其他业务操作，如索引删除失败导致数据库删除失败 为了减少对现有业务的侵入，基于数据库层面，对信息表进行监控，但需要索引的字段变动时，更新索引 由于使用的是mysql数据库，故决定采用alibaba的canal中间件 主要是监控信息基表base，监控这一张表的数

前言 很多时候，在项目初期都是仅采用mysql数据库作为业务数据库，但是随着数据的增长，当单表的数据超过千万级后，在怎么对查询SQL语句进行优化性能都不理想。这种情况下，我们就可以考虑通过ES来实现项目的读写分离：写操作对Mysql库进行操作，读操作采用ES。那么我们应该如何保证ES和Mysql的数据同步呢？本文给大家介绍通过Logstash实现mysql数据定时增量同步到ES。 一、系统配置 在本篇文章中，我使用下列产品进行测试： MySQL：8.0.16 Ela

canal学习2–canal Adapter使用 背景 开发过程中，数据同步到es中，一般都需要代码来ETL数据，然后同步到es中。这是应为在es中的index一般都是很多表的一些数据集合而成，并不是单纯的一张表就能解决的。 如果es的表变动只需要单表时，其实可以考虑canalAdapter的来配置就可以了，无须代码。 准备 本地运行的win10环境。[ ]中为当前使用的版本canal.deployer [1.1.5]canal.adapter [1.1.5]rabbi