一、前言 Canal 是阿里的一款开源项目，纯 Java 开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB)。 Canal 除了支持 binlog 实时 增量同步 数据…

                                                                                                                                                                                    ![Test](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-2f6057cce7f25dd90d0d9b893dc074cf547.png  '全量同步Elasticsearch方案之Canal')

一、前言

1
Canal

是阿里的一款开源项目，纯

1
Java

开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了
1
MySQL

(也支持
1
mariaDB

)。
Test

1
Canal

除了支持

1
binlog

实时 增量同步 数据库之外也支持 全量同步 ，本文主要分享使用Canal来实现从MySQL到Elasticsearch的全量同步；
可通过使用
1
adapter

的
1
REST

接口手动触发
1
ETL

任务，实现全量同步。

PS：关于Canal的部署与 实时同步 请看文章《Canal高可用架构部署》  

二、ETL接口

1
adapter

的

1
ETL

接口为：
1
/etl/{type}/{task}

默认web端口为

1
8081

type 为类型(hbase/es7/rdb)
task 为任务名对应配置文件名，如sys_user.yml

 
例子：

1
2
curl -X POST http://127.0.0.1:8081/etl/es7/sys_user.yml

执行成功输出：

1
2
{"succeeded":true,"resultMessage":"导入ES 数据：17 条"}

 

三、实践过程中遇到的坑

3.1. 连接池不够

当同步的数据量比较大时，执行一段时间后会出现下图的错误 Test

3.1.1. 原因分析

查看

1
canal

源码得知当同步的数据量大于1w时，会分批进行同步，每批1w条记录，并使用多线程来并行执行任务，而
1
adapter

默认的连接池为3，当线程获取数据库连接等待超过1分钟就会抛出该异常。

 

3.1.2. 解决方式

修改

1
adapter

的
1
conf/application.yml

文件中的
1
srcDataSources

配置项，增加
1
maxActive

配置数据库的最大连接数为当前服务器cpu的可用线程数
cpu线程数可以下命令查看

1
2
grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

 

3.2. es连接超时

当同步的表字段比较多时，几率出现以下报错 Test

3.2.1. 原因分析

由于

1
adapter

的表映射配置文件中的
1
commitBatch

提交批大小设置过大导致(6000)  

3.2.2. 解决方式

修改

1
adapter

的
1
conf/es7/xxx.yml

映射文件中的
1
commitBatch

配置项为3000  

3.3. 同步慢

三千万的数据量用时3.5小时左右

3.3.1. 原因分析

Test
由于当数据量大于1w时

1
canal

会对数据进行分批同步，每批1w条通过分页查询实现；所以当数据量较大时会出现深分页的情况导致查询非常慢。  

3.3.2. 解决方式

预先使用ID、时间或者业务字段等进行数据分批后再进行同步，减少每次同步的数据量。  

3.3.3. 案例

使用ID进行数据分批，适合增长类型的ID，如自增ID、雪花ID等；

查出 最小ID、最大ID 与 总数据量
根据每批数据量大小计算每批的 ID区间

 
计算过程：

最小ID = 1333224842416979257
最大ID = 1341698897306914816
总数据量 = 3kw
每次同步量 = 300w

 
(1) 计算同步的次数

1
2
总数据量 / 每次同步量 = 10

 
(2) 计算每批ID的增量值

1
2
(最大ID - 最小ID) / 次数 = 847405488993555.9

 
(3) 计算每批ID的值

1
2
3
4
5
6
7
8
  最小ID + 增量值 = ID2

ID2 + 增量值 = ID3

...

ID9 + 增量值 = 最大ID

 
(4) 使用分批的ID值进行同步
修改sql映射配置，的

1
etlCondition

参数：

1
2
etlCondition: "where id >= {} and id < {}"

 
调用etl接口，并增加

1
params

参数，多个参数之间使用
1
;

分割

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2
3
4
5
6
  curl -X POST http://127.0.0.1:8081/etl/es7/sys_user.yml?params=最小ID;ID2

curl -X POST http://127.0.0.1:8081/etl/es7/sys_user.yml?params=ID2;ID3

...

 
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Test

本文标题： 全量同步Elasticsearch方案之Canal

本文作者： OSChina

发布时间： 2021年04月15日 09:46

最后更新： 2025年07月13日 05:44

原始链接： https://haoxiang.eu.org/6fb2c5b6/

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