Maxwell - 增量数据同步工具

本文主要是介绍Maxwell - 增量数据同步工具，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

        今天来学习一个新的大数据小工具 Maxwell ，它和 Sqoop 很像。Sqoop主要用于在 Hadoop （比如 HDFS、Hive、HBase 等）和关系型数据库之间进行数据的批量导入和导出，而 Maxwell 则主要用于监控数据库的变化（通过监控 binlog ），并将变化的数据以JSON格式发布到消息队列（一般是 Kafka）或 Redis 中。

        Sqoop 一般都是在特定时间（比如用 Azkaban 调度在每天0点进行作业），可以用于离线数仓的数据同步问题；但是对于实时数据分析，Sqoop 并不方便。所以这里就引出了 Maxwell 这个工具，它的特点包括轻量级、能够捕获完整的历史数据（通过bootstrap功能）以及支持断点还原（即在错误解决后可以从上次的位置继续读取数据）。然而，Maxwell只支持 json 格式，并且不能直接支持HA（高可用性）。

        这里说起 Sqoop 我又想到了 DataX ，它也是一款全量数据采集工具，和 Sqoop 很相似，但是还是有所区别：

• Sqoop是基于Hadoop生态系统的，充分利用了MapReduce计算框架进行数据的导入导出。而DataX仅仅在运行DataX的单台机器上进行数据的抽取和加载。
• Sqoop采用MapReduce框架，具有良好的并发性和容错性，可以在多个节点同时进行import或export操作。而DataX则是单进程的，没有并发性和容错性。
• Sqoop主要支持在关系型数据库和Hadoop组件（如HDFS、Hive、HBase）之间进行数据迁移，但不支持在Hadoop组件之间或关系型数据库之间进行数据迁移。相比之下，DataX支持更广泛的数据迁移场景，包括关系型数据库、Hadoop组件以及其他数据源之间的数据迁移。
• Sqoop在导入导出数据时，会生成一个MapReduce作业在Hadoop集群中运行，可以处理大规模的数据，但不具备统计和校验能力。而DataX在传输过程中可以进行数据过滤，并且可以统计传输数据的信息，对于业务场景复杂、表结构变更的情况更为适用。
• Sqoop采用命令行的方式调用，容易与现有的调度监控方案相结合。而DataX采用XML配置文件的方式，开发运维上相对不太方便。

接下来就来学习 Maxwell ，内容不多，过两天再把 DataX 搞定。

1、MaxWell 简介

1.1 Maxwell概述

        Maxwell 是由美国 Zendesk 公司开源，用 Java 编写的 MySQL 变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka、Kinesi、RabbitMQ、Redis 或者其它平台的应用程序。

        官网地址：Maxwell's Daemon

1.2 Maxwell 输出数据格式

我们知道 Maxwell 是以 JSON 格式传输数据的，上面显示了不同数据库数据操作对应的 json 格式，这里是这些 json 字段的说明：

字段	解释
database	变更数据所属的数据库
table	表更数据所属的表
type	数据变更类型
ts	数据变更发生的时间
xid	事务id
commit	事务提交标志，可用于重新组装事务
data	对于insert类型，表示插入的数据；对于update类型，标识修改之后的数据；对于delete类型，表示删除的数据
old	对于update类型，表示修改之前的数据，只包含变更字段

2、Maxwell 原理

        Maxwell的工作原理是实时读取MySQL数据库的二进制日志（Binlog），从中获取变更数据，再将变更数据以JSON格式发送至Kafka等流处理平台。

2.1 MySQL二进制日志

2.1.1、什么是 binlog

        二进制日志（Binlog）是MySQL服务端非常重要的一种日志，它记录了所有的 DDL 和 DML （除了查询语句）语句，以事件的形式记录，还包含所执行的消耗的时间，MySQL 的二进制日志是事务安全类型的。Maxwell的工作原理和主从复制密切相关。

        一般开启二进制日志会有 1% 的性能损耗。二进制日志有两个最重要的场景：

• MySQL Replication 在 Master 端开启 binlog，Master 把它的二进制日志传递给其它 salves 来达到 master-salve 数据一致的目的。
• 通过使用 musqlbinlog 工具来进行数据恢复。

        MySQL二进制日志的存储机制很像我们之前学的Kafka 文件存储机制，它也包含两类文件：二进制索引文件（存储二进制日志文件索引，后缀为 .index）和二进制日志文件（用于记录所有 DDL 和 DML 语句，后缀为 .00000*）。

2.1.2、binlog 的开启

• 找到 MySQL 配置文件的位置
• linux：/etc/my.cnf （可以通过 locate my.cnf） 查找位置
• window：\my.ini
• 修改配置：在 [mysqlId] 区块，设置添加 log-bin=mysql-bin （这个表示 binlog 的前缀是 mysql-bin，也可以换成别的，也就是说以后生成的日志文件就是 mysq-bin.000001 格式的文件，每次 mysql 重启或者达到单个文件大小的阈值时，生成一个新的日志文件、按顺序编号）

2.1.3、binlog 的分类设置

mysql binlog 的格式共有三种：STATEMENT，MINED，ROW。

在配置文件中可以选择配置：binllog_format = statment|mixed|row

• statement：语句级，它会记录每一次执行写操作的雨具。相比较 row 模式节省空间，但是可能产生不一致，比如 update student enroll_time = now(); 这种 SQL 如果进行数据恢复那一定是有问题的。
  • 优点：节省空间
  • 缺点：有可能造成数据不一致
• row：行级，binlog 记录每次操作后每行记录的变化，相当于它记录的是我们每次操作后表格的内容。
  • 优点：保持数据的绝对一致性，不管什么sql，它只记录执行后的结果
  • 缺点：占用磁盘较大
• mixed：混合级别，statement 的升级版，一定程度上解决了 statement 模式因为一些情况而造成的数据不一致问题。比如对于 SQL 中包含随机数或者时间的语句，它保存的是 SQL 执行的结果；对于 SQL 不包含随机数或者时间的语句，它保存的是 SQL 语句本身。
  • 优点：节省空间
  • 缺点：极个别情况下仍然存在不一致

综上，Maxwell 做监控分析，选择 row 模式比较合适（必须选择 row），因为我们的下游（比如 Kafka 是无法执行 sql 语句的）

2.1.4、Maxwell 和 Canal 对比

对比	Canal	Maxwell
语言	java	java
数据格式	自由	json
采集模式	增量	全量/增量
数据落地	定制	支持 kafka 等多种平台
HA	支持	支持

Canal 的原理和 Maxwell 都是通过监控 binlog 实现的。 

2.2 MySQL主从复制

        MySQL的主从复制，就是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，这个数据库称为从数据库。

1）主从复制的应用场景如下：

（1）做数据库的热备：主数据库服务器故障后，可切换到从数据库继续工作。

（2）读写分离：主数据库只负责业务数据的写入操作，而多个从数据库只负责业务数据的查询工作，在读多写少场景下，可以提高数据库工作效率。

2）主从复制的工作原理如下：

（1）Master主库将数据变更记录，写到二进制日志(binary log)中

（2）Slave从库向mysql master发送dump协议，将master主库的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)

（3）Slave从库读取并执行中继日志中的事件，将改变的数据同步到自己的数据库。

2.3 Maxwell原理

        Maxwell 的原理很简单，就是将自己伪装成slave，并遵循MySQL主从复制的协议，从master同步数据。

3、Maxwell 部署

3.1、启用 MySQL binlog

MySQL服务器的Binlog默认是未开启的，如需进行同步，需要先进行开启。

1）修改MySQL配置文件/etc/my.cnf

 sudo vim /etc/my.cnf

2）增加如下配置

[mysqld]#数据库id
server-id = 1
#启动binlog，该参数的值会作为binlog的文件名
log-bin=mysql-bin
#binlog类型，maxwell要求为row类型
binlog_format=row
#启用binlog的数据库，需根据实际情况作出修改
binlog-do-db=gmall
#如果需要监控多个数据库 不要加逗号 直接新开一行
binlog-do-db=test

如果我们要监控除了个别数据库之外的其它所有数据库，我们可以使用 binlog-ignore-db 属性。

3）重启MySQL服务

sudo systemctl restart mysqld

4）查看是否修改完成

show variables like '%binlog%';

我们看到 binlog_format 的 Value 现在是 ROW ，说明 binlog 配置成功。

5）查看 binlog 文件

进入 /var/lib/mysql 目录，查看 MySQL 生成的 binlog 文件：

cd /var/lib/mysql
sudo ls -l | grep mysql-bin

 注：MySQL 生成的 binlog 文件初始大小一定是 514 字节。

3.2、初始化 maxwell 元数据库

（1）创建元数据库 maxwell 用于存储 maxwell 的元数据

create database maxwell;

 （2）设置 mysql 用户密码安全级别

set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=4;

如果上面的命令报错，去 /etc/my.cnf 的 [mysqld] 下添加下面两行：

plugin-load-add=validate_password.so
validate-password=FORCE_PLUS_PERMANENT

然后重启 mysqld 服务

sudo systemctl restart mysqld

（3）分配一个用户账号可以操作该元数据库

GRANT ALL ON maxwell.* TO 'maxwell'@'%' IDENTIFIED BY '123456';

（4）分配这个账号可以监控其他数据库的权限

GRANT SELECT ,REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO maxwell@'%';

（5）刷新 mysql 表权限

flush privileges;

3.3、Maxwell 进程启动

3.3.1、使用命令行参数启动

bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout

• user：连接 mysql 的用户（上面我们已经创建了）
• password：连接 mysql 的用户密码
• host： mysql 安装的主机名
• producer：生产者模式（stdout：控制台，kafka：kafka 集群）

查看 maxwell 输出： 

 我们可以看到，我们的 insert 语句被 maxwell 转为了 json 被输出到了控制台。

3.3.2、定制化配置文件启动

 编辑配置文件 config.properties：

log_level=infoproducer=stdout
kafka.bootstrap.servers=localhost:9092# mysql login info
host=hadoop102
user=maxwell
password=123456

 启动 Maxwell：

4、Maxwell 使用

4.1、监控 MySQL 数据并在控制台打印

        上面我们已经演示过了，也就是首先在 mysql 的配置文件中指定需要打印 binlog 的数据库，然后通过命令或者配置文件来开启 Maxwell 进程：

bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout

接着我们对被监听的数据库的操作信息就会以 json 的格式打印出来： 

4.2、监控 MySQL 数据并输出到 Kafka

        监控 MySQL 数据并输出到 Kafka，这种需求是我们实际工作用的最多的，这也是我们离线数仓和实时数仓所必须的。

4.2.1、实例

1）启动 Zookeeper 和 Kafka

2）启动 Maxwell 监控 binlog

bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=kafka --kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092 --kafka_topic=maxwell

注：这里我们制定了 Kafka 集群地址为 hadoop102:9092 ，主题为 maxwell，虽然主题并不存在，但是 kafka 会自动创建我们指定的主题

3）在 hadoop103 消费 maxwell 主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic maxwell

4）在 MySQL 中增加一条数据再删除： 

 可以看到我们的数据成功被 Kafka 消费，说明业务数据日志成功传输到 Kafka 。

4.2.2、Kafak 主题数据的分区控制

        上面的案例中，我们不论 MySQL 的那个数据库，哪张表，都被保存到了 Kafka 的 maxwell 主题，这样显然很乱。所以这里我们需要解决一下：
        在生产环境中，我们一般都会用 maxwell 监控多个 mysql 库的数据，然后将这些数据发往 Kafka 的一个主题，并且这个主题肯定是多分区的，为了提高并发度。那么如何控制这些数据的分区问题，那就变得至关重要，实现步骤如下：
（1）修改 maxwell 的配置文件，定制化启动 maxwell 进程

log_level=infoproducer=kafka
kafka.bootstrap.servers=hadoop102:9092# mysql login info
host=hadoop102
user=maxwell
password=123456# kafka 主题
kafka_topic=maxwell3# 默认配好的
kafka.compression.type=snappy
kafka.retries=0
kafka.acks=1#producer_partition_by=database # [database, table, primary_key, transaction_id, thread_id, column]
# 常用的按照库分区、按照表分区，这里我们测试按照库分区
producer_partition_by=database

（2）手动创建 Kafka 多分区主题

kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic maxwell3

 查看主题信息：

这样，我们不同数据库的操作记录就会保存到 Kafka 不同的分区当中， 分区可以使得集群负载均衡，还可以提高提高读写效率。

4.3、监控 MySQL 指定表输出控制台

（1）运行 maxwell 来监控 mysql 指定表数据更新

监控 test 库下的 staff 表

bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='hadoop102' --producer=stdout --filter 'exclude: *.*,include:test.staff'

（2）向 staff 表中插入数据，查看 maxwell 控制台输出

（3）向 ws2 表中插入一条数据，查看

注：表 ws2 并不是我们指定监控的表

结果：maxwell 控制台并没有任何输出 

注：还可以设置 include.test.* 来表示监控 test 库下的所有表

4.4、监控 MySQL 指定表全量输出到控制台

        Maxwell 进程默认只能监控 mysql 的 binlog 日志的新增以及变化的，但是 Maxwell 是支持数据初始化的，可以通过修改 Maxwell 的元数据来对 MySQL 中的某张表进行数据初始化，也就是我们常说的全量同步。具体操作如下：

        需求：将 test 库下的 staff 表中的数据全量导入到 maxwell 控制台打印。

我们可以在数据库 maxwell （这个数据库是我们初始化 maxwell 元数据库时创建的）中查看元数据表 positions 的内容： 

这里的 server_id 是我们在 mysql 的配置文件 /etc/my.cnf 中配置的；这里的 binlog_file 代表的是最新的 binlog 文件 mysql-bin.000003 ；这里的 binlog_position 的值为 2802 代表目前已经读到了第 2802 个字节的位置，意思就说我们现在是从这个偏移量之后开始监听的。

注：也可以通过 SQL：show master status; 来查看当前的 binlog 状态。

1. 向元数据表 maxwell.bootstrap 中插入数据

insert into maxwell.bootstrap(database_name,table_name) values('test','staff');

这就相当于告诉 maxwell，下一次启动 maxwell 作业时，就会调用一个初始化作业，把我们指定的这个 test 数据库下的 staff 表进行一次增量同步。

我们可以看到，通过 bootstrap 表插入数据来完成初始化，这样插入的数据是 json 中 type 字段的值是 "bootstrap-insert" 而不是 "insert"。

再次查看 bootstrap 表： 

我们可以发现，is_complete 字段的值从默认值 0 变成了 1，inserted_rows 从 0 变成了 6，后面的 started_at 和 completed_at 字段的值也不再为空了。

2. 使用 maxwell-bootstrap 脚本工具

除了上面的直接向 maxwell 元数据库中的 bootstrap 表插入数据，也可以使用 maxwell 提供的 maxwell-bootstrap 脚本，本质其实是一样的，具体看你觉得哪个省事。

bin/maxwell-bootstrap --database gmall --table user_info --config ./config.properties

这样，这个初始化作业就算完成了，当我们下次打开 maxwell 进程时，它并不会再次执行这个初始化任务，因为它已经完成过了。

总结

        至此，Maxwell 的学习也已经结束了，待会吧离线数仓项目里的 maxwell 部分完成。总体来说，这个工具还是很好用且简单的，希望有一天自己也可以用屎山堆砌出这么一个自己的框架！

这篇关于Maxwell - 增量数据同步工具的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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