使用 docker 运行 RocketMQ + Canal + ElasticSearch + Golang 示例

0 引言

在很多业务情况下，我们都会在系统中引入ElasticSearch搜索引擎作为做全文检索的优化方案。

如果数据库数据发生更新，这时候就需要在业务代码中写一段同步更新ElasticSearch的代码。

下面我会以一个blog文章管理为例来演示canal+RocketMQ用Golang实现MySQL与ElasticSearch的数据同步。

示例地址：https://gitee.com/thepoy/Rock...

尽量不要在 macOS 中使用，创建的容器多多少少会有问题，出问题时很难找到症结所在，而在 linux 系统中使用则一切正常。

1 RocketMQ

RocketMQ是没有官方镜像的，所以需要在本地创建：

cd rocketMQ
docker build --no-cache -f Dockerfile -t rocketmq:4.8.0 --build-arg version=4.8.0 .

可根据自己的需求对 Dockerfile 进行修改

修改环境变量文件.env中的主机地址为自己的 ip 地址，然后使用 rocketMQ 目录中的配置文件创建容器：

docker-compose --file compose.yml up

2 Canal

2.1 创建容器

使用项目根目录中的配置文件创建mysql、canal-admin和canal-server容器：

cd ..
docker-compose --file compose.yml up

也有一个环境变量文件需要修改，另外，compos 文件中的信息也需要根据需要修改，如 mysql 的 root 密码。

2.2 为 canal 账号授权

创建 mysql 容器时也创建了 canal 账号，需要为这个账号授权。

GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;

2.3 打开 canal 管理后台

http://localhost:8089，打开后...admin账号登录，默认密码为123456，管理后台的界面如下图所示：

因为 compose.yml 文件中已经配置了 canal-server，所以在后台中能看见已经启动的一个 server。

2.4 配置实例 / Instance

点击侧边栏的Instance管理，选择新建 Instance，选择那个唯一的主机，再点击载入模板，修改下面的一些参数：

# 取消第 3 行中 mysql slaveId 的注释，随便修改为一个数字（不能是 1，因为 mysql 的 server_id=1）
canal.instance.mysql.slaveId=1234
# 修改 mysql 的地址，canal-admin 容器中也有一个 mysql 实例，我们不使用这个 mysql，而使用单独的 mysql 容器
canal.instance.master.address=192.168.31.129:3306
# 改成自己的数据库信息(需要监听的数据库,新建一个 database 就可以)，这一行需要添加
canal.instance.defaultDatabaseName = blog
# table regex 需要过滤的表 这里数据库的中所有表
canal.instance.filter.regex = .\*\\..\*
# MQ 配置 日志数据会发送到 blog_articles 这个 topic 上
canal.mq.topic=blog_articles

实例名称随便填一个就行。

创建好的新实例默认是停止状态，将其启动。

创建 database 和 table：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `blog`;
USE blog;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `blog_articles` (
    `id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY NOT NULL,
    `title` VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    `content` TEXT NOT NULL,
    `created_date` VARCHAR(10) NOT NULL
);

2.5 配置 canal-server

修改下面的参数：

# 默信是 tcp, 修改为 rocketMQ
canal.serverMode = rocketMQ
##################################################
#########             RocketMQ         #############
##################################################
rocketmq.producer.group = blog
rocketmq.namesrv.addr = 192.168.31.129:9876

保存后 server 会重启，这时打开 rocketMQ 控制台，能够看到新增加了一个主题blog_articles：

可以通过添加一行数据来测试是否成功：

INSERT INTO blog.blog_articles
(title, content, created_date)
VALUES('test1', '这是第 1 个测试文章', '2020-01-01');

添加后，在 rocketMQ 控制台查看消息：

可以看到，添加数据的消息已经产生等待消费。

3 Elasticsearch

elasticsearch 容器会在使用配置文件创建 Canal 时一同创建，需要注意的是，如果你想修改 elasticsearch 的 tag，可以在.env文件中修改ES_TAG的值。

我没有创建 Kibana 容器，有需要的话可以自行创建。

4 代码设计

当数据库发生变化时，Canal 会将变化信息发送到 RocketMQ 中，所以我们只需要消费 RocketMQ 中的消息就可以做到即时或很快地将变化的数据同步到 Elasticsearch 中。

4.1 RocketMQ

常量

const (
    // topic 在 Canal 中已经配置了，这里一定不能写错
    topic              string = "blog_articles"
    // 消费者组可以自定义，但要与 2.5 节中设置的 rocketmq.producer.group 相同
    consumerGroup      string = "blog"
)

从环境变量中获取host，并生成server：

var (
    server string
    Host   string
)

func init() {
    Host = os.Getenv("HOST")
    if Host == "" {
        Host = "localhost"
    }
    server = Host + ":9876"
}

结构体的设计

虽然代码中没有用到这个结构体，但我觉得需要拿出来聊一聊：

type ChangedData struct {
    // 变化的文档集合
    Data []es.Document `json:"data"`
    // 发生变化的数据库
    Database string `json:"database"`
    // 数据库内执行时间
    ES uint64 `json:"es"`
    // 就是 id
    ID uint `json:"id"`
    // 是否为 DDL 语句，create database、create table、alter table
    IsDDL bool `json:"isDdl"`
    // 表结构的字段类型
    MysqlType map[string]string `json:"mysqlType"`
    // 主键名称
    PrimaryKeyNames []string `json:"pkNames"`
    // sql 语句
    SQL string `json:"sql"`
    // sql 语句类型
    SqlType map[string]uint `json:"sqlType"`
    // 表名称
    Table string `json:"table"`
    // 操作类型，(新增)INSERT、(更新)UPDATE、(删除)DELETE、(删除表)ERASE等等
    Type string `json:"type"`
    // 数据库内解析时间
    Timestamp uint `json:"ts"`
    // 旧数据
    Old []map[string]string `json:"old"`
}

其中es.Document结构如下：

type Document struct {
    ID          string `json:"id,omitempty"`
    Title       string `json:"title,omitempty"`
    Content     string `json:"content,omitempty"`
    CreatedDate string `json:"created_date,omitempty"`
}

使用第三方 json 库

这也是为什么没用到上面的结构体的原因。

使用 json 标准库处理消息数据并同步到 es 中，完全是小题大做，会浪费很多的性能。

data := gjson.Get(string(msg.body), "data")

使用 gjson 库，可以方便地从 json 字符串中获取想要的数据，并进行后续处理，无需将整个 json 反序列化。

使用 context 阻塞或退出消费线程

启动消费订阅后，阻塞多久，就会消费多久，为了能够控制何时结束消费，这里使用context的cancle()函数控制：

    err = c.Start()
    ...

    select {
    case <-ctx.Done():
        fmt.Println(strings.Repeat("*", 60))
        fmt.Println("shutdown consumer")
        fmt.Println(strings.Repeat("*", 60))
    }

    err = c.Shutdown()
    ...

4.2 Elasticsearch

es 的代码是通用的，没有特别说明的意义，直接看代码即可。

4.3 二者结合

结合 RocketMQ 和 Elasticsearch 的代码，就能完成消息的即时消费和文档的即时更新。

需要从消息中取出的数据

上面的结构体对每个字段都有注释，此示例只取data、old和type三个字段：

// 将消息体解析成 gjson.Result
body := gjson.Parse(string(msg.Body))
// 从消息体中取 data
data := body.Get("data").Array()
// 从消息体中取 old
old := body.Get("old").Array()
// 从消息体中取 type
canalTypeStr := body.Get("type").String()

根据不同的操作以不同的方式更新数据

本示例中的仅包括非 DDL 操作，仅限于基本的增、删、改，因为数据已同步到 es 中，所以 查 应该在 es 中进行。

switch canalType {
    case canal.DELETE:
    ...
    case canal.UPDATE:
    ...
    case canal.INSERT:
    ...
    default:
    log.Fatal("未知操作", canalType)
}

5 操作结果

设置环境变量（可选操作）：

export HOST=192.168.31.129

运行示例，示例项目在core目录中：

cd core
go run main.go

然后在数据库中添加一篇文章：

INSERT INTO blog.blog_articles
(title, content, created_date)
VALUES('test9', '这是第 9 篇测试文章', '2020-01-01');

在终端中就能看见日志：

...
2021/05/08 15:05:41 已创建新的文档： map[content:这是第 9 篇测试文章 created_date:2020-01-01 id:10 title:test9]
...

在 es 中查询一下id=10的文档：

curl -X GET "http://localhost:9200/canal_es/_doc/10?pretty"

查询结果：

{
  "_index" : "canal_es",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "10",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 14,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "content" : "这是第 9 篇测试文章",
    "created_date" : "2020-01-01",
    "id" : "10",
    "title" : "test9"
  }
}

在数据库中更新一下这篇文章的创建日期：

UPDATE blog.blog_articles
SET created_date='2009-04-15'
WHERE id=10;

终端日志：

2021/05/08 15:15:08 文档已存在，即将更新...
[200 OK] {"_index":"canal_es","_type":"_doc","_id":"10","_version":2,"result":"updated","_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"_seq_no":15,"_primary_term":1}
2021/05/08 15:15:08 已更新文档：id=10, new-data=map[created_date:2009-04-15]

再查询一下这篇文章信息，结果为：

{
  "_index" : "canal_es",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "10",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 15,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "content" : "这是第 9 篇测试文章",
    "created_date" : "2009-04-15",
    "id" : "10",
    "title" : "test9"
  }
}

可见，创建日期已经更新。

下面删除这篇文章：

DELETE FROM blog.blog_articles
WHERE id=10;

终端日志：

2021/05/08 15:18:03 即将删除文档  10
2021/05/08 15:18:03 已删除： {"id":"10","title":"test9","content":"这是第 9 篇测试文章","created_date":"2009-04-15"}

再查询一下这篇文档：

{
  "_index" : "canal_es",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "10",
  "found" : false
}

es 中也已删除此文章。

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示例结束。