Elastic实战：canal自定义客户端，实现mysql多表同步到es

Elastic实战：canal自定义客户端，实现mysql多表同步到es

引言：我们之前探讨了使用 canal 实现 MySQL 数据增量/全量同步到 Elasticsearch，并解决了主子表数据同步问题。然而，实际生产环境中，我们面临更复杂的同步需求，如需要同步多张表的数据。由于 canal 默认支持的表数量有限，自定义 canal 客户端便成为了解决方案。今天，我们将通过实操演示如何自定义 canal 客户端，实现多表同步。

canal 是阿里开源的数据同步工具，能够基于 bin log 将数据库数据同步到多种数据库和数据存储中，包括 MySQL, PostgreSQL, Oracle, Redis, MQ, ES 等。它由服务端 deployer 和客户端 adapter 组成，还可以通过管理端 admin 进行统一管理。我们可以通过自定义客户端来满足特定需求，称为 client。数据同步的流程如下图所示。

2.1 安装 JDK：canal 需要 Java 环境，推荐使用 JDK11。确保已安装并选择合适的版本（例如，使用 canal1.1.6 时需要 JDK11+）。

2.2 安装 canal：下载 deployer 即可开始使用，因为自定义客户端仅需要部署端。详细安装步骤和官方下载地址请参考相关文档。

2.3 MySQL 配置：开启 binlog，创建 canal 账户并设置相应的权限，确保身份验证方式兼容 canal 的需求。

实操步骤：
3.1 服务端 deployer 配置：查询 binlog 位置，修改实例配置文件，启动服务端，查看日志确认启动成功。

3.2 自定义客户端 client：创建 SpringBoot 项目，引入依赖，配置文件，实现自动创建 ES 索引的配置类，创建实体类，操作数据库，基于 canal-client 监控数据表。

3.3 测试：新增、修改、删除订单数据，使用 Kibana 查看索引同步情况，验证子表数据同步。

3.4 子表数据修改同步：实现子表监听器，确保子表数据更新时，同步到索引中，保持数据一致。

演示源码：可访问指定 Git 源码地址获取完整的代码实现。

总结：通过自定义 canal 客户端，我们可以实现多表数据同步，满足复杂业务需求。虽然 canal-spring-boot-starter 组件的维护已停止，但其功能仍适用于当前版本的 canal。对于更高级的性能需求，可以深入研究源码进行定制开发。未来我们将继续探索如何利用第三方依赖组件简化数据同步过程。

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