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MySQL数据实时同步Redis的方案全解析

作者：管理大亨

Canal通过解析MySQL的binlog,实现数据增量同步到Redis,保持数据一致性,核心工作原理是Canal伪装成MySQL从库,模拟从库交互,获取并解析binlog,然后更新到Redis,该方案对业务侵入小,适用于实时数据同步场景,本文介绍MySQL数据实时同步Redis的方法,感兴趣的朋友一起看看吧

将MySQL中的数据通过Canal同步到Redis，是一种比较常见的数据库与缓存间增量数据同步的方案，核心思路是利用Canal解析MySQL的binlog，捕获数据变更，然后更新到Redis。这样做的好处是对业务代码侵入小，能较好地保证数据一致性。

核心工作原理

Canal工作的核心是伪装成MySQL的从库（Slave）。

这个过程使得Canal能够实时捕获数据库的变更（如INSERT、UPDATE、DELETE），从而实现数据的增量订阅与消费。

为了让你能快速把握核心流程，这里用一个表格来汇总主要步骤和关键点：

步骤关键动作说明/注意事项
1. 环境准备开启MySQL Binlog必须设置为ROW模式，并配置server_id。
创建Canal数据库用户授予SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT权限。
准备Redis确保Canal服务器可访问Redis。
2. 安装配置Canal部署Canal Server可从官方GitHub仓库下载发布版。
修改canal.properties配置Canal服务模式，例如指定使用tcp模式或者与RabbitMQ、Kafka等消息队列集成。
修改instance.properties配置数据库连接信息（地址、用户名、密码等）和binlog订阅规则。
3. 开发数据处理逻辑接收并解析binlog使用Canal客户端或通过消息队列消费者（如监听Kafka）获取数据变更。
设计Redis数据格式决定数据在Redis中的存储格式（如String、Hash等）。
写入Redis根据解析出的数据操作类型（增、删、改），执行相应的Redis写入或删除命令。
4. 启动与验证启动Canel及客户端先启动Canal Server，再启动你的客户端程序。
测试数据变更在MySQL中执行增、删、改操作，观察Redis中数据是否按预期变化。

🔧 操作细节与要点

1. 环境准备：配置MySQL

CREATE USER 'canal'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password'; GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%'; FLUSH PRIVILEGES;

2. Canal安装与配置

下载与解压：从Canal的GitHub Release页面下载所需版本的安装包，然后解压到目标目录。

 Canal服务端口
canal.port = 11111
# 服务模式，如tcp, kafka, RocketMQ等[citation:6]
canal.serverMode = tcp
# 目的地集合，对应instance配置的文件夹名
canal.destinations = example
 主库地址
canal.instance.master.address = 127.0.0.1:3306
# 数据库用户名
canal.instance.dbUsername = canal
# 数据库密码
canal.instance.dbPassword = your_canal_password
# 要监听的表，支持正则表达式
canal.instance.filter.regex = .*\\..*

3. 开发数据处理逻辑

Canal客户端示例（Java伪代码）展示了如何处理binlog并操作Redis：

// Canal客户端监听Binlog（伪代码）
CanalConnector connector = CanalConnectors.newClusterConnector("127.0.0.1:2181", "example", "", "");
connector.connect();
connector.subscribe(".*\\..*");
while (true) {
    Message message = connector.getWithoutAck(100);
    for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
        if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.ROWDATA) {
            CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                String tableName = entry.getHeader().getTableName();
                // 根据表名和主键构造Redis Key，这里假设第一列为主键
                String key = "cache:" + tableName + ":" + rowData.getBeforeColumns(0).getValue();
                if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                    redis.del(key);  // 删除缓存[citation:6]
                } else {
                    // 更新缓存：这里可以将rowData的AfterColumns序列化后存储
                    redis.set(key, serialize(rowData.getAfterColumnsList()));  // 更新缓存[citation:6]
                }
            }
        }
    }
}

4. 启动与验证

d /your/target/directory/bin
sh startup.sh

⚠️ 常见问题与技巧

💎 总结

利用Canal同步MySQL数据到Redis，关键在于正确配置MySQL的Binlog，合理部署和配置Canal，并编写可靠的数据处理和Redis写入逻辑。引入消息队列可以提升整体的可靠性和扩展性。同时，务必注意数据格式的设计和幂等性处理。

到此这篇关于MySQL数据实时同步Redis的方案全解析的文章就介绍到这了,更多相关mysql redis同步内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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