一、方案1（UDF）

場景分析：

當我們對MySQL數據庫進行數據操作時，同時將相應的數據同步到Redis中，同步到Redis之后，查詢的操作就從Redis中查找

過程大致如下：

• 在MySQL中對要操作的數據設置觸發器Trigger，監聽操作
• 客戶端（NodeServer）向MySQL中寫入數據時，觸發器會被觸發，觸發之后調用MySQL的UDF函數
• UDF函數可以把數據寫入到Redis中，從而達到同步的效果

方案分析：

• 這種方案適合于讀多寫少，并且不存并發寫的場景
• 因為MySQL觸發器本身就會造成效率的降低，如果一個表經常被操作，這種方案顯示是不合適的，歡迎關注：武哥聊編程

演示案例

下面是MySQL的表

下面是UDF的解析代碼

定義對應的觸發器

二、方案2（解析binlog）

在介紹方案2之前我們先來介紹一下MySQL復制的原理，如下圖所示：

• 主服務器操作數據，并將數據寫入Bin log
• 從服務器調用I/O線程讀取主服務器的Bin log，并且寫入到自己的Relay log中，再調用SQL線程從Relay log中解析數據，從而同步到自己的數據庫中

方案2就是：

• 上面MySQL的整個復制流程可以總結為一句話，那就是：從服務器讀取主服務器Bin log中的數據，從而同步到自己的數據庫中
• 我們方案2也是如此，就是在概念上把主服務器改為MySQL，把從服務器改為Redis而已（如下圖所示），當MySQL中有數據寫入時，我們就解析MySQL的Bin log，然后將解析出來的數據寫入到Redis中，從而達到同步的效果

例如下面是一個云數據庫實例分析：

• 云數據庫與本地數據庫是主從關系。云數據庫作為主數據庫主要提供寫，本地數據庫作為從數據庫從主數據庫中讀取數據
• 本地數據庫讀取到數據之后，解析Bin log，然后將數據寫入寫入同步到Redis中，然后客戶端從Redis讀數據

這個技術方案的難點就在于： 如何解析MySQL的Bin Log。但是這需要對binlog文件以及MySQL有非常深入的理解，同時由于binlog存在Statement/Row/Mixedlevel多種形式，分析binlog實現同步的工作量是非常大的

Canal開源技術

canal是阿里巴巴旗下的一款開源項目，純Java開發。基于數據庫增量日志解析，提供增量數據訂閱&消費，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）

開源參考地址有：https://github.com/liukelin/canal_mysql_nosql_sync

工作原理（模仿MySQL復制）：

• canal模擬mysql slave的交互協議，偽裝自己為mysql slave，向mysql master發送dump協議
• mysql master收到dump請求，開始推送binary log給slave（也就是canal）
• canal解析binary log對象（原始為byte流）

架構：

server代表一個canal運行實例，對應于一個jvm

instance對應于一個數據隊列 （1個server對應1..n個instance)

instance模塊：

• eventParser (數據源接入，模擬slave協議和master進行交互，協議解析)
• eventSink (Parser和Store鏈接器，進行數據過濾，加工，分發的工作)
• eventStore (數據存儲)
• metaManager (增量訂閱&消費信息管理器)

大致的解析過程如下：

• parse解析MySQL的Bin log，然后將數據放入到sink中
• sink對數據進行過濾，加工，分發
• store從sink中讀取解析好的數據存儲起來
• 然后自己用設計代碼將store中的數據同步寫入Redis中就可以了
• 其中parse/sink是框架封裝好的，我們做的是store的數據讀取那一步

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下面是運行拓撲圖

MySQL表的同步，采用責任鏈模式，每張表對應一個Filter。例如zvsync中要用到的類設計如下：

下面是具體化的zvsync中要用到的類，每當新增或者刪除表時，直接進行增刪就可以了