syncClient，数据实时同步中间件（同步mysql到kafka、redis、elasticsearch、httpmq）！

本项目使用canal，将mysql的表数据实时同步到kafka、redis、elasticsearch、httpmq；  

基本原理：
canal解析binlog的数据，由syncClient订阅，然后实时推送到kafka或者redis、elasticsearch、httpmq、ssdb；如果kafka、redis、es、httpmq服务异常，syncClient会回滚操作；canal、kafka、redis、es、httpmq的异常退出，都不会影响数据的传输；

目录：
bin：已编译二进制项目，可以直接使用；
src：源代码；

配置说明：

#common
system.debug=1 # 是否开始调试：1未开启，0为关闭（线上运行请关闭）

#canal server
canal.ip=127.0.0.1 # canal 服务端 ip;
canal.port=11111 # canal 服务端 端口：默认11111;
canal.destination=one # canal 服务端项目（destinations），多个用逗号分隔，如：redis,kafka;
canal.username= # canal 用户名：默认为空;
canal.password= # canal 密码：默认为空;

#redis plugin
redis.target_type=redis # 同步插件类型 kafka or redis、elasticsearch、httpmq;
redis.target_ip= # redis服务端 ip;
redis.target_port= # redis端口：默认6379;
redis.target_deep= # 同步到redis的队列名称规则;
redis.target_filter_api= # rest api地址，配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;

#kafka plugin
kafka.target_type=kafka # 同步插件类型 kafka;
kafka.target_ip= # kafka服务端 ip;
kafka.target_port= # kafka端口：默认9092;
kafka.target_deep= # 同步到kafka的集合名称规则;
kafka.target_filter_api= # rest api地址，配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;

#elasticsearch plugin
es.target_type=elasticsearch # 同步插件类型elasticsearch;
es.target_ip=10.5.3.66 # es服务端 ip; es.target_port= # es端口：默认9200; es.target_deep= # 同步到es的index名称规则;
es.target_filter_api= # rest api地址，配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;

#httpmq plugin
httpmq.target_type=httpmq # 同步插件类型 httpmq;
httpmq.target_ip=10.5.3.66 # httpmq服务端 ip; httpmq.target_port=1218 # httpmq端口：默认 1218
httpmq.target_deep= # 同步到httpmq的队列名称规则;
httpmq.target_filter_api= # rest api地址，配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;

#cache plugin
cache.target_type=cache # 缓存同步插件 cache.target_plugin=memcached # 缓存同步类型：暂支持redis、memcached缓存服务器;
cache.target_ip=127.0.0.1 # 缓存服务器ip;
cache.target_port=11211 # 缓存服务器端口;
cache.target_filter_api= # rest api地址，配置后会根据api返回的数据过滤同步数据;
cache.target_version_sign= # 缓存key前缀

#target_deep参数影响topic规则，默认值1： 1、sync_{项目名}{db}{table}; 2、sync_{项目名}{db}; 3、sync{项目名}; 4、sync_{db}_{table};

使用场景(基于日志增量订阅&消费支持的业务)：

数据库镜像
数据库实时备份
多级索引 (分库索引)
search build
业务cache刷新
数据变化等重要业务消息

Kafka：

Topic规则：对应配置项目target_deep指定的规则，比如：target_deep=4，数据库的每个表有单独的topic，如数据库admin的user表，对应的kafka主题名为：sync_admin_user   Topic数据字段：

插入数据同步格式： { "head": { "binlog_pos": 53036, "type": "INSERT", "binlog_file": "mysql-bin.000173", "db": "sdsw", "table": "sys_log" }, "after": [ { "log_id": "1", }, { "log_ip": "27.17.47.100", }, { "log_addtime": "1494204717", } ] } 修改数据同步格式： { "head": { "binlog_pos": 53036, "type": "UPDATE", "binlog_file": "mysql-bin.000173", "db": "sdsw", "table": "sys_log" }, "before": [ { "log_id": "1", }, { "log_ip": "27.17.47.100", }, { "log_addtime": "1494204717", } ], "after": [ { "log_id": "1", }, { "log_ip": "27.17.47.1", }, { "log_addtime": "1494204717", } ] } 删除数据同步格式： { "head": { "binlog_pos": 53036, "type": "DELETE", "binlog_file": "mysql-bin.000173", "db": "sdsw", "table": "sys_log" }, "before": [ { "log_id": "1", }, { "log_ip": "27.17.47.1", }, { "log_addtime": "1494204717", } ] } 

head.type 类型：INSERT（插入）、UPDATE（修改）、DELETE（删除）；

head.db 数据库；

head.table 数据库表；

head.binlog_pos 日志位置；

head.binlog_file 日志文件；  

before： UPDATE（修改前）、DELETE（删除前）的数据；  

after： INSERT（插入后）、UPDATE（修改后）的数据；

Redis：

List规则：对应配置项目target_deep指定的规则，比如：target_deep=4，数据库的每个表有单独的list，如数据库admin的user表，对应的redis list名为：sync_admin_user  

Elasticsearch

规则：数据库的每个表有单独的Elasticsearch index，如数据库admin的user表，对应的es index名为：sync_admin_user, index type 为default;

Elasticsearch同步数据的head中有id字段；

Mysql 同步到 Elasticsearch注意事项：

1、表需要有一个唯一id主键；
2、表时间字段datetime会转为es的时间字段，其他字段对应es的文本类型；
3、主键、时间字段禁止修改，其他字段尽量提前规划好；

Httpmq：

List规则：对应配置项目target_deep指定的规则，比如：target_deep=4，数据库的每个表有单独的list，如数据库admin的user表，对应的redis list名为：sync_admin_user  

Cache：

缓存同步插件：原理是根据数据库变更同步更新表及字段的版本号，业务sdk根据版本号变化判断是否需要更新数据。同步开发了缓存配置管理中心、缓存版本调用sdk（未开源）；