4 款 MySQL Binlog 日志处理工具对比

Canal

定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。

原理：

• canal模拟mysql slave的交互协议，假装本身为mysql slave，向mysql master发送dump协议

• mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)

• canal解析binary log对象(原始为byte流)

整个parser过程大体可分为几步：

• Connection获取上一次解析成功的位置（若是第一次启动，则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点）

• Connection创建链接，发生BINLOG\_DUMP命令

• Mysql开始推送Binary Log

• 接收到的Binary Log经过Binlog parser进行协议解析，补充一些特定信息

• 传递给EventSink模块进行数据存储，是一个阻塞操做，直到存储成功

• 存储成功后，定时记录Binary Log位置

• 数据过滤：支持通配符的过滤模式，表名，字段内容等

• 数据路由/分发：解决1:n (1个parser对应多个store的模式)

• 数据归并：解决n:1 (多个parser对应1个store)

• 数据加工：在进入store以前进行额外的处理，好比join

Maxwell

canal 由Java开发，分为服务端和客户端，拥有众多的衍生应用，性能稳定，功能强大；canal 须要本身编写客户端来消费canal解析到的数据。

maxwell相对于canal的优点是使用简单，它直接将数据变动输出为json字符串，不须要再编写客户端。

Databus

Databus是一种低延迟变化捕获系统，已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获，流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供如下功能：

• 源与消费者之间的隔离

• 保证按顺序和至少一次交付具备高可用性

• 从更改流中的任意时间点开始消耗，包括整个数据的彻底引导功能。

• 分区消费

• 源一致性保存

阿里云的数据传输服务DTS

数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）是阿里云提供的一种支持 RDBMS（关系型数据库）、NoSQL、OLAP 等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力，可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景，助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。

优点

数据传输（Data Transmission）服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具，数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便利功能，极大得方便了传输链路的建立及管理。

我的理解：就是一个消息队列，会给你推送它包装过的sql对象，能够本身作个服务去解析这些sql对象。

免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS（在线关系型数据库）、DRDS等产品进行了适配，解决了Binlog日志回收，主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时，针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑，推荐使用。

原文： https://blog.csdn.net/weixin_...