MySQL Binlog 日志监听与 Spring 集成实战

binlog的三种模式

MySQL 的二进制日志（binlog）有三种常见的格式：Statement 模式、Row 模式和Mixed 模式。每种模式的设计目标不同，适用于不同的场景，以下是它们的详细对比和应用：

1. Statement 模式

在 Statement 模式下，MySQL 记录的是每个执行的 SQL 语句，而不是具体的数据变化。例如，执行一个 UPDATE 语句时，binlog 中记录的是该 SQL 语句，而不是更新后的数据。

优点：

• 日志文件小：仅记录 SQL 语句，较为轻量。
• 性能好：对于简单 SQL 操作非常高效。

缺点：

• 不确定性：对于非确定性 SQL（如包含 RAND()、NOW() 等函数的语句），可能导致主从数据不一致。

2. Row 模式

在 Row 模式下，MySQL 记录每一行数据的变化。如果执行 UPDATE 语句，binlog 记录的是被更新的行的具体数据，而非 SQL 语句。

优点：

• 精确记录：每一行数据的变更都被完整记录，避免因 SQL 语句复杂性导致的不一致问题。
• 可靠性高：即使是非确定性的操作，也能保证数据一致性。

缺点：

• 日志文件大：每一行变化都要单独记录，可能导致日志文件急剧增大。
• 性能开销：尤其是大批量数据变更时，性能会受到影响。

3. Mixed 模式

Mixed 模式结合了 Statement 模式 和 Row 模式，根据具体 SQL 的类型动态选择记录方式。对于简单的 SQL 语句（如 INSERT），MySQL 使用 Statement 模式；对于复杂的操作或涉及多行数据的 SQL 语句，则采用 Row 模式。

优点：

• 平衡性能与准确性：对于不同的操作选择最合适的记录方式。
• 灵活性高：在大多数应用场景下，Mixed 模式能提供较好的性能与数据一致性。

缺点：

• 配置复杂：需要理解 MySQL 如何选择使用不同模式，可能导致配置不当。

如何设置 Binlog 格式

可以通过修改 MySQL 配置文件来设置 binlog_format 参数，具体操作如下：

[mysqld]
binlog_format=mixed

其中，statement、row 和 mixed 分别代表 Statement 模式、Row 模式和 Mixed 模式。选择适当的 binlog 模式取决于应用的特定需求和性能要求。不同的模式具有不同的优劣势，例如，Statement 模式可能会更轻量，而 Row 模式可能提供更详细的数据变化信息。

以Mixed 为例

查看 Binlog 是否开启

你可以通过以下 SQL 查询来检查 binlog 是否开启：

show variables like '%log_bin%'

启动springboot程序

新建数据库

这个事件是一个 binlog 事件，其内容表示一个 SQL 查询事件。让我解释一下这个事件的各个部分：

• 事件类型 (***eventType***): 该事件的类型是 QUERY，表示这是一个 SQL 查询事件。
• 时间戳 (***timestamp***): 事件的时间戳为 1700045267000，表示事件发生的时间。
• 线程ID (***threadId***): 线程ID 是 189，表示执行这个查询的线程的标识符。
• 执行时间 (***executionTime***): 执行时间为 0，表示执行这个查询所花费的时间。
• 错误代码 (***errorCode***): 错误代码为 0，表示查询执行没有错误。
• 数据库 (***database***): 数据库为 test2023，表示这个查询发生在 test2023 数据库中。
• SQL 查询 (***sql***): 实际的 SQL 查询为 CREATE DATABASE test2023 CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci，表示执行了创建数据库的操作。

这个事件的作用是在 test2023 数据库中执行了一个创建数据库的 SQL 查询。这是 binlog 中的一部分，用于记录数据库中的变化，以便进行数据备份、主从同步等操作。

新建表数据

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userName` varchar(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

这个事件也是一个 binlog 事件，表示一个 SQL 查询事件。让我解释一下这个事件的各个部分：

• 事件类型 (***eventType***): 该事件的类型是 QUERY，表示这是一个 SQL 查询事件。
• 时间戳 (***timestamp***): 事件的时间戳为 1700045422000，表示事件发生的时间。
• 线程ID (***threadId***): 线程ID 是 204，表示执行这个查询的线程的标识符。
• 执行时间 (***executionTime***): 执行时间为 0，表示执行这个查询所花费的时间。
• 错误代码 (***errorCode***): 错误代码为 0，表示查询执行没有错误。
• 数据库 (***database***): 数据库为 test2023，表示这个查询发生在 test2023 数据库中。
• SQL 查询 (***sql***): 实际的 SQL 查询为 CREATE TABLE t_user(idbigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,userName varchar(100) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4，表示执行了在 test2023 数据库中创建名为 t_user 的表的操作。

这个事件的作用是在 test2023 数据库中创建了一个名为 t_user 的表，该表包含 id 和 userName 两个字段，其中 id 是自增的主键。这种类型的事件常常用于记录数据库结构的变化，以便进行数据备份、迁移和版本控制等操作。

插入表数据

INSERT INTO `test2023`.`t_user` (`id`, `userName`)
VALUES
    (
        "10086",
        "用心记录技术，走心分享，始于后端，不止于后端，励志成为一名优秀的全栈架构师，真正的实现码中致富。"
    );

这个事件也是一个 binlog 事件，表示一个 SQL 查询事件，具体如下：

• 事件类型 (***eventType***): 该事件的类型是 QUERY，表示这是一个 SQL 查询事件。
• 时间戳 (***timestamp***): 事件的时间戳为 1700045547000，表示事件发生的时间。
• 线程ID (***threadId***): 线程ID 是 204，表示执行这个查询的线程的标识符。
• 执行时间 (***executionTime***): 执行时间为 0，表示执行这个查询所花费的时间。
• 错误代码 (***errorCode***): 错误代码为 0，表示查询执行没有错误。
• 数据库 (***database***): 数据库为 test2023，表示这个查询发生在 test2023 数据库中。
• SQL 查询 (***sql***): 实际的 SQL 查询为 INSERT INTO test2023.t_user (id, userName) VALUES ( "10086", "用心记录技术，走心分享，始于后端，不止于后端，励志成为一名优秀的全栈架构师，真正的实现码中致富。"，表示执行了向 test2023 数据库的 t_user 表中插入一行数据的操作。

这个事件的作用是向 t_user 表中插入了一行数据，包含了 id 和 userName 两个字段的值。这种类型的事件通常用于记录数据的变化，以便进行数据备份、同步和迁移等操作。

修改表数据修改表数据

修改表数据

UPDATE `test2023`.`t_user`
SET `id` = '10086',
 `userName` = '我的修改数据！！！'
WHERE
	(`id` = '10086');

这个事件同样是一个 binlog 事件，表示一个 SQL 查询事件，具体如下：

• 事件类型 (***eventType***): 该事件的类型是 QUERY，表示这是一个 SQL 查询事件。
• 时间戳 (***timestamp***): 事件的时间戳为 1700045675000，表示事件发生的时间。
• 线程ID (***threadId***): 线程ID 是 204，表示执行这个查询的线程的标识符。
• 执行时间 (***executionTime***): 执行时间为 0，表示执行这个查询所花费的时间。
• 错误代码 (***errorCode***): 错误代码为 0，表示查询执行没有错误。
• 数据库 (***database***): 数据库为 test2023，表示这个查询发生在 test2023 数据库中。
• SQL 查询 (***sql***): 实际的 SQL 查询为 UPDATE test2023.t_userSETid= '10086', userName = '我的修改数据！！！' WHERE (id = '10086')，表示执行了更新 test2023 数据库中的 t_user 表中一行数据的操作。

这个事件的作用是将 t_user 表中 id 为 10086 的行的数据进行更新，将 id 修改为 10086，userName 修改为 ‘我的修改数据！！！’。这种类型的事件通常用于记录数据的变化，以便进行数据备份、同步和迁移等操作。

删除表数据

DELETE
FROM
	t_user
WHERE
	id = '10086';

这个事件同样是一个 binlog 事件，表示一个 SQL 查询事件，具体如下：

• 事件类型 (***eventType***): 该事件的类型是 QUERY，表示这是一个 SQL 查询事件。
• 时间戳 (***timestamp***): 事件的时间戳为 1700045755000，表示事件发生的时间。
• 线程ID (***threadId***): 线程ID 是 204，表示执行这个查询的线程的标识符。
• 执行时间 (***executionTime***): 执行时间为 0，表示执行这个查询所花费的时间。
• 错误代码 (***errorCode***): 错误代码为 0，表示查询执行没有错误。
• 数据库 (***database***): 数据库为 test2023，表示这个查询发生在 test2023 数据库中。
• SQL 查询 (***sql***): 实际的 SQL 查询为 DELETE FROM t_user WHERE id = '10086'，表示执行了删除 test2023 数据库中的 t_user 表中一行数据的操作。

这个事件的作用是删除 t_user 表中 id 为 10086 的行。这种类型的事件通常用于记录数据的删除操作，以便进行数据备份、同步和迁移等操作。

总结： binlog_format 设置为 mixed 时，对于 INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作，它们在 binlog 中的事件类型都会被表示为 QUERY 事件。这是因为在 mixed 模式下，MySQL 使用了不同的方式来记录不同类型的操作，但在 binlog 中，它们都被包装成了 QUERY 事件。

在 mixed 模式下：

• 对于某些语句级别的操作（例如非确定性的语句或不支持事务的存储引擎），会使用 STATEMENT 事件。
• 对于其他一些情况，会使用 ROW 事件，将变更的行作为事件的一部分进行记录。

这就是为什么看到的 INSERT、UPDATE 和 DELETE 操作的事件类型都是 QUERY。在处理这些事件时，需要根据具体的 SQL 查询语句或其他信息来确定操作的类型。

源码示例

pom.xml

<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
		</dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>mysql</groupId>
			<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
			<version>5.1.48</version> <!-- 查看最新版本 -->
		</dependency>
			
		<dependency>
			<groupId>com.github.shyiko</groupId>
			<artifactId>mysql-binlog-connector-java</artifactId>
			<version>0.21.0</version>
		</dependency>

Java示例

package com.example.demo.listener;

import com.github.shyiko.mysql.binlog.BinaryLogClient;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.Event;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.EventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.QueryEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.TableMapEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.WriteRowsEventData;
import com.github.shyiko.mysql.binlog.event.deserialization.EventDeserializer;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import javax.naming.AuthenticationException;
import java.io.IOException;
import java.io.Serializable;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class BinlogListenerMixed {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BinlogListenerMixed.class);

    private static final String MYSQL_HOST = "8.130.74.105";
    private static final int MYSQL_PORT = 3306;
    private static final String MYSQL_USERNAME = "root";
    private static final String MYSQL_PASSWORD = "zhang.ting.123";

    public static void main(String[] args) {
        try {
            BinaryLogClient client = new BinaryLogClient(MYSQL_HOST, MYSQL_PORT, MYSQL_USERNAME, MYSQL_PASSWORD);
//            client.setBinlogFilename(null);
//            client.setBinlogPosition(-1); // 或者设置为其他适当的初始位置
//            client.setServerId(1);
//            client.setBinlogFilename("mysql-bin.000005");
//            client.setBinlogPosition(154);
            EventDeserializer eventDeserializer = new EventDeserializer();
            eventDeserializer.setCompatibilityMode(
                    EventDeserializer.CompatibilityMode.DATE_AND_TIME_AS_LONG,
                    EventDeserializer.CompatibilityMode.CHAR_AND_BINARY_AS_BYTE_ARRAY
            );
            logger.info("使用主机={}, 端口={}, 用户名={}, 密码={} 连接到 MySQL", MYSQL_HOST, MYSQL_PORT, MYSQL_USERNAME, MYSQL_PASSWORD);
            client.setEventDeserializer(eventDeserializer);
            client.registerEventListener(BinlogListenerMixed::handleEvent);
            client.registerLifecycleListener(new BinaryLogClient.LifecycleListener() {
                @Override
                public void onConnect(BinaryLogClient client) {
                    logger.info("Connected to MySQL server");
                }

                @Override
                public void onCommunicationFailure(BinaryLogClient client, Exception ex) {
                    logger.error("Communication failure with MySQL server", ex);
                }

                @Override
                public void onEventDeserializationFailure(BinaryLogClient client, Exception ex) {
                    logger.error("Event deserialization failure", ex);
                }

                @Override
                public void onDisconnect(BinaryLogClient client) {
                    logger.warn("Disconnected from MySQL server");
                    // 在这里添加重新连接或其他处理逻辑
                }
            });

            client.connect();
        } catch (IOException e) {
            logger.error("@@ 连接到 MySQL 时发生错误", e);
            logger.error("@@ Error connecting to MySQL", e);
        }
    }

    private static void handleEvent(Event event) {
        logger.info("@@ 打印 event: {}", event);
        logger.info("@@ Received event type: {}", event.getHeader().getEventType());

        switch (event.getHeader().getEventType()) {
            case WRITE_ROWS:
            case EXT_WRITE_ROWS:
                handleWriteRowsEvent((WriteRowsEventData) event.getData());
                break;
            case QUERY:
                handleQueryEvent((QueryEventData) event.getData());
                break;
            case TABLE_MAP:
                handleTableMapEvent((TableMapEventData) event.getData());
                break;
            // 其他事件处理...
        }
    }

    private static void handleWriteRowsEvent(WriteRowsEventData eventData) {
        List<Serializable[]> rows = eventData.getRows();

        // 获取表名
        String tableName = getTableName(eventData);

        // 处理每一行数据
        for (Serializable[] row : rows) {
            // 根据需要调整以下代码以获取具体的列值
            String column1Value = row[0].toString();
            String column2Value = row[1].toString();

            // 将数据备份到另一个数据库
            backupToAnotherDatabase(tableName, column1Value, column2Value);
        }
    }

    private static void handleQueryEvent(QueryEventData eventData) {
        String sql = eventData.getSql();
        logger.info("@@ handleQueryEvent函数执行Query event SQL: {}", sql);

        // 解析SQL语句，根据需要处理
        // 例如，检查是否包含写入操作，然后执行相应的逻辑
    }

    private static void handleTableMapEvent(TableMapEventData eventData) {
        // 获取表映射信息，根据需要处理
        logger.info("@@ handleTableMapEvent函数执行TableMap event: {}", eventData);
    }

    private static String getTableName(EventData eventData) {
        // 获取表名的逻辑，可以使用TableMapEventData等信息
        // 根据实际情况实现
        return "example_table";
    }

    private static void backupToAnotherDatabase(String tableName, String column1Value, String column2Value) {
        // 将数据备份到另一个数据库的逻辑
        logger.info("Backup to another database: Table={}, Column1={}, Column2={}", tableName, column1Value, column2Value);
    }
}

总结

选择合适的 binlog 模式对数据库的性能和数据一致性至关重要：

• Statement 模式适用于简单操作，能节省存储空间，但可能导致不一致。
• Row 模式能精确记录数据变化，适合对数据一致性要求较高的场景。
• Mixed 模式平衡了性能与准确性，适用于大多数应用场景。