使用go-mysql-postgresql实现MySQL实

MySQL to PG 的数据同步,可以通过canal 或者 bireme 来做,但是操作起来步骤都比较费事。

在果洛州等地区,都构建了全面的区域性战略布局,加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力,以专注、极致的服务理念,为客户提供成都网站设计、做网站 网站设计制作按需网站制作,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,营销型网站,外贸网站建设,果洛州网站建设费用合理。

之前公司的同事,在go-mysql-elasticsearch的基础上,改了一下,将target从es改为了pg,工具名称叫做go-mysql-postgresql 。这个工具最大的好处就是一键部署使用,不依赖其它组件。

项目地址:https://github.com/frainmeng/go-mysql-elasticsearch

我实验的时候,看到当前最新版本为 : go-mysql-postgresql3.0.0-linux-amd64.tar.gz

下面是我的配置操作笔记:

1、 在源MySQL上开设同步专用的账号

grant replication slave, replication client,process ,select on *.* to dts@'%' identified by 'dts';

MySQL上面的表情况:
use testdb;
testdb >show create table t_order \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: t_order
Create Table: CREATE TABLE `t_order` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `aid` int(10) unsigned NOT NULL,
  `uid` int(10) unsigned NOT NULL,
  `type` tinyint(3) unsigned NOT NULL,
  `status` tinyint(4) unsigned NOT NULL,
  `price` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '',
  `num` int(10) unsigned NOT NULL,
  `city` varchar(64) NOT NULL,
  `category` varchar(64) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `uid` (`uid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1000 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED COMMENT=''
1 row in set (0.00 sec)

2、在PG上创建相同的表

create database testdb ;

\c testdb 

CREATE TABLE t_order (
  id bigint  NOT NULL,
  aid bigint  NOT NULL,
  uid bigint  NOT NULL,
  type bigint  NOT NULL,
  status bigint  NOT NULL,
  price bigint  NOT NULL ,
  num bigint  NOT NULL,
  city varchar(64) NOT NULL,
  category varchar(64) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
) ;

CREATE USER dts REPLICATION LOGIN CONNECTION LIMIT 10 ENCRYPTED PASSWORD 'dts'; 
grant connect on database testdb to dts;
grant usage on schema public to dts;
grant select on all tables in schema public to dts;  
grant all on table t_order to dts;

go-mysql-postgresql 的部署:

将文件解压到 /var/lib/pgsql/go-mysql-postgresql 目录里面。

vim /var/lib/pgsql/go-mysql-postgresql/master.info  将准备同步的binlog信息写入文件中

bin_name = "mysql-bin.000167"

bin_pos = 13389413

cat /var/lib/pgsql/go-mysql-postgresql/river.toml

# 源端MySQL连接配置
my_addr = "172.31.10.100:3306"
my_user = "dts"
my_pass = "dts"
my_charset = "utf8"

# 目的端PG连接配置
pg_host = "192.168.2.4"
pg_port = 5434
pg_user = "dts"
pg_pass = "dts"
pg_dbname = "testdb"

# 存放同步到的位移点的文件目录
data_dir = "./var"
# Inner Http status address
stat_addr = "192.168.2.4:12800"

# statsd monitor
statsd_host = "127.0.0.1"
statsd_port = 8125
statsd_prefix = "dbsync"

# 伪装成slave时候,配置的server-id
server_id = 1001
flavor = "mysql"

# minimal items to be inserted in one bulk
bulk_size = 1

# force flush the pending requests if we don't have enough items >= bulk_size
flush_bulk_time = "500ms"

# Ignore table without primary key
skip_no_pk_table = false
# concurrency conf
concurrent_size = 6
concurrent_ack_win = 2048

# MySQL data source
[[source]]
schema = "testdb"
tables = ["t_order"]

# 目标PG的连接配置
[[target]]
pg_name = "172.31.10.100_testdb_t_order"
pg_host = "192.168.2.4"
pg_port = 5434
pg_user = "dts"
pg_pass = "dts"
pg_dbname = "testdb"

# MySQL 数据到 PG 后的分发规则
[[rule]]
#mysql 库表的配置
schema = "testdb"
table = "t_order"
# pg 库表的配置
pg_schema = "public"
pg_table = "t_order"
# 下面这行很重要,标识了rule和target的绑定关系
pg_name = "172.31.10.100_testdb_t_order"

启动:

sh start.sh 即可

日志大致类似这样的:

[2019/08/21 13:02:36] [info] pgclient.go:199 pg delete event execute success! Schema[public] Table[t_order], Id[166773984],result[{0xc000182b00 1}],reqId[503]

测试:

5k条记录, 走专线  从传输到写入到pg 用了33s
2019-08-20 23:33:29.289 CST [112184] LOG:  duration: 0.321 ms
2019-08-20 23:34:02.769 CST [112184] LOG:  duration: 0.085 ms


2w记录, 走专线  从传输到写入到pg 用了 140s
2019-08-20 23:35:20.216 CST [112189] LOG:  duration: 0.347 ms
2019-08-20 23:37:39.848 CST [85173] LOG:  duration: 6.648 ms

最后补充:

我们在做异构数据同步的时候,使用go-mysql-postgresql之前,通常情况下还需要将mysql老的数据全量同步过来,然后才能使用 go-mysql-postgresql来消费binlog达到同步数据的目的。 全量同步数据的方法,可以参考上一篇blog,地址: https://blog.51cto.com/lee90/2436325


网页题目:使用go-mysql-postgresql实现MySQL实
文章起源:http://csdahua.cn/article/pjghgj.html
扫二维码与项目经理沟通

我们在微信上24小时期待你的声音

解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流