canal-同步速度没有达到预期效率

Question

问题遇到的现象和发生背景

搭建了canal同步mysql到es里，小于一万条数据处理时间貌似都还能接受，但是同步二万条需要4分多钟。然后使用了grafana查看，发现Canal instance 处理binlog的TPS只有0点多，包括Client QPS也只有0点多。

操作环境、软件版本等信息

canal1.1.7 es8 ，canal搭建的，es阿里云 ，canal和mysql是在同一服务器里。

尝试过的解决方法

尝试调参，但好像没有多大用处。实例也创建了好几个。

我想要达到的结果

官网说TPS不是能达到k级别的吗，我现在看到就0点多，希望能达到百级别

Answer 1

以下内容由AIGC及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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问题分析

1. Canal处理性能：用户提到Canal实例处理binlog的TPS只有0点多，这表明Canal处理binlog的能力可能存在瓶颈。需要进一步检查Canal的配置和资源使用情况。

2. 数据传输到ES：同步数据到ES的过程中，可能存在网络延迟或ES处理能力不足的问题。需要检查ES的配置和资源使用情况。

3. 资源监控：使用Grafana监控Canal instance和ES的资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等，以确定是否存在资源瓶颈。

解决方案

1. Canal参数调优：

   • 内存buffer大小：canal.instance.memory.buffer-size，增加内存buffer的大小，以适应更大的数据量。
   • 并行解析：canal.instance.parser.parallelism，设置并行解析binlog的数量，提高处理能力。
   • 错误恢复间隔：canal.instance.fallbackIntervalInSeconds，设置Canal实例在遇到错误时的恢复间隔。

2. Elasticsearch优化：

   • 索引刷新间隔：index.refresh_interval，调整刷新间隔以减少索引过程中的性能开销。
   • 分片和副本：根据数据特性调整ES的分片（shards）和副本（replicas）数量。

3. 数据传输优化：

   • 批量插入：使用批量插入或更新ES数据，减少网络请求次数。
   • 同步频率：调整canal.instance.catchup.interval.time和canal.instance.catchup.lag.timeout参数，以控制数据同步的频率和超时。

4. 硬件资源检查：

   • 确保服务器硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O）能够满足高并发处理的需求。

5. 代码层面优化：

   • 检查数据同步的代码逻辑，是否有不必要的计算或等待，优化数据处理流程。

6. 使用Canal Admin工具：

   • 使用Canal Admin工具监控和管理Canal实例的状态，及时发现并解决问题。

7. 日志分析：

   • 分析Canal和ES的日志，查找可能的错误或性能瓶颈。

编程实现示例

以下是一个简单的Canal客户端示例，用于连接到Canal Server并订阅数据：

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;

public class CanalClientExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            String destination = "example"; // 替换为你的Canal destination
            CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress("localhost", 11111), // Canal server的地址和端口
                destination,
                "username", // 用户名
                "password"  // 密码
            );
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*"); // 订阅所有表
            connector.rollback(); // 回滚到未提交的数据

            while (true) {
                com.alibaba.otter.canal.protocol.Message message = connector.getWithoutAck(
                    Long.MAX_VALUE); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000); // 休息1秒
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                } else {
                    for (com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
                        // 处理数据
                    }
                    connector.ack(batchId); // 提交确认
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

环境版本信息

• Canal版本：1.1.7
• Elasticsearch版本：8.x（阿里云版）

进一步建议

1. 监控和日志：持续监控Canal和ES的资源使用情况和日志，以便及时发现问题。
2. 社区支持：如果问题依然存在，可以考虑寻求Canal和ES社区的支持，获取更多的优化建议。
3. 专业技术支持：考虑联系专业的技术支持团队，进行深入的性能分析和优化。

通过以上步骤和示例，用户可以结合自己的具体情况进行调整和优化，以达到期望的同步效率。