使用tunnel同步PG数据到kafka
tunnel同步PG数据到kafka
来自哈罗单车开源的组件。支持同步PG数据到kafka或者ES。
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https://github.com/hellobike/tunnel
tunnel整体的部署比较简单的
需要事先部署好zk和kafka（我下面演示的是单节点的zk和kafka）
节点部署关系：
192.168.2.4 部署zk、kafka、pg10运行在1921端口
192.168.2.189 部署tunnel
确保已开启PG的逻辑复制
wal_level = 'logical';
max_replication_slots = 20
注意这个设置要重启PG进程的
然后，创建测试库表和同步用的账号
CREATE DATABASE test_database;
\c test_database
create table test_1 (id int primary key , name char(40));
create table test_2 (id int primary key , name char(40));
CREATE ROLE test_rep LOGIN ENCRYPTED PASSWORD 'xxxx' REPLICATION;
GRANT CONNECT ON DATABASE test_database to test_rep;
vim pg_hba.conf增加2行配置：
host all test_rep 192.168.2.0/24 md5
host replication test_rep 192.168.2.0/24 md5
然后 reload 下PG
到192.168.2.189机器上去编译tunnel：
注意： tunnel的启动需要事先安装好oracle jdk 1.8
git clone https://github.com/hellobike/tunnel
cd tunnel
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
cd target
unzip AppTunnelService.zip
cd AppTunnelService
vim conf/test.yml内容如下：
tunnel_subscribe_config:
pg_dump_path: '/usr/local/pgsql-10.10/bin/pg_dump'
subscribes:
- slotName: slot_for_test
pgConnConf:
host: 192.168.2.4
port: 1921
database: test_database
user: test_rep
password: xxxx
rules:
- {table: test_1, pks: ['id'], topic: test_1_logs}
- {table: test_2, pks: ['id'], topic: test_2_logs}
kafkaConf:
addrs:
- 192.168.2.4:9092
tunnel_zookeeper_address:192.168.2.4:2181
前台启动：
java -server -classpath conf/*:lib/* com.hellobike.base.tunnel.TunnelLauncher -u false -c cfg.properties -p 7788 #暴露prometheus metric在7788端口(配置监控不是这里的重点，也很简单，暂时先跳过)
然后，我们再在PG10上面的test_database的2张表随便造些数据，然后可以看到kafka里面已经有数据了（下图是通过kafkamanager和 kafka-eagle的结果）。
格式化下，数据就是这样的：
UPDATE的记录的样子：
{
"dataList": [{
"dataType": "integer",
"name": "id",
"value": "1111"
}, {
"dataType": "character",
"name": "name",
"value": "大狗蛋 "
}],
"eventType": "UPDATE",
"lsn": 10503246616,
"schema": "public",
"table": "test_1"
}
DELETE的记录的样子：
{
"dataList": [{
"dataType": "integer",
"name": "id",
"value": "3"
}],
"eventType": "DELETE",
"lsn": 10503247064,
"schema": "public",
"table": "test_1"
}
本文题目：使用tunnel同步PG数据到kafka
标题链接：http://scjbc.cn/article/gsdigo.html
