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Canal
定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅 & 生产，目前次要反对了 mysql。
原理：
canal 模仿 mysql slave 的交互协定，假装本人为 mysql slave，向 mysql master 发送 dump 协定
mysql master 收到 dump 申请，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 过程大抵可分为几步：
Connection 获取上一次解析胜利的地位（如果第一次启动，则获取初始制订的地位或者是以后数据库的 binlog 位点）
Connection 建设连贯，产生 BINLOG\_DUMP 命令
Mysql 开始推送 Binary Log
接管到的 Binary Log 通过 Binlog parser 进行协定解析，补充一些特定信息
传递给 EventSink 模块进行数据存储，是一个阻塞操作，直到存储胜利
存储胜利后，定时记录 Binary Log 地位
数据过滤：反对通配符的过滤模式，表名，字段内容等
数据路由 / 散发：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 之前进行额定的解决，比方 join
Maxwell
canal 由 Java 开发，分为服务端和客户端，领有泛滥的衍生利用，性能稳固，功能强大；canal 须要本人编写客户端来生产 canal 解析到的数据。
maxwell 绝对于 canal 的劣势是应用简略，它间接将数据变更输入为 json 字符串，不须要再编写客户端。
Databus
Databus 是一种低提早变动捕捉零碎，已成为 LinkedIn 数据处理管道不可或缺的一部分。Databus 解决了牢靠捕捉，流动和解决次要数据更改的根本要求。Databus 提供以下性能：
源与消费者之间的隔离
保障按程序和至多一次交付具备高可用性
从更改流中的任意工夫点开始耗费，包含整个数据的齐全疏导性能。
分区生产
源一致性保留
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反对 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 提供了数据迁徙、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徙、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、查问报表分流、缓存更新、异步音讯告诉等多种业务利用场景，助您构建高平安、可扩大、高可用的数据架构。
劣势
数据传输（Data Transmission）服务 DTS 反对 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁徙、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。绝对于第三方数据流工具，数据传输服务 DTS 提供更丰盛多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便当性能，极大得不便了传输链路的创立及治理。
集体了解：就是一个音讯队列，会给你推送它包装过的 sql 对象，能够本人做个服务去解析这些 sql 对象。
免去部署保护的低廉应用老本。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、性能及老本的思考，举荐应用。
原文：https://blog.csdn.net/weixin_…
