1.借助Canal实现MySQL数据库间链接canal链接mysql
2.mysql+canal+adapter+es实现数据同步
3.JAVA云HIS医院管理系统源码：可医保对接的源码l源云HIS运维平台源码 SaaS模式
4.mysql binlog同步工具binlogportal
5.canal部署安装使用

借助Canal实现MySQL数据库间链接canal链接mysql

       借助Canal实现MySQL数据库间链接

       在现代化的应用开发中，不同的码分系统或应用之间可能需要共享同一个数据库，这时候就需要实现数据库间的源码l源链接。本文将介绍如何借助Canal实现MySQL数据库间链接。码分Canal是源码l源阿里巴巴开源的一款数据库增量订阅和消费组件，支持MySQL、码分如何安装源码文件Oracle等数据库，源码l源它可以将数据库更新的码分数据通过可靠的方式同步到其他数据存储、NoSQL等系统中。源码l源

       一、码分Canal介绍

       Canal是源码l源阿里巴巴开源的一款数据库增量订阅和消费组件，是码分基于MySQL数据库增量日志构建的，从而实现了与数据源(如MySQL)解耦，源码l源达到了异构神异的码分目的。Canal主要包括三个模块： Canal.Admin、源码l源Canal.Server和Canal.Client。

       Canal.Admin: Canal控制台管理界面，用于管理Canal的启停和监控

       Canal.Server: Canal的工作服务端，负责从数据源(如MySQL)订阅增量日志，并把日志传输给客户端

       Canal.Client: Canal的客户端，用于订阅和消费Canal.Server传输的数据

       二、Canal的使用场景

       Canal主要应用于以下场景：

       1、数据实时同步

       提供不同数据存储的数据实时同步，如 MySQL 到 Elasticsearch 的同步，实时更新数据，保持数据一致

       2、数据订阅

       对于需要全量数据同步的rsi天网指标源码场景，结合 snapshot 快照机制，可以实现数据全量订阅

       3、实时数据分析

       对数据实时抓取，进行数据分析计算

       4、缓存更新

       将数据更新到Cache(如Redis)中，提升系统性能

       三、Canal的具体实现

       将A库的数据同步到B库中，具体实现如下：

       1、安装Canal

       Canal的安装需要先下载源码，然后进行编译打包，具体步骤可以参考Canal官网： /alibaba/canal

       2、配置Canal

       Canal的配置文件位于config文件夹下，通过修改canal.properties实现配置。

       （1）配置MySQL的主从关系

       # mysql主从地址信息

       canal.instance.master.address=.0.0.1:

       canal.instance.dbUsername=canal_test

       canal.instance.dbPassword=canal_test

       # 配置binlog信息，也可以从当前解析到的binlog中获取，

       # 优先从binlog position 获取，找不到才到 GTID_GET中获取, gtid模式推荐打开,

       # 当前的timestamp可以通过show master status或 show binary logs获取

       canal.instance.connectionCharset = UTF-8

       canal.instance.gtidon=on

       canal.instance.position =

       （2）配置Canal连接内容

       # 配置instance连接信息

       canal.instance.filter.regex=canal_test.tb_goods

       canal.instance.rds.accesskey=

       canal.instance.rds.secretkey=

       （3）配置数据输出方式

       # 配置数据输出方式

       canal.mq.topic=test

       # 指定数据传输格式

       canal.mq.flatMessage = false

       （4）配置kafka通常参数和账号信息

       # canal.mq.producerGroup 客户端group组名，同一个topic下的不同group组互不影响

       # canal.mq.servers 指定mq服务器的地址

       # canal.mq.topics 指定MQ topic主题名称

       # authAccount ，配置到应用已指定的账号

       canal.mq.properties.bootstrap.servers=...:

       canal.mq.producer.bootstrap-servers=...:

       canal.mq.producer.topic=myTest can

       （5）启动Canal

       执行bin目录下的startup脚本，即可启动Canal。

       3、配置Canal客户端

       在B库中新建表，同步A库的数据到该表中。

       （1）在B库中创建表

       mysql> create database canal_test2;

       mysql> use canal_test2;

       mysql> create table tb_goods(

        -> id int() not null auto_increment primary key,

        -> name varchar() not null,

        -> price int() not null

        -> )engine=innodb default charset=utf8;

       （2）在Canal服务端中新增instance，即配置同步关系

       mysql> create database canal_client;

       mysql> use canal_client;

       mysql> create table canal_client.tb_goods(

        -> id int() not null,

        -> name varchar() not null,

        -> price int() not null

        -> )engine=innodb default charset=utf8;

       mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON canal_client.* TO canal@’%’ IDENTIFIED BY ‘canal_test’ WITH GRANT OPTION;

       （3）在Canal客户端中启动Canal

       通过Canal客户端，将A库的网站源码搜索文件数据同步到B库中的表中，具体代码实现如下：

       public class SimpleCanalClientExample {

        public static void mn(String[] args) {

        // 从控制台读取参数

        String host = args[0];

        int port = Integer.valueOf(args[1]);

        String destination = args[2];

        String username = args[3];

        String password = args[4];

        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(host,

        port), destination, username, password);

        int batchSize = ;

        try {

        connector.connect();

        connector.subscribe(“canal_test.tb_goods”);

        connector.rollback();

        while (true) {

        Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据

        long batchId = message.getId();

        int size = message.getEntries().size();

        if (batchId == -1 || size == 0) {

        Thread.sleep();

        } else {

        System.out.printf(“batchId: %s, size: %s \n”, batchId, size);

        printEntry(message.getEntries());

        }

        connector.ack(batchId);

        }

        } catch (Exception e) {

        e.printStackTrace();

        } finally {

        connector.disconnect();

        }

        }

        private static void printEntry(List entries) {

        for (CanalEntry.Entry entry : entries) {

        if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN

        || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND

        || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.HEARTBEAT) {

        continue;

        }

        RowChange rowChange = null;

        try {

        rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());

        } catch (Exception e) {

        continue;

        }

        for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {

        if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {

        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());

        } else if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {

        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());

        } else {

        printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());

        System.out.println(“=======”);

        printColumn(rowData.getAfterColumnsList());

        }

        }

        }

        }

        private static void printColumn(List columns) {

        for (CanalEntry.Column column : columns) {

        System.out.println(column.getName() + “\t” + column.getValue() + “\t” + column.getUpdated());

        }

        }

       }

       通过以上代码，我们就可以将A库的tb_goods表中的数据实时同步到B库中的canal_client库的tb_goods表中。

       四、总结

       Canal是一款非常优秀的数据库增量订阅和消费组件，它可以很好地解决数据库间链接的问题，实现不同数据存储之间的数据同步。我们可以通过Canal的控制台管理界面，或者通过Canal的客户端代码实现数据库之间的数据同步。当然，Canal也有其缺点，就是在高并发场景下，可能会受到性能的限制，这需要我们在具体的应用场景中进行实际评估。

mysql+canal+adapter+es实现数据同步

       一、版本

       MySQL+canal+adapter+es数据同步方案

       二、MySQL开启binlog

       配置MySQL服务器，启用binlog日志功能，确保数据变化得以记录。

       三、MySQL配置文件

       调整MySQL配置文件，确保binlog日志开启状态。

       四、MySQL授权canal连接

       为canal连接MySQL服务器的账号分配权限，使其能作为MySQL的从服务器。

       五、下载canal及adapter

       下载并解压canal和adapter相关组件，仿摩贝源码检查目录结构。

       六、canal配置文件编辑

       在canal配置文件中，仅需调整关键配置项以满足同步需求。

       七、启动canal

       运行canal启动脚本，观察日志输出。若遇到报错，检查startup.sh脚本的-Xss参数设置，必要时调整参数。

       八、adapter配置与启动

       编辑adapter配置文件，确保与canal及es的映射关系正确。启动adapter后，检查日志，若未见输出，尝试调整-Xss虚拟机参数。

       九、解决adapter日志问题

       通过调整-Xss参数至k，解决了adapter启动无日志问题。若依然存在问题，则考虑调整源码。

       十、canal源码修改

       下载canal源码，修改相关配置项，如pom.xml文件，手机导航栏源码完成重新打包与编译，替换adapter插件中的jar文件。

       十一、测试与验证

       在MySQL中执行数据插入操作，验证adapter日志及ES数据同步情况。针对关联表场景，进行新索引构建及数据插入，确保数据完整同步。

       十二、结论

       通过以上步骤，实现了MySQL数据通过canal和adapter同步至ES的目标，确保了数据的一致性与实时性。针对关联表的同步，需关注ES索引的创建与数据映射关系的正确性。

JAVA云HIS医院管理系统源码：可医保对接的云HIS运维平台源码 SaaS模式

       云HIS是专门为中小型医疗健康机构设计的云端诊所服务平台，提供内部管理、临床辅助决策、体检、客户管理、健康管理等全面解决方案。系统集成了多个大系统和子模块，助力诊所和家庭医生在销售、管理和服务等方面提升效率。

       基于SaaS模式的Java版云HIS系统，在公立二甲医院应用三年，经过多轮优化，运行稳定、功能丰富，界面布局合理，操作简单。

       系统融合B/S版电子病历系统，支持电子病历四级，拥有自主知识产权。

       技术细节方面，前端采用Angular+Nginx，后台使用Java+Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringSecurity、MyBatisPlus等技术。数据库为MySQL + MyCat，缓存为Redis+J2Cache，消息队列采用RabbitMQ，任务调度中心为XxlJob。接口技术包括RESTful API、WebSocket和WebService，报表组件为itext、POI和ureport2，数据库监控组件为Canal。

       云HIS系统对接医保流程包括准备阶段、技术对接阶段、业务协同阶段和后续维护与优化阶段。在准备阶段，需了解医保政策和要求，准备系统环境。在技术对接阶段，确定接口规范，开发医保接口，并进行测试和验证。在业务协同阶段，实现业务流程对接和数据同步。在后续维护与优化阶段，监控与故障处理，政策更新与适配，安全与保密工作。

       云HIS系统具有成本节约、高效运维、安全可靠和政策支持等优势，为医疗机构提供便捷、高效的医保服务。无论是大型三甲医院、连锁医疗集团还是中小型医疗机构，云HIS都是实现高效低成本云计算的最佳选择。

mysql binlog同步工具binlogportal

       在重构老系统的过程中，为了实时同步订单修改至重构表，binlog同步工具成为我们的首选方案。相较于一次性埋点，binlog的持久性和灵活性更具优势。

       调研中，我们考察了两个主要的binlog同步工具：canal和mysql-binlog-connector-java。canal以其稳定性和丰富的功能在业界广受好评，但在实际部署时，我们遇到了一些挑战。mysql-binlog-connector-java则是一个基础的binlog接收器，易于与springboot集成，但其功能较为基础，缺乏格式化处理和分布式部署等高级特性。

       鉴于这些需求，我们决定开发一个定制化的binlog同步工具——binlogportal。它的设计初衷是为了弥补现有工具的不足，具备高效、格式化和分布式支持的能力。在项目实施中，我们运用spring boot构建，以保证跨平台的兼容性。

       在分布式部署中，binlogportal利用redis实现高可用性。每个实例都会预先获取redis的分布式锁，在连接binlog前确保一致性。锁的过期时间会定时刷新，即使有实例宕机，其他实例也能通过保存的binlog信息无缝接续。项目源码已开源，地址为：github.com/dothetrick/b...

       这只是个人的学习与实践总结，如有任何改进或建议，欢迎在评论区交流。通过binlogportal，我们成功提升了订单同步的效率和可靠性。

canal部署安装使用

       本篇文章旨在提供 Canal 部署、安装和使用的指导，适合在虚拟机、Docker 或 Kubernetes（k8s）环境中进行。

       在开始部署前，确保在数据库中创建同步账号，用于读取 binlog，并开启 binlog 模式为行模式，同时确保 server_id 不相同。创建账号时，需确保其拥有全局的 SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT 权限。

       下一步是下载 Canal 包，以版本 1.1.7 为例，进行解压。随后，修改配置文件，启动 Canal。通过检查日志，确认服务启动成功。

       对于 Docker 部署，首先安装 Docker 并优化镜像包地址（需确保联网环境）。接着下载 Canal 的源码包，完成 Docker 部署。

       k8s 部署时，编辑 YAML 文件，使用命令 `kubectl apply -f xxx.yaml` 启动 Canal。在部署过程中，需注意，客户端一旦中断，服务端会停止推送消息。此时，可进入容器，备份或删除 `/conf/xxx/meta.dat` 文件（根据实际情况替换文件名），重启 Canal 服务。对于 Docker 或 k8s 环境，可以简单地重启整个镜像。

       在遇到其他故障时，可参考“三方客户端Canal链接RDS获取binlog错位问题-云社区-华为云”进行故障排查。