0、题记
实际业务场景中，会遇到基础数据存在 Mysql 中，实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。
而mysql写入kafka的选型方案有：
方案一：logstash_output_kafka 插件。
方案二：kafka_connector。
方案三：debezium 插件。
方案四：flume。
方案五：其他类似方案。
其中：debezium和flume是基于 mysql binlog 实现的。
如果需要同步历史全量数据+实时更新数据，建议使用logstash。
1、logstash同步原理
常用的logstash的插件是：logstash_input_jdbc实现关系型 数据库 到Elasticsearch等的同步。
实际上， 核心logstash的同步原理的掌握 ，有助于大家理解类似的各种库之间的同步。
logstash 核心原理 ：输入生成事件，过滤器修改它们，输出将它们发送到其他地方。
logstash核心三部分组成：input、filter、output。
input { }
filter { }
output { }
1.1 input输入
包含但远不限于：
jdbc：关系型数据库：mysql、 oracle 等。
file：从文件系统上的文件读取。
syslog：在已知端口514上侦听syslog消息。
redis：redis消息。beats：处理 Beats发送的事件。
kafka：kafka实时数据流。
1.2 filter过滤器
过滤器是Logstash管道中的中间处理设备。您可以将过滤器与条件组合，以便在事件满足特定条件时对其执行操作。
可以把它比作数据处理的 ETL 环节。
一些有用的过滤包括：
grok：解析并构造任意文本。 Grok是目前Logstash中将非结构化日志数据解析为结构化和可查询内容的最佳方式 。有了内置于Logstash的120种模式，您很可能会找到满足您需求的模式！
mutate：对事件字段执行常规转换。您可以重命名，删除，替换和修改事件中的字段。
drop：完全删除事件，例如调试事件。
clone：制作事件的副本，可能添加或删除字段。
geoip：添加有关IP地址的地理位置的信息。
1.3 output输出
输出是Logstash管道的最后阶段。一些常用的输出包括：
elasticsearch：将事件数据发送到Elasticsearch。
file：将事件数据写入磁盘上的文件。
kafka：将事件写入Kafka。
详细的filter demo参考：http://t.cn/EaAt4zP
2、同步Mysql到kafka配置参考
input {
jdbc {
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.12:3306/news_base"
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "xxxxxxx"
jdbc_driver_library => "/home/logstash-6.4.0/lib/mysql-connector-java-5.1.47.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
#schedule => "* * * * *"
statement => "SELECT * from news_info WHERE id > :sql_last_value order by id"
use_column_value => true
tracking_column => "id" tracking_column_type => "numeric"
record_last_run => true
last_run_metadata_path => "/home/logstash-6.4.0/sync_data/news_last_run" }
}
filter {
ruby{
code => "event.set('gather_time_unix',event.get('gather_time').to_i*1000)"
}
ruby{
code => "event.set('publish_time_unix',event.get('publish_time').to_i*1000)"
}
mutate {
remove_field => [ "@version" ]
remove_field => [ "@timestamp" ]
remove_field => [ "gather_time" ]
remove_field => [ "publish_time" ]
}
}
output {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.1.13:9092"
codec => json_lines
topic_id => "mytopic"
}
file {
codec => json_lines
path => "/tmp/output_a.log"
}
}
以上内容不复杂，不做细讲。
注意：
Mysql借助logstash同步后，日期类型格式：“2019-04-20 13:55:53”已经被识别为日期格式。
code => "event.set('gather_time_unix',event.get('gather_time').to_i*1000)"，
是将Mysql中的时间格式转化为时间戳格式。
3、坑总结
3.1 坑1字段大小写问题
from星友：使用logstash同步mysql数据的，因为在jdbc.conf里面没有添加 lowercase_column_names
=> "false" 这个属性，所以logstash默认把查询结果的列明改为了小写，同步进了es，所以就导致es里面看到的字段名称全是小写。
最后总结：es是支持大写字段名称的，问题出在logstash没用好，需要在同步配置中加上 lowercase_column_names => "false" 。记录下来希望可以帮到更多人。
3.2 同步到ES中的数据会不会重复？
想将关系数据库的数据同步至ES中，如果在集群的多台 服务器 上同时启动logstash。
解读：实际项目中就是没用随机id 使用指定id作为es的_id ，指定id可以是url的md5.这样相同数据就会走更新覆盖以前数据
3.3 相同配置logstash,升级6.3之后不能同步数据。
解读：高版本基于时间增量有优化。
tracking_column_type => "timestamp" 应该是需要指定标识为时间类型，默认为数字类型numeric
3.4 ETL字段统一在哪处理?
解读：可以logstash同步mysql的时候sql查询阶段处理，如： select a_value as avalue*** 。
或者filter阶段处理, mutate rename 处理。
mutate {
rename => ["shortHostname", "hostname" ]
}
或者kafka阶段借助kafka stream处理。
4、小结
相关配置和同步都不复杂，复杂点往往在于filter阶段的解析还有logstash性能问题。
需要结合实际业务场景做深入的研究和性能分析。
有问题，欢迎留言讨论。
推荐阅读：
3、 一张图理清楚关系型数据库与Elasticsearch同步 http://t.cn/EaAceD3
4、新的实现：http://t.cn/EaAt60O
5、mysql2mysql: http://t.cn/EaAtK7r 6、推荐开源实现： http://t.cn/EaAtjqN
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