本篇文章为大家展示了Binlog 日志处理工具如何在MySQL中使用，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
Canal
定位：基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了mysql。
原理：
canal模拟mysql slave的交互协议，伪装自己为mysql slave，向mysql master发送dump协议
mysql master收到dump请求，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过程大致可分为几步：
Connection获取上一次解析成功的位置（如果第一次启动，则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点）
Connection建立连接，发生BINLOG_DUMP命令
Mysql开始推送Binary Log
接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析，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，直到存储成功
存储成功后，定时记录Binary Log位置
数据过滤：支持通配符的过滤模式，表名，字段内容等
数据路由/分发：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之前进行额外的处理，比如join
Maxwell
canal 由Java开发，分为服务端和客户端，拥有众多的衍生应用，性能稳定，功能强大；canal 需要自己编写客户端来消费canal解析到的数据。
maxwell相对于canal的优势是使用简单，它直接将数据变更输出为json字符串，不需要再编写客户端。
Databus
Databus是一种低延迟变化捕获系统，已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠捕获，流动和处理主要数据更改的基本要求。Databus提供以下功能：
源与消费者之间的隔离
保证按顺序和至少一次交付具有高可用性
从更改流中的任意时间点开始消耗，包括整个数据的完全引导功能。
分区消费
源一致性保存
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支持 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提供了数据迁移、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移、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、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景，助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。
优势：数据传输（Data Transmission）服务 DTS 支持 RDBMS、NoSQL、OLAP 等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具，数据传输服务 DTS 提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便利功能，极大得方便了传输链路的创建及管理。
上述内容就是Binlog 日志处理工具如何在MySQL中使用，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注编程网行业资讯频道。
