MySQL 的 Binlog 日志处理工具对比？网友：我选Canal...
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
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。
个人理解：就是一个消息队列，会给你推送它包装过的sql对象，可以自己做个服务去解析这些sql对象。
来源：blog.csdn.net/weixin_38071106/article/details/88547660
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