导读由于业务的发展，一些实时统计的需求越来越多。怎么办呢？
啰哩八嗦
但是对于有入库还有自己记录到日志的这显然是多此一举。因为MySQL本身就有帮你记录日志, 而且记录的日志比自己应用程序的要准确的多(MySQL 需要开启row模式)。
- 解析MySQL Binlog，并获取我们想要的Event。过滤出我们关心的表。将获得的相关数据实时的保存到相关存储中(一般使用redis存数据，之后再定时刷入MySQL)。
模拟步骤：
我们这边模拟实时算订销售总额，和订单量。
- 使用python-mysql-replication作为实时解析MySQL Binlog的日志利器(推荐使用 阿里的 canal，这里主要看公司的开发人员擅长什么而决定)。我们只关心 WriteRowsEvent (事件号 30)。我们只关心 ord_order 表产生的 WriteRowsEvent 事件。在原来统计的基础上加上本次订单的信息并保存到Redis(使用打印来代替保存到Redis)。
老套的 SQL 代码
--创建演示的 ord_order 表CREATE TABLE ord_order( order_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID', amount INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '订单金额(分)', create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY(order_id))COMMENT = '订单表'; -- 查看 当前日志所在位置SHOW MASTER STATUS;+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| mysql-bin.000012 | 469 | | | |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+ -- 插入几笔订单INSERT INTO ord_order(amount) VALUES(1000),(2000),(3000); -- 查看 当前日志所在位置SHOW MASTER STATUS;+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| File | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+| mysql-bin.000012 | 712 | | | |+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
青涩的 Python 代码
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from pymysqlreplication import BinLogStreamReader # 链接数据库的参数 因为 pymysqlreplication 底层使用的是 python-mysqlmysql_settings = { 'host': '192.168.1.233', 'port': 3306, 'user': 'HH', 'passwd': 'oracle'} # 这 pymysqlreplication 的 server_id 和从 Binlog 的什么位置开始解析stream = BinLogStreamReader(connection_settings=mysql_settings, server_id=100, blocking=True, log_file='mysql-bin.000012', log_pos=469) # 初始化订单统计数据order_count_total = 0order_amount_total = 0 # 不停的解析 获取解析的 Binlogfor binlogevent in stream: # 碰到 WriteRowsEvent 并且 表是 ord_order 则进行统计 if binlogevent.event_type == 30 and binlogevent.table == 'ord_order': binlogevent.dump() # 打印事件相关信息 # 同时计算出 订单数 和 金额数组, 如: [(1, 9), (1, 4)] stat = [(1, row['values']['amount']) for row in binlogevent.rows] # 分别获得 订单数数组如:[1, 1]。 销售额, 如: [9, 4] order_count, order_amount = zip(*stat) order_count_total += sum(order_count) order_amount_total += sum(order_amount) # 打印本次事件 产生的订单数和销售额 print 'order_count:', order_count print 'order_amount:', order_amount # 打印总的订单数和销售额 print 'order_count_total:', order_count_total print 'order_amount_total:', order_amount_total
运行代码
[root@centos7 tmp]# python test.py=== WriteRowsEvent ===Date: 2016-11-16T17:11:11Log position: 681Event size: 54Read bytes: 12Table: test.ord_orderAffected columns: 3Changed rows: 3Values:--('*', u'order_id', ':', 1)('*', u'amount', ':', 1000)('*', u'create_time', ':', datetime.datetime(2016, 11, 16, 17, 11, 11))--('*', u'order_id', ':', 2)('*', u'amount', ':', 2000)('*', u'create_time', ':', datetime.datetime(2016, 11, 16, 17, 11, 11))--('*', u'order_id', ':', 3)('*', u'amount', ':', 3000)('*', u'create_time', ':', datetime.datetime(2016, 11, 16, 17, 11, 11))()order_count: (1, 1, 1)order_amount: (1000, 2000, 3000)order_count_total: 3order_amount_total: 6000
关键的不说, 气死你 (^_^)
ALTER TABLE ord_order ADD PARTITION (PARTITION p201701 VALUES IN (201701)); ALTER TABLE ord_order DROP PARTITION p201601;
- MySQL 挂掉要如何处理。如何实现程序的高可用。如何记录解析的 log file 和 log pos。需不需要将解析的数据统一管理和存储。
大家可以考虑一下要如何实现上面的事情。具体如何做我就不说了。