原理相对比较简单：

1. 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
2. mysql master收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是canal)
3. canal解析binary log对象(原始为byte流)

• server代表一个canal运行实例，对应于一个jvm
• instance对应于一个数据队列 （1个server对应1..n个instance)

instance模块：

• eventParser (数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析)
• eventSink (Parser和Store链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作)
• eventStore (数据存储)
• metaManager (增量订阅&消费信息管理器)

目前实现了Memory内存、本地file存储以及持久化到zookeeper以保障数据集群共享。
Memory内存的RingBuffer设计：

定义了3个cursor

• Put : Sink模块进行数据存储的最后一次写入位置
• Get : 数据订阅获取的最后一次提取位置
• Ack : 数据消费成功的最后一次消费位置

借鉴Disruptor的RingBuffer的实现

实现说明：

• Put/Get/Ack cursor用于递增，采用long型存储
• buffer的get操作，通过取余或者与操作。(与操作： cusor & (size – 1) , size需要为2的指数，效率比较高)

Canal会导致消息重复吗？

    答：会，这从两个大的方面谈起。

        1）Canal instance初始化时，根据“消费者的Cursor”来确定binlog的起始位置，但是Cursor在ZK中的保存是滞后的（间歇性刷新），所以Canal instance获得的起始position一定不会大于消费者真实已见的position,这种情况主要出现在主从切换的时候

        2）Consumer端，因为某种原因的rollback，也可能导致一个batch内的所有消息重发，此时可能导致重复消费。

    我们建议，Consumer端需要保持幂等，对于重复数据可以进行校验或者replace。对于非幂等操作，比如累加、计费，需要慎重

Canal会不会丢失数据？

    答：Canal正常情况下不会丢失数据，比如集群节点失效、重启、Consumer关闭等；但是，存在丢数据的风险可能存在如下几种可能：

        1）ZK的数据可靠性或者安全性被破坏，比如ZK数据丢失，ZK的数据被人为串改，特别是有关Position的值。

        2）MySQL binlog非正常运维，比如binglog迁移、重命名、丢失等。

        3）切换MySQL源，比如原来基于M1实例，后来M1因为某种原因失效，那么Canal将数据源切换为M2，而且M1和M2可能binlog数据存在不一致（非常有可能）。

        4）Consumer端ACK的时机不佳，比如调用get()方法，而不是getWithoutAck()，那么消息有可能尚未完全消费，就已经ACK，那么此时由异常或者Consumer实例失效，则可能导致消息丢失。我们需要在ACK时机上保障“at lease once”。

Canal的延迟很大是什么原因？

    答：根据数据流的pipeline，“Master” > "Slave" > "Canal" > "Consumer"，每个环节都需要耗时，而且整个管道中都是单线程、串行、阻塞式。（假如网络层面都是良好的）

        1）如果批量insert、update、delete，都可能导致大量的binlog产生，也会加剧Master与slave之间数据同步的延迟。（写入频繁）

        2）“Consumer”消费的效能较低，比如每条event执行耗时很长。这会导致数据变更的消息ACK较慢，那么对于Canal而言也将阻塞，直到Canal内部的store有足够的空间存储新消息、才会继续与Slave进行数据同步。

        3）如果Canal节点ZK的网络联通性不畅，将会导致Canal集群处于动荡状态，大量的时间消耗在ZK状态监测和维护上，而无法对外提供正常服务，包括不能顺畅的dump数据库数据。

Canal如何重置消费的position？

    答：比如当消费者在消费binlog时，数据异常，需要回溯到旧的position重新消费，是这个场景！

    1）我们首先确保，你需要回溯的position所对应的binlog文件仍然存在，可以通过需要回溯的时间点来确定position和binlog文件名，这一点可以通过DBA来确认。

    2）关闭消费者，否则重置位点操作无法生效。（你可以在关闭消费者之前执行unsubscribe，来删除ZK中历史位点的信息）

    3）关闭Canal集群，修改对应的destination下的配置文件中的“canal.instance.master.journal.name = <此position对应的binlog名称>”、“canal.instance.master.position = <此position>”；可以只需要修改一台。

    4）删除zk中此destination的消费者meta信息，“${destination}/1001"此path下所有的子节点，以及“1001”节点。（可以通过消费者执行unsubscribe来实现）

    5）重启2）中的此canal节点，观察日志。

    6）重启消费者。