Canal定位：基于数据库增量日志分析，提供增量数据订阅消费，目前主要支持mysql。原理：canal模拟mysqlslave的交互协议，伪装成mysqlslave，向mysqlmaster发送dump协议。mysqlmaster收到dump请求，开始pushbinarylog给slave（也就是canal）。Canal解析二进制日志对象（本来是字节流）整个解析过程大致可以分为几个步骤：currentdatabase)Connection建立连接，出现BINLOG\_DUMP命令Mysql开始推送BinaryLog。接收到的BinaryLog通过Binlog解析器进行解析，将一些特定的信息添加到EventSink模块中进行数据存储。一直是阻塞操作，直到存储成功，定期记录BinaryLog位置。数据过滤：支持Wildcard过滤方式，表名，字段内容等数据路由/分发：解决1:n（一个parser对应多个store模式）数据合并：解决n:1（多个parser对应一个store）数据处理:在进入商店之前执行附加处理。比如joinMaxwell运河，是Java开发的，分为server和client。拥有众多衍生应用，性能稳定，功能强大；canal需要自己写客户端来消费canal解析出来的数据。maxwell相对于canal的优势在于简单易用，直接将数据变化输出为json字符串，不需要写客户端。DatabusDatabus是一个低延迟的变更捕获系统，已成为LinkedIn数据处理管道不可或缺的一部分。Databus解决了可靠地捕获、流式传输和处理主要数据变化的基本要求。Databus提供以下功能：源和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何时间点消费，包括整个数据的完全引导。分区消费源一致性保存阿里云数据传输服务DTS数据传输服务（DataTransmissionService，简称DTS）是阿里云提供的支持RDBMS（关系型数据库）、NoSQL、OLAP等多种数据源的数据传输服务。交互式数据流服务。DTS提供数据迁移、实时数据订阅、实时数据同步等多种数据传输能力，可实现不间断数据迁移、数据异地容灾、异地多活（单元化）)、跨境数据同步、实时数仓、查询报表分发、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。优势数据传输服务DTS支持RDBMS、NoSQL、OLAP等数据源之间的数据传输。提供数据迁移、实时数据订阅、实时数据同步等多种数据传输方式。与第三方数据流工具相比，数据传输服务DTS提供了更加多样化、高性能、高安全可靠的传输链路。同时，它提供了许多方便的功能，极大地方便了传输链路的创建和管理。个人理解：就是一个消息队列，它会把它包裹的sql对象推送给你，你可以自己做一个服务来解析这些sql对象。消除昂贵的部署和维护使用成本。DTS适配阿里云RDS（在线关系型数据库）、DRDS等产品，解决Binlog日志回收、主备切换、VPC网络切换等场景的订阅高可用问题。同时，针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能和成本的考虑，推荐使用。原文：https://blog.csdn.net/weixin_...
