百万级商品数据实时同步搜索系统主要面临以下几个难题：
商家数据库和商品数据库是多台不同的服务器，并且数据量达百万级，如何才能实现跨数据库的数据同步呢？
商家和商品的数据是有从属关系的，不然就会把肯德基的香辣鸡腿堡挂到麦当劳去，这就尴尬了！
商家商品数据是经常更新的，比如修改价格、库存、上下架等，那搜索服务可不能搜出一堆过时的数据，如果客户明明搜出来的商品，点进去后却已下架了，那么客户就要吐槽了！如何实现搜索数据与源数据库增删改均实时同步呢？
带着以上三个问题，我们开始了搜索服务的整体架构设计。
系统架构设计思路
为了设计出合适的系统架构，我们分析了现状：
首先，商家数据和商品数据分别存储在 2 个独立的 MySQL8 数据库，为满足商家数据和商品数据的关联，我们需要将两个库中所需要的表实时 ETL 到我们的搜索系统数据库。
其次，数据从商家、商品数据库 ETL 到搜索系统数据库后，需要实时的组合成为商家关联商品数据结构，并以父子文档的格式，存储到 ES 中。
最后，商家、商品数据库的增删改操作，需要实时的同步到 ES 中，也就是 ES 中的数据，需要支持实时的增加、删除和修改。
为此，我们设计了 2 个 Canal 组件，第一个 Canal 实现数据 ETL，把商家、商品数据库的某些表及字段，抽取到搜索服务数据库。
再利用第二个 Canal，读取搜索服务 MySQL 数据库的 Binlog，实时传输到 Kafka 消息队列，再由 canal adapter 对数据进行关联、父子文档映射等，将处理好的数据存储到 ElasticSearch 中。
具体系统架构设计如下图所示：商家商品搜索系统架构设计
项目实战
环境及软件说明
操作系统：CentOS 7
canal：canal.adapter-1.1.4，canal.deployer-1.1.4
kafka：kafka_2.12-2.3.0
ElasticSearch：elasticsearch-6.3.2
kibana：kibana-6.3.2
用 Canal 实现数据 ETL 到 MySQL8
这个步骤是利用 Canal 从 2 个独立的 MySQL8 数据库中，抽取需要的表到搜索服务的 MySQL 数据库。
①安装 canaldeployer
解压 canal.deployer-1.1.4.tar.gz，并配置 canal deployer。
进入 canaldeployer/conf 目录，修改 canal.properties 文件，主要配置 serverMode、MQ 和 destination 三部分。
首先，我们 serverMode 修改为 Kafka 模式，增加系统缓冲能力以及提高系统稳定性：接着，配置 Kafka 的 MQ 信息（Kafka 请自行安装）：
最后，配置需要实例化的 instance，这里配置了 3 个，表示 canal deploy 会启动这 3 个实例，同步 MySQL 的 Binlog 到 Kafka 的 Topic 内。
如下图所示：配置 canal deployer instance：进入 canaldeployer/conf/example 目录，发现有一个instance.properties 文件，这是 Canal 给的示例，我们可以参考其配置。
我们拷贝整个 example 目录，并重命名为上个步骤配置的 destination 之一，如 xxxsearch。
进入 xxxsearch 目录，编辑 instance.properties 文件，主要配置源数据库信息、所需数据表及字段，以及指定 Kafka 的 Topic 名。
这样源数据库的 Binlog 就会转换为 Json 数据，并实时的通过 canal deployer 传输到 Kafka 该 Topic 中。
如下所示：
进入 canaldeployer/bin 目录，执行 ./startup.sh，启动 canal deployer 及所属实例。至此 canal deployer 搭建完成。
②安装 canal.adapter
我们需要利用 canal.adapter 将 Kafka Topic 中的 binlog json 数据，经过清洗转换等操作，存储到 MySQL8 中。由于 Canal 原生是不支持 MySQL8 的，故我们需要做一些调整。
增加 MySQL8 连接驱动：解压 canal.adapter-1.1.4.tar.gz，进入 canaladapter/lib 目录，移除 mysql-connector-java-5.1.40.jar，导入 mysql-connector-java-8.0.18.jar。
配置 canal adapter，使数据输出到 MySQL8：进入 canaladapter/conf 目录，编辑 application.yml 文件，主要配置消费 Kafka、源数据库信息和搜索系统数据库信息。
如下所示：
接着，进入 canaladapter/conf/rdb 目录，以官方提供的 mytest_user.yml 为例，配置 Kafka Topic 名、源数据库名、源数据表名，以及目标数据库名和目标数据表名，建议一张表对应一个 yml 文件。
启动 canaladapter：进入canaladapter/bin 目录，执行 ./startup.sh，启动 canal adapter，观察 logs/adapter/adapter.log 日志文件，手动在搜索系统数据库新增一条记录，看是否会打印如下日志，即有 2 条记录，一条 INFO，一条 DEBUG，则表示配置成功。
至此，数据 ETL 阶段搭建完成，数据可从两个不同的 MySQL8 数据库，实时同步到搜索服务的 MySQL 数据库。
实现数据多表关联、父子文档映射
①配置第二个 Canal 的 canaladapter
进入 canaladapter/conf 目录，编辑 application.yml 文件，主要配置消费 Kafka、搜索系统数据库，和 ES 连接信息。
②配置多表关联
进入 canaladapter/conf/es 目录，vim mytest_user.yml，编辑多表关联配置：
注意，sql支持多表关联自由组合, 但是有一定的限制：
主表不能为子查询语句。
只能使用
left outer join即最左表一定要是主表。关联从表如果是子查询不能有多张表。
主
sql中不能有where查询条件（从表子查询中可以有where条件但是不推荐, 可能会造成数据同步的不一致，比如修改了where条件中的字段内容）。关联条件只允许主外键的'='操作不能出现其他常量判断比如：
on a.role_id=b.id and b.statues=1。关联条件必须要有一个字段出现在主查询语句中比如：
on a.role_id=b.id其中的a.role_id或者b.id必须出现在主select语句中。-
ElasticSearch的mapping属性与 sql 的查询值将一一对应（不支持select *）。比如：
select a.id as _id，a.name，a.email as _email from user，其中name将映射到es mapping的name field，_email将映射到mapping的_email field，这里以别名（如果有别名）作为最终的映射字段。这里的_id可以填写到配置文件的_id: _id映射。
③配置父子文档
以官方的 biz_order.yml 为例，vim biz_order.yml，配置父子文档映射：
④在 ElasticSearch6 中，建立 index 和父子文档映射关系
进入 Kibana 页面，点击 Dev Tools，执行如下命令，即可建立索引及父子文档映射：
其中，ES6 和 Kibana 的安装，在此无特别配置，不做赘述。
⑤启动 canal adapter
进入 canaladapter/bin 目录，执行 ./startup.sh，启动 canal adapter，观察 logs/adapter/adapter.log 日志文件，手动在搜索系统数据库新增一条记录，看是否会打印如下日志，如打印则表示配置成功。
运行结果
现在，我们可以通过 Kibana 来执行 DSL 语句来查询看看。
我们事先已在商家系统中增加了一个“肯德基”商店，然后在商品系统中添加了“西红柿”和“新鲜西红柿”2 个商品，并将商品关联到“肯德基”上。
接着我们查询“肯德基”或者“西红柿”，得到以下是查询的结果（去除了 ES 默认字段）：
由图可见，我们可以通过商家名查询商品，也可通过商品名查询商店和商品，并且 Canal 支持数据的实时增删改，所以 ES 的数据也会与商家系统和商品系统保持一致，同时数据结构包含商家及对应的商品，满足业务需求。
总结
至此，基于 Canal、Kafka、MySQL8、ElasticSearch6 技术的商家商品搜索系统基础框架搭建完成。
我们采用 canal deployer 实时读取商家、商品系统的 MySQL 数据库 Binlog，并发送至 Kafka。
接着由 canal adapter 消费 Kafka，并将 binlog json 数据进行多表关联、父子文档映射，最后存储到 ES6 中，供上层搜索服务调用。
