Go-MySQL-Transfer 整库实时同步支持情况
Go-MySQL-Transfer 本身主要设计用于单表或有限数量表的同步，但可以通过一些配置技巧实现近似整库同步的效果。以下是详细说明：
1. 原生支持方式
通配符配置（有限支持）
rules:- schema: source_dbtable: "*" # 使用通配符表示所有表target_schema: target_dbkey: "id" # 假设所有表都有id字段field_mapping: "*" # 映射所有字段⚠️ 注意：这种方式有较大限制：
- 要求所有表必须有相同的主键字段名（如都叫
id） - 无法处理字段名不同的情况
- 不支持不同表的不同转换逻辑
2. 实际可行的整库同步方案
方案一：为每个表单独配置规则
rules:- schema: source_dbtable: table1target_schema: target_dbtarget_table: table1_copykey: idfield_mapping: "*"- schema: source_dbtable: table2target_schema: target_dbtarget_table: table2_copykey: user_idfield_mapping:user_id: uidname: username# 其他字段...# 继续添加更多表...方案二：自动生成配置（推荐）
- 使用脚本自动生成配置：
# generate_config.py
import pymysql
import yamlsource_conn = pymysql.connect(host='source_host', user='user', password='pass', database='source_db')
target_conn = pymysql.connect(host='target_host', user='user', password='pass')with source_conn.cursor() as cursor:cursor.execute("SHOW TABLES")tables = [row[0] for row in cursor.fetchall()]rules = []for table in tables:cursor.execute(f"SHOW COLUMNS FROM {table}")columns = [row[0] for row in cursor.fetchall()]rule = {'schema': 'source_db','table': table,'target_schema': 'target_db','target_table': table,'key': 'id', # 或自动检测主键'field_mapping': {col: col for col in columns}}rules.append(rule)config = {'mysql': {...},'target': {'type': 'mysql','mysql': {...}},'rules': rules
}with open('auto_config.yml', 'w') as f:yaml.dump(config, f)- 动态加载配置：
- 定期运行脚本检查新表并更新配置
- 使用
SIGHUP信号通知Go-MySQL-Transfer重新加载配置
3. 整库同步注意事项
- 性能考虑：
- 大量表同步会占用较多资源
- 建议限制
max_open_conns和max_idle_conns
target:mysql:max_open_conns: 50max_idle_conns: 10- 初始全量同步：
- 首次同步需要先做全量数据导入
- 可以使用
mysqldump先导入基础数据
- 监控方案：
monitor:prometheus: trueport: 9091metrics:table_count: true # 监控各表同步状态- 异常处理：
- 建议启用重试机制
retry:max_attempts: 3delay: 1000 # 毫秒4. 替代方案建议
如果需要更完善的整库同步功能，可以考虑：
- 阿里巴巴Canal + 自定义客户端
- Debezium（支持MySQL CDC）
- MaxWell + Kafka Connect
这些方案对整库同步有更成熟的支持，但架构也更复杂。
总结
Go-MySQL-Transfer可以通过以下方式实现近似整库同步：
- 为每个表单独配置规则（适合表数量有限的情况）
- 使用脚本自动生成和维护配置（推荐）
- 结合通配符和特定表配置的混合模式
对于生产环境的大规模整库同步，建议评估更专业的CDC工具如flink-cdc等，或者基于Go-MySQL-Transfer开发定制化的整库同步解决方案。
