前提
在忍耐了很久之后，忍不住爆发了，在掘金发了条沸点（下班时发的）：
这是一个令人悲伤的故事，这条情感爆发的沸点好像被屏蔽了，另外小水渠（Canal意为水道、管道）上线一段时间，不出坑的时候风平浪静，一旦出坑令人想屎。重点吐槽几点：
- 目前最新的
RELEASE版本为v1.1.4，发布于2019-9-2，快一年没更新了。 Issue里面堆积了十分多未处理或者没有回应的问题，有不少问题的年纪比较大。master分支经常提交异常的代码，构建不友好，因为v1.1.4比较多问题，也曾经想过用master代码手动构建，导入项目之后决定放弃，谁试试谁知道，可以尝试对比导入和构建MyBatis的源码。
这些都只是表象，下面聊聊踩过的坑。
解析线程阻塞问题
这个基本是每个使用Canal的开发者的必踩之坑。$CANAL_HOME/conf/canal.properties配置文件中存在一行注释掉的配置：canal.instance.parser.parallelThreadSize = 16。该配置用于指定解析器实例并发线程数，如果注释了会导致解析线程阻塞，得到的结果就是什么都不会发生。
注释解除即可，建议使用默认值16。
表结构缓存异常阻塞问题
这是Issue里面很大部分提问者提到但是久未解决的问题，也就是表结构元数据的存储问题（配置项里面使用了tsdb也就是时序数据库的字眼，下面就称为tsdb功能）。
默认开启tsdb功能，也就是会通过h2数据库缓存解析的表结构，但是实际情况下，如果上游变更了表结构，h2数据库对应的缓存是不会更新的，这个时候一般会出现神奇的解析异常，异常的信息一般如下：
Caused by: com.alibaba.otter.canal.parse.exception.CanalParseException: column size is not match for table:数据库名称.表名称,新表结构的字段数量 vs 缓存表结构的字段数量;
该异常还会导致一个可怕的后果：解析线程被阻塞，也就是binlog事件不会再接收和解析。这个问题笔者也查看过很多Issue，大家都认为是一个严重的BUG，目前认为比较可行的解决方案是：禁用tsdb功能（真的够粗暴），也就是canal.instance.tsdb.enable设置为false。如果不禁用tsdb功能，一旦出现了该问题，必须要先停止Canal服务，接着删除$CANAL_HOME/conf/目标数据库实例标识/h2.mv.db文件，然后启动Canal服务。
因为这个比较坑的问题，笔者在生产禁用了tsdb功能，并且添加了DDL语句的处理逻辑，直接打到钉钉预警上并且@整个群的人。
每次看到这个预警都心惊胆战。
日志问题
如果刚好需要定位的binlog位点处于比较靠后的文件，文件数量比较多，会疯狂打印寻位的日志。之前尝试过重启一下子打印了几GB日志，超过99%是定位binlog文件和position的日志行。可以考虑通过修改$CANAL_HOME/conf/logback.xml（并不建议，不清楚源码容易造成其他新的问题）配置或者指定$CANAL_HOME/conf/目标数据库实例标识/instance.properties的下面几个属性手动定位解析的起点：
canal.instance.master.journal.name=binlog的文件名
canal.instance.master.position=binlog的文件中的位点
canal.instance.master.timestamp=时间戳
canal.instance.master.gtid=gtid的值
反正每次重启Canal服务都惊心动魄，没有一个开源软件可以让人有这种感觉。因为生产的服务器磁盘不是很充足，选配的时候只买了100GB，而且考虑到这些日志本质上没有太大意义，于是只能定期上去删日志，前期是手动删，后来觉得麻烦写了个Shell脚本定时删除久远的日志文件。
云RDS MySQL的使用问题
如果刚好使用了阿里云的RDS MySQL，那么有可能会遭遇更大的坑。主要问题是：
RDS MySQL有磁盘空间优化规则，触发了规则会把binlog文件上传到OSS，然后删除本地的binlog文件。- 从
Canal的文档来看，会自动拉取OSS上的binlog文件进行解析，让使用者无感知，但是此功能有BUG，一直无法正常使用。 RDS MySQL是一个暗箱，出了问题只能通过MySQL的相关查询去定位问题，没有办法进去服务器查看真实的现场。
命中了这个问题，一般出现的异常是：
.................. sqlstate = HY000 errmsg = Could not find first log file name in binary log index file
可以基本确认这个功能是存在缺陷的，例如这里有个Issue-2596：
目前笔者的做法如下：
- 完全弃用
Canal拉取OSS上的binlog文件的功能。 RDS MySQL尽可能扩容一下磁盘，调整策略让尽可能多的binlog文件尽可能久地保留在本地，让它们被完全解析后再手动上传或者命中了过期规则后自动上传，这期间有很多东西需要额外收取费用，具体需要自行权衡。
这个问题的严重后果是：有比较大的可能性导致某段binlog文件解析完全缺失，除非可以把binlog文件重新塞回去RDS MySQL里面，否则需要做上下游手动同步功能。
to be continue
除此之外，要注意Canal最好做主备部署，提交位点和集群管理建议使用Zookeeper，而服务模式（canal.serverMode，目前支持tcp、kafka和rocketmq）建议选用Kafka（master分支上有RabbitMQ的连接器支持，如果想尝鲜可以手动构建一下），并且每个节点的资源要求比较高，笔者生产上每个节点使用了2C8G低主频的ECS，感觉有点压不住，特别时重启实例的时候如果需要重新定位binlog位点，CPU在一段时间内使用率会飙高。
笔者发现了阿里云的DTS就是使用了Canal作为基础中间件进行数据同步的，说明它有被投产到实际应用场景中，真不希望它最终演变成废弃的KPI任务项目。不知道往后还会遇到多少问题，如果碰到了也会持续更新本避坑指南。
（本文完 c-2-d e-a-20200805）
这是公众号《Throwable》发布的原创文章，收录于专辑《架构与实战》。