有时候我们会有这样的场景，在某个接口中，数据已经很规范地存入到一张的MYSQL表中，现在想对这样的数据做一些实时或准实时处理，比如数据多模式存储、异步准实时业务流程、业务实时监控等。接口中处理流程如下：

最原始的方法，是改动业务代码，将这些额外的处理流程作为同步流程，在更新MYSQL数据之后同步执行。如下图：

但是这样的处理流程可能会越来越多，如果一直作为同步流程，整个接口会变得越来越庞大、并且耗时越来越长、出问题的风险越来越高。

所以我会考虑异步处理流程。如果可以改动一下代码，将数据额外写一份儿到队列里，再用flink、storm之类的去消费不就好了么。如下图：

但实际上，或许由于架构设计的不规范、或许由于业务场景的繁多，导致在代码中加一遍数据埋点，就如同重构一般的工作量。所以我们需要另一种方式，能实时感知到MYSQL中数据的变化。

MYSQL的binlog可以帮我们记录数据的变化，我们还需要一个工具来收集binlog，并转为我们能读懂的数据。阿里有一款叫canal的开源软件正是做这个用的，可以通过修改源码，增加监控、告警、投递队列功能来实现。但现在，阿里云的日志服务为我们集成了这一功能，我们可以用更短的时间、更少的资源来获得更稳定、更放心的服务。如下图：

日志服务收集binlog的功能还在内测中，不久之后将与大家见面。

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比如有这样一个场景，我的MYSQL里有一张订单推送记录表，现在有一个需求，需要将这个表中的数据，按照一定格式再写入一份儿到表格存储TableStore中。
传统的实现方式，是在程序有写入到MYSQL的地方，再加一段代码，写入MYSQL成功后再写入到表格存储中。而现在，为完成这个需求，我选用的技术方案是：

日志服务SLS+流计算StreamCompute+表格存储TableStore

首先使用日志服务，配置对mysql中订单推送记录表所在实例的binlog的收集。

日志服务收集binlog的原理，与canal一致。具体配置这里暂不作叙述。

收集到的日志中，包含：数据库名、表名、事件（row_insert、row_update、row_delete）、全局事务ID、各个字段修改前的值、各个字段修改后的值。

根据场景，我们需要捕获到每个row_insert和row_update操作中，各个字段修改后的值，然后写入到表格存储中。所以我们在流计算中，先配置好日志服务的源表、和表格存储的目标表，中间的逻辑这样写：

INSERT INTO ots_result_order_push (pk, id, order_id, master_id, pull_status
    , offer_time, hire_time, push_time, limit_offer)
SELECT concat(REVERSE(order_id),'|',master_id) as pk,id, order_id, master_id, pull_status, offer_time
    , hire_time, push_time, limit_offer
FROM sls_stream_distribute_canal
WHERE _db_ = 'distribute'
    AND (_event_ = 'row_insert'
        OR _event_ = 'row_update')
    AND _table_ = 'order_push';

即可完成此需求。

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再比如有这样一个场景，我的MYSQL里有一张用户信息表，现在想要实时统计每日注册用户数，并通过大屏展示出来。
为完成这个需求，我选用的技术方案是：

日志服务SLS+流计算StreamCompute+表格存储TableStore+数据可视化DataV

首先使用日志服务，配置对mysql中user_info表所在实例的binlog的收集。
根据场景，我们需要捕获到每个row_insert操作的时间，并将时间截取到日期。统计每天有多少条往用户信息表中插入的操作记录。所以我们在流计算中，先配置好日志服务的源表、和表格存储的目标表，中间逻辑这样写：

insert into ots_result_user(pk,val)
select concat('RegUser4General|t|',t.dt) as pk,t.val
from (select from_unixtime(cast(create_time as bigint),'yyyyMMdd') as dt,count(_table_) as val 
from sls_stream_user_service_canal
where _event_ = 'row_insert'
and _table_ = 'user_info'
group by from_unixtime(cast(create_time as bigint),'yyyyMMdd')) t
;

即可完成需求。

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异步获取MYSQL数据变化，触发异步流程，避免了多个同步流程可能造成的执行时间过长、或者由于网络原因卡住等等导致的风险。同时，异步流程也可以并行，总体上加快了业务流程的速度，使“一份儿数据、多种处理”变得更加方便快捷。

当然，对于上边作为例子的两个场景来说，文中给出的方案并不是唯一的解决办法，还可以使用函数计算代替流计算实现同样的效果

整套流程全部采用阿里云的服务化产品进行，使得本来全部独立开发需要几天的工作量，可以在几分钟之内搞定，方便快捷，且整套流程都有完善的监控、告警机制，安全放心。