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用一个简明、清晰的步骤来解析一下DML操作产生的binlog event。主要是 TABLE_MAP_EVENT 和 UPDATE_ROWS_EVENT 类型的event。使用语法简单易上手的Golang来编码。数据库使用的是MySQL 5.7.34版本， Golang 1.15版本。

获取binlog event

获取binlog一般是模拟成从库封装通讯 package 向主库发送binlog dump命令（COM_BINLOG_DUMP或者COM_BINLOG_DUMP_GTID）来获取binlog。在这篇文章中，是封装的 COM_BINLOG_DUMP 向数据库请求的指定位点的 event。

模拟操作产生event

查看自动自交参数：

mysql> show variables like 'autocommit';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| autocommit    | ON    |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

简单的表结构：

mysql> create table test (id int primary key, name char(10), addr varchar(10), birthdate date);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

准备数据：

mysql> insert into test value (1, 'tom', 'Hollywood', '1940-02-10');
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)

mysql> insert into test value (2, 'Jerry', 'Hollywood', '1940-02-10');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from test;
+----+-------+-----------+------------+
| id | name  | addr      | birthdate  |
+----+-------+-----------+------------+
|  1 | tom   | Hollywood | 1940-02-10 |
|  2 | Jerry | Hollywood | 1940-02-10 |
+----+-------+-----------+------------+
2 rows in set (0.01 sec)

查看binlog：

mysql> show binary logs;
+--------------------+-----------+
| Log_name           | File_size |
+--------------------+-----------+
| greatdb-bin.000001 |     98896 |
+--------------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

查看event（部分输出省略）：

mysql> show binlog events in 'greatdb-bin.000001';
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Log_name           | Pos   | Event_type     | Server_id | End_log_pos | Info                                                                                                |
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| greatdb-bin.000001 | 98110 | Gtid           |        13 |       98175 | SET @@SESSION.GTID_NEXT= '7950f91c-2f13-11ed-b2a8-52540099600c:420'                                 |
| greatdb-bin.000001 | 98175 | Query          |        13 |       98336 | use `test`; create table test (id int primary key, name char(10), addr varchar(10), birthdate date) |
| greatdb-bin.000001 | 98336 | Gtid           |        13 |       98401 | SET @@SESSION.GTID_NEXT= '7950f91c-2f13-11ed-b2a8-52540099600c:421'                                 |
| greatdb-bin.000001 | 98401 | Query          |        13 |       98473 | BEGIN                                                                                               |
| greatdb-bin.000001 | 98473 | Table_map      |        13 |       98527 | table_id: 455 (test.test)                                                                           |
| greatdb-bin.000001 | 98527 | Write_rows     |        13 |       98584 | table_id: 455 flags: STMT_END_F                                                                     |
| greatdb-bin.000001 | 98584 | Xid            |        13 |       98615 | COMMIT /* xid=43677697 */                                                                           |
| greatdb-bin.000001 | 98615 | Gtid           |        13 |       98680 | SET @@SESSION.GTID_NEXT= '7950f91c-2f13-11ed-b2a8-52540099600c:422'                                 |
| greatdb-bin.000001 | 98680 | Query          |        13 |       98752 | BEGIN                                                                                               |
| greatdb-bin.000001 | 98752 | Table_map      |        13 |       98806 | table_id: 455 (test.test)                                                                           |
| greatdb-bin.000001 | 98806 | Write_rows     |        13 |       98865 | table_id: 455 flags: STMT_END_F                                                                     |
| greatdb-bin.000001 | 98865 | Xid            |        13 |       98896 | COMMIT /* xid=43678192 */                                                                           |
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------|

执行更新，生成 TABLE_MAP_EVENT 和 UPDATE_ROWS_EVENT ：

mysql> update test set birthdate = '1940-02-11' where name = 'Jerry';
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from test;
+----+-------+-----------+------------+
| id | name  | addr      | birthdate  |
+----+-------+-----------+------------+
|  1 | tom   | Hollywood | 1940-02-10 |
|  2 | Jerry | Hollywood | 1940-02-11 |
+----+-------+-----------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

查看event(部分输出省略)：

mysql> show binlog events in 'greatdb-bin.000001';
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+---------------------------------------------------------------------+
| Log_name           | Pos   | Event_type     | Server_id | End_log_pos | Info                                                                |
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+---------------------------------------------------------------------+
| greatdb-bin.000001 | 98896 | Gtid           |        13 |       98961 | SET @@SESSION.GTID_NEXT= '7950f91c-2f13-11ed-b2a8-52540099600c:423' |                   
| greatdb-bin.000001 | 98961 | Query          |        13 |       99033 | BEGIN                                                               |  
| greatdb-bin.000001 | 99033 | Table_map      |        13 |       99087 | table_id: 455 (test.test)                                           |       
| greatdb-bin.000001 | 99087 | Update_rows    |        13 |       99171 | table_id: 455 flags: STMT_END_F                                     |
| greatdb-bin.000001 | 99171 | Xid            |        13 |       99202 | COMMIT /* xid=43691718 */                                           |
+--------------------+-------+----------------+-----------+-------------+---------------------------------------------------------------------+

因为 binlog_rows_query_log_events 参数是关闭的，所以不会产生 ROWS_QUERY_LOG_EVENT 类型的event，我们的一个更新语句在开启GTID的情况下产生了五个event，分别是：GTID_LOG_EVENT、QUERY_EVENT、TABLE_MAP_EVENT、UPDATE_ROWS_EVENT、XID_EVENT。最后的 XID_EVENT 也标志着事务成功提交。

至此，获取到了目标 TABLE_MAP_EVENT 和 UPDATE_ROWS_EVENT 两个类型的event。通过计算也可以看到 Xid event 大小是固定的 32 字节。

发送binlog dump请求event

封装一个 COM_BINLOG_DUMP 数据包，然后建立连接发送到数据库，就可以获得 event 了。这个过程可另文详说，这里就不展开了。
我把两个 event 转成了base64串，主要是为了方便“携带”，拿着base64串去解析。

这里有一个细节，就是我们向主库发送binlog dump后，获得的二进制字节流，第 0 位是一个表示当前包是否正常的标志位，第 0 位的值为 0，获得的package就是正常的。

EVENT TYPE: TABLE_MAP_EVENT
Puk/YxMNAAAANgAAAA+DAQAAAMcBAAAAAAEABHRlc3QABHRlc3QABAP+DwoE/hQUAA7FA/Pg

EVENT TYPE: UPDATE_ROWS_EVENT_V2
Puk/Yx8NAAAAVAAAAGODAQAAAMcBAAAAAAEAAgAE///wAgAAAAVKZXJyeQlIb2xseXdvb2RKKA/wAgAAAAVKZXJyeQlIb2xseXdvb2RLKA/v9Mdc

通过mysqlbinlog解析（不使用--base64-output="decode-rows"选项）得到的文件中，也会输出base64串，通常 TABLE_MAP_EVENT、UPDATE_ROWS_EVENT 会放在一起，这是因为 TABLE_MAP_EVENT 中有表中列信息（类型、非空等）。

上图就是binlog file中的event显示格式，可以看到和我们在上面转换为base64串是一样的，只是我们把它们分开来操作了。

解析event

获取到binlog event的base64编码，开始我们的解析，解析结果直接在控制台打印出来。这里主要参看的是官方文档描述的 event 格式。

https://dev.mysql.com/doc/internals/en/binlog-event-header.html

先把base64串转为二进制，得到一个二进制的数组（[]byte）：

x := `Puk/YxMNAAAANgAAAA+DAQAAAMcBAAAAAAEABHRlc3QABHRlc3QABAP+DwoE/hQUAA7FA/Pg`
eventByte, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(x)

解析event header

定义一个位置偏移常量，用来表示event字节数组的偏移位置。
首先是解析 event header ，它的长度固定，是19个字节。
然后解析前4位字节，根据文档，这4个字节是timestamp格式的时间戳。解析后，偏移移动4个字节。

pos := 0
fmt.Println("timestamp: " + strconv.Itoa(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+4])) + " time: " + time.Unix(int64(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+4])), 0).String()) // timestamp, 4 byte
pos += 4

接下来，是1个字节长度的 event type 。

eventType := utils.Byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
fmt.Println("event type: " + strconv.Itoa(eventType)) // event type, 1 byte
pos += 1

接下来是4个字节长度的 server id，这个id就是实例的server id。binlog会记录下这个信息。

fmt.Println("server id: " + strconv.Itoa(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+4]))) // server id, 4 byte
pos += 4

这个输出结果是 13。与我们在数据库中查看是一致的。

mysql> select @@server_id;
+-------------+
| @@server_id |
+-------------+
|          13 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

接下来是4个字节长度的event length，也就是当前这个event的二进制字符串数组的长度，包含 event header 和 event body 的总长度。

fmt.Println("event length: " + strconv.Itoa(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+4]))) // event length, 4 byte
pos += 4

接下来是4个字节长的 event log position ，也就是下一个 event 的 log position，而不是当前这个event。这里输出是：99087，正是下一个 UPDATE_ROWS_EVENT event的开始位置。

fmt.Println("log pos: " + strconv.Itoa(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+4]))) // log pos, 4 byte
pos += 4

接下来是2个字节长度的flags，flags详细释义可以参考：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/binlog-event-flag.html ，这里不再赘述。

fmt.Println("flags: " + strconv.Itoa(utils.Byte2Int(eventByte[pos:pos+2]))) // flags, 2 byte
pos += 2

至此，19个字节长度的 event header 解析就完成了。最重要的信息当属 event type ，因为我们要根据这个type信息才能继续下面的 event body 解析。不同类型的event， event header 布局相同，但是 event body 却不同，自然就要区别对待了。

TABLE_MAP_EVENT的event body

在解析 event header 时，获得了 event type 。根据 event type 来解析不同的event。这个 event type 在源码binlog_event.h文件中定义，其中 TABLE_MAP_EVENT = 19，UPDATE_ROWS_EVENT = 31。

TABLE_MAP_EVENT的布局格式参考：

https://dev.mysql.com/doc/internals/en/table-map-event.html

代码中判断如果是 TABLE_MAP_EVENT ，就按照既定格式解析。很简单的判断：

if eventType == 19 {
  ......
}

在这个判断中，增加解析逻辑。event body开头就是6个字节长度的table id ，这个值与我们执行

mysql> show binlog events in 'greatdb-bin.000001';

输出中的 table_id: 455 是一致性。解析逻辑如下：

fmt.Println("table id:" + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos:pos+6]))) // table id, 6 byte
pos += 6

接下来是2个字节长度的flags

fmt.Println("flags:" + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos : pos+2]))) // flag, 2 byte
pos += 2

接下来是schema信息，schema是变长的，无法确认用户使用了多长的字段，MySQL规定用户的schema长度不得超过64个字符。所以这里先用一个字节来存储scheme的长度信息。

lenSchemaN := byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
fmt.Println("schema name length: " + strconv.Itoa(lenSchemaN)) // schema name length, 1 byte
pos += 1

scheme的长度信息确定了接下来的几个字节的schema name信息。

fmt.Println("schema name: " + bytesToString(eventByte[pos:pos+lenSchemaN])) // schema name, (schema name length) byte
pos += lenSchemaN

接下来是1个字节的空闲位，用[00]填充，跳过不解析。

之后是1个字节长度的table name length，这与上面的schema name格式相同。确定了table name length，就可以解析后面的table name了。

之后仍然是一个字节的空闲位，用[00]填充。

pos += 1   //[00]

lenTableN := byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
fmt.Println("table name length: " + strconv.Itoa(lenTableN))   // table name length, 1 byte
pos += 1

fmt.Println("table name: " + bytesToString(eventByte[pos:pos+lenTableN]))   // table name, (table name length) byte
pos += lenTableN

pos += 1   //[00]

接下来是相对比较复杂的 column_count 信息，也就是执行的语句涉及了多少表中的列。首先是1个字节长度的 lenenc-int 位，就是通过这1个字节的值来判断后面使用了多长字节来存储 column_count 值。

如果 lenenc-int 位数值小于251，则 column_count 通过1个字节存储；

如果 lenenc-int 位数值小于2¹⁶，则 column_count 通过 1 + 2 = 3 个字节存储；

如果 lenenc-int 位数值小于2²⁴，则 column_count 通过 1 + 3 = 4 个字节存储；

如果 lenenc-int 位数值小于2⁶⁴，则 column_count 通过 1 + 8 = 9 个字节存储；

参考官方文档的描述（地址：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/integer.html#packet-Protocol::LengthEncodedInteger ）

An integer that consumes 1, 3, 4, or 9 bytes, depending on its numeric value
To convert a number value into a length-encoded integer:
If the value is < 251, it is stored as a 1-byte integer.
If the value is ≥ 251 and < ( 2¹⁶ ), it is stored as fc + 2-byte integer.
If the value is ≥ (2¹⁶) and < (2²⁴), it is stored as fd + 3-byte integer.
If the value is ≥ (2²⁴) and < (2⁶⁴) it is stored as fe + 8-byte integer.

下面就是解析获得 column_count 的代码逻辑：

lenLenenc := byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
fmt.Println("lenenc-int: " + strconv.Itoa(lenLenenc))

var columnCnt int
if lenLenenc < 251 {
  columnCnt = byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
  pos += 1
} else if lenLenenc >= 251 && lenLenenc < int(math.Pow(2, 16)) {
  columnCnt = byte2Int(eventByte[pos : pos+3])
  pos += 3
} else if lenLenenc >= int(math.Pow(2, 16)) && lenLenenc < int(math.Pow(2, 24)) {
  columnCnt = byte2Int(eventByte[pos : pos+4])
  pos += 4
} else if lenLenenc >= int(math.Pow(2, 24)) && lenLenenc < int(math.Pow(2, 64)) {
  columnCnt = byte2Int(eventByte[pos : pos+9])
  pos += 9
}
fmt.Println("column_count: " + strconv.Itoa(columnCnt))

接下来就是表中列的类型信息：column_type_def 。当然，在event里是不会存储具体列类型文本，如int、char等，而是存储的类型的“代号”，例如“0x03”代表int类型，这在 binary_log_types.h 中进行了定义。为了方便，把本文涉及到的类型放在一个map结构中，方便取用：

// column type, binary_log_types.h
var typeCol map[string]string
typeCol = make(map[string]string)
typeCol["03"] = "MYSQL_TYPE_LONG"    // int
typeCol["0a"] = "MYSQL_TYPE_DATE"    // date
typeCol["0f"] = "MYSQL_TYPE_VARCHAR" // varchar
typeCol["fe"] = "MYSQL_TYPE_STRING"  // char

接下来字节记录了表的列的类型，每一列占1个字节，总共column-count个字节。

var columnDef []string
a := eventByte[pos : pos+columnCnt]
for i := 0; i < columnCnt; i++ {
  columnDef = append(columnDef, typeCol[hex.EncodeToString(a[i:i+1])])
}
fmt.Println(columnDef) //column-def
pos += columnCnt

接下来是 column_meta_def 信息，MySQL文档的描述是：
column_meta_def (lenenc_str) -- array of metainfo per column, length is the overall length of the metainfo-array in bytes, the length of each metainfo field is dependent on the columns field type

column_meta_def 记录了表的列的类型的元数据（通常为列的长度和精度），有些列类型没有元数据，有些类型有元数据，根据类型不同，有的用1个字节记录，有的用2个字节记录。
例如: MYSQL_TYPE_NEWDECIMAL(0xf6)有2个字节的元数据，第一个字节用于记录长度(precision), 第二个字节用于记录精度(scale): decimal(8,2) meta_def = 0x0802。这个信息暂时用不到，不做详细解析。

for _, v := range columnDef {
			if v == "MYSQL_TYPE_STRING" || v == "MYSQL_TYPE_VAR_STRING" || v == "MYSQL_TYPE_VARCHAR" || v == "MYSQL_TYPE_DECIMAL" || v == "MYSQL_TYPE_NEWDECIMAL" || v == "MYSQL_TYPE_ENUM" {
        pos += 2
			} else if strings.Contains(v, "int") || strings.Contains(v, "bit") || v == "date" {
				continue
			} else if v == "MYSQL_TYPE_BLOB" || v == "MYSQL_TYPE_DOUBLE" || v == "MYSQL_TYPE_FLOAT" {
				pos += 1
			}
		}

接下来是 null_bitmap 信息。也就是使用bitmap格式存储哪些列是null。计算 null_bitmap 字节长度的公式：
文档中是：[len=(column_count + 8) / 7]

而源码中则是：

/*
  Calculate a bitmap for the results of maybe_null() for all columns.
  The bitmap is used to determine when there is a column from the master
  that is not on the slave and is null and thus not in the row data during
  replication.
*/
uint num_null_bytes = (m_colcnt + 7) / 8;
m_data_size += num_null_bytes;

我们表中的列的数量是4，((4 + 8) / 7) 与 ((4 + 7) / 8)值相同，因此暂时看不出差异。但是假设我们表中有24列，((24 + 8) / 7) = 4 ，而 ((4 + 7) / 8) = 3，24列需要24 bit位来存储 null_bitmap ，所以这里文档中描述应该是错误的。这里暂时以源码为准。

lenNull := (columnCnt + 7) / 8
//lenNull := (columnCnt + 8) / 7
fmt.Println("null bitmap length: " + strconv.Itoa(lenNull))
bitmap := ""
for _, v := range eventByte[pos : pos+lenNull] {
  bitmap = bitmap + " " + reverse(byteToBinaryString(v))
}
pos += lenNull
fmt.Println("null bitmap: " + bitmap)

接下来的4个字节就是binlog event的checksum了，业务解析暂时用不到，这里没有解析。

pos += 4

我们来看一下TABLE_MAP_EVENT解析输出：

timestamp: 1665132862 time: 2022-10-07 16:54:22 +0800 CST
event type: 19
server id: 13
event length: 54
log pos: 99087
flags: 0
table id:455
flags:1
schema name length: 4
schema name: test
table name length: 4
table name: test
lenenc-int: 4
column_count: 4
columnDef: [MYSQL_TYPE_LONG MYSQL_TYPE_STRING MYSQL_TYPE_VARCHAR MYSQL_TYPE_DATE]
null bitmap length: 1
null bitmap:  00000000
checksum: [14 197 3 243]

到了这里，整个 TABLE_MAP_EVENT 就解析结束了。

UPDATE_ROWS_EVENT的event body

接下来是 UPDATE_ROWS_EVENT的解析。
参看文档地址：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/rows-event.html

增加一个新的判断逻辑，判断event是不是 UPDATE_ROWS_EVENT 类型：

  //UPDATE_ROWS_EVENT  Payload
	if eventType == 31 {
    ......
  }

UPDATE_ROWS_EVENT的 event body 的前6个字节同样是table id。这里可以参考MySQL源码：log_event.cc:11591，Rows_log_event::write_data_header。

fmt.Println("table id: " + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos:pos+6]))) // table id
pos += 6

接下来是2个字节的flags和2个字节的extra-data-length。

fmt.Println("flags: " + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos:pos+2]))) // flags
pos += 2

pos += 2 //  extra-data-length

接下来是列的数量 number of columns 。这是变长的，我们的测试表只有4列，所以只需要1个字节就可以存储。为了代码简单，没有考虑更多列的情况，

fmt.Println("columns: " + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos:pos+1]))) // columns
cols := (byte2Int(eventByte[pos:pos+1]) + 7) / 8
pos += 1

接下来就是两个同样长度的 columns-present-bitmap ，因为这是 UPDATE_ROWS_EVENT ，会存储修改前和修改后的列的数据，所以需要两个 columns-present-bitmap 来显示列是否为空。columns-present-bitmap1 是展示修改前是否用到的列，columns-present-bitmap2 是展示修改后是否用到的列。

fmt.Println("columns-present-bitmap1: " + bytesToBinaryString(eventByte[pos:pos+cols])) // columns-present-bitmap1
pos += cols

fmt.Println("columns-present-bitmap2: " + bytesToBinaryString(eventByte[pos:pos+cols])) // columns-present-bitmap2
pos += cols

如果执行代码：这两行会输出：

columns-present-bitmap1: [11111111]
columns-present-bitmap2: [11111111]

各列的bit位都是1，说明修改语句涉及了所有列。因为只有4列，剩余bit位没有用到，用1填充。

接下来也就是真正存储的行数据了：rows。修改前的数据和修改后的数据。
首先是修改前数据的 nul-bitmap ，也就是更新涉及的那些列的值是null。文档描述它的长度是：nul-bitmap, length (bits set in 'columns-present-bitmap1'+7)/8

bits := ((len(eventByte[pos:pos+cols]) * 8) + 7) / 8
bitmap1 := ""
for _, v := range eventByte[pos : pos+bits] {
  bitmap1 = bitmap1 + " " + reverse(byteToBinaryString(v))
}
fmt.Println("null bitmap1:" + bitmap1)
pos += bits

因为所有列都不为空，为了代码逻辑简单，就不在后面解析列数据判断 nul-bitmap 了，实际上是需要判断对应列是否为空再解析。

接下来是第一列数据，从 TABLE_MAP_EVENT 解析的结果看，第一列是int类型，所以使用固定长度4个字节。这里没有判断 TABLE_MAP_EVENT 中列类型信息，实际是需要的，同样为了代码简洁，直接解析。

fmt.Println("col1: " + strconv.Itoa(byte2Int(eventByte[pos:pos+4])))
pos += 4

接下来是第二列，数据类型是char类型，需要1个字节来存储长度信息（超过255，则需要2个字节，这是从 TABLE_MAP_EVENT 中的 column_meta_def 信息得来，这里没有考虑）。

len2 := byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
pos += 1

fmt.Println("col2: " + bytesToString(eventByte[pos:pos+len2]))
pos += len2

接下来是第三列，数据类型是varchar，同样是变长字段，这里以为数据较小，使用1个字节存储长度。

len3 := byte2Int(eventByte[pos : pos+1])
pos += 1

fmt.Println("col3: " + bytesToString(eventByte[pos:pos+len3]))
pos += len3

接下来是第四列，数据类型是date，使用固定3个字节存储。字节十六进制输出：0x4a280f，因为是小端字节序存储，所以解析顺序应该是0x0f284a，转换为二进制：000011110010100001001010。从左至右，前15位表示年份，所以，year='000011110010100'=1940，接下来4位表示月份，所以，month='0010'=2，后5位表示日志，所以，day='01010'=10。最终解析到日期值：1940-2-10

x1 := reverse(eventByte[pos : pos+3])
dateByte1 := []byte(bytesToBinaryString(x1))
fmt.Println("col4: " + strconv.Itoa(str2DEC(string(dateByte1[:15]))) + "-" + strconv.Itoa(str2DEC(string(dateByte1[15:19]))) + "-" + strconv.Itoa(str2DEC(string(dateByte1[19:]))))
pos += 3

修改前的rows解析完成，下面是修改后的rows。
逻辑与解析修改前数据逻辑一样，开始是 nul-bitmap ，其后是各列数据，解析逻辑与修改前数据解析逻辑一致，不再重复。

最后，是4个字节的checksum。

我们来看一下解析输出：

timestamp: 1665132862 time: 2022-10-07 16:54:22 +0800 CST
event type: 31
server id: 13
event length: 84
log pos: 99171
flags: 0
table id: 455
flags: 1
---------------------------------------
columns: 4
columns-present-bitmap1: 11111111
columns-present-bitmap2: 11111111
before VALUES:  ------------------------------------
null bitmap1: 00001111
col1: 2
col2: Jerry
col3: Hollywood
col4: 1940-2-10
after VALUES:  ------------------------------------
null bitmap2: 00001111
col1: 2
col2: Jerry
col3: Hollywood
col4: 1940-2-11
checksum: [239 244 199 92]

至此我们完成了 UPDATE_ROWS_EVENT 类型 event 的解析。

总结一下

之所以选择 TABLE_MAP_EVENT 和 UPDATE_ROWS_EVENT 两个event 来解析，是因为 TABLE_MAP_EVENT 中包含 ROWS_EVENT 需要的表结构信息，包括列类型，类元数据信息。选择 UPDATE_ROWS_EVENT ，是因为 UPDATE_ROWS_EVENT 是 ROWS_EVENT 中相对比较复杂的event，WRITE_ROWS_EVENT 和 DELETE_ROWS_EVENT 相对要简单得多。

解析涉及到的数据类型比较少，只有 int、char、varchar、date四种，除了date略显复杂外，其它三个比较简单。更多的数据类型没有涉及。

从解析过程中来看，MySQL的逻辑日志还是很大的，包含了很多额外数据，一条DML语句会产生五个event，这也是为什么开启binlog为什么会很容易达到IO瓶颈或者网络瓶颈，MySQL为此也使用了组提交来进行优化。

这可能是写的最差的解析代码了，毫无重用和封装可言，这主要是为了阅读代码逻辑方便，能够清晰的看出对event的解析过程。文中很多调用的函数没有列出，主要是很占篇幅。

为了能够得到详细参考，这个比较差劲的代码被上传到了gitee：

https://gitee.com/huajiashe_byte/binlog_parse

希望通过文章的解析，binlog不再是黑盒，更好的理解 MySQL 的主从复制原理。

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