前言

强烈建议阅读这篇confluent官方关于CDC的博文，写的非常好还包含了示例代码。可能你读完了之后，都不需要看我下面写的大部分内容。

背景

平时一些业务场景可能需要我们在多个系统之间进行业务同步，典型的场景有如下几种

1. 将数据表同步至ElasticSearch以提高搜索速度。
2. 同一张表的数据需要在多个数据库之间进行同步。多个数据库可能是同一种数据库，也可能是本文中的例子一样，是不同数据库之间进行同步
3. 在同一个数据库中不同的表进行同步。例如表A中新增数据时，我们也需要在表B中进行一些数据操作
4. 对于频繁读取且读取并发高数据场景下，数据库和缓存同步即缓存一致性。是先删缓存再更新数据库，还是先更新数据库再删缓存？诸如此类数据库和缓存同步的问题

上述4个场景的共同要求基本都是，当数据源有新数据时，我们希望马上同步到目标，尽量减少延迟；在同步期间尽量减少对数据源的影响。

解决方案

场景一

对于场景一，我们可以使用的解决方案是Logstash的Jdbc插件。该插件的基本原理是，通过SQL和定期查询，获得新数据之后，送到ES中。但这种解决方案会存在一定的延时，并且如果没新增数据，频繁查询是没必要的。

如果数据库是MySQL，也可以选择阿里的cannal，这样解决了上述问题。现实情况可能是，我们在用PostgreSQL，所以只能选择Logstash。

场景二

对于场景二，如果是同一种数据库，例如Mysql，还是可以选择阿里的cannal。 但是对于其他数据库，例如是Oracle和PostgreSQL，就没办法了

场景三

对于场景三，现有的数据库中，无论哪个数据库，我们都可以使用Trigger-触发器来实现。但触发器增加了原本的SQL的执行时间，同时增加触发器需要更改对应的表结构。另一种方案是使用代码，在代码中进行处理，但这样增加了复杂度。

场景四

大部分解决方案是通过业务和缓存的处理逻辑揉在一起，业务程序员在处理业务的同时还要操心缓存一致性的问题。同步缓存完全可以独立为一个单独的服务以和应用逻辑解耦。

从目前解决的方案来看，都不是很完美。

CDC-Change Data Capture如何解决上述问题

CDC工作原理

每种数据库都有一个至关重要的日志，用来记录数据库中所有修改操作。

1. Oracle数据库的日志是Redo Log
2. MySQL数据库的日志是Binary Log
3. PostgreSQL数据库的日志是Write Ahead Log

通过监控这些日志，当源数据库发生改变时，监控该日志的软件将识别并提取其中的数据变更操作。当数据库中的数据发生插入、更新或删除时，CDC会捕获并记录这些变更操作的详细信息，包括受影响的表、修改前后的值以及执行操作的时间戳等。这些变更数据可以被传递给其他系统或应用程序，以便它们可以根据这些变更进行相应的处理。

CDC不需要对源数据库进行更改，并且不会对源数据库造成性能损耗。

Kafka Connect 和 Debezium简单介绍

Kafka Connect需要两个connector：

1. sourceConnector.jar，将源数据导入至Kafka的topic中
2. sinkConnector.jar，将Kafka topic中的数据导入至目标源

但是Kafka并没有提供特别丰富的connector，那么Debezium就出现了。

你可以把Debezium简单理解成是CDC技术的一种实现，并提供了很多数据库的sourceConnector.jar和sinkConnector.jar

场景二的例子，将Oracle数据库的数据通过CDC方式同步至PostgrSQL中

为了完成此demo，我们需要

1. 一个三节点的kafka集群
2. 安装Oracle数据库和PostgreSQL数据库
3. debezium
4. docker环境

docker-compose文件以及如何配置全部在GitHub上，想要自己体验一下的同学，请按照仓库中的步骤一步一步运行即可。如有问题可在本博文下留言即可。

使用Debezium时遇到问题的排查思路

核心思路就一条，仔细阅读 Debezium官方的Connector文档，特别是每个Connector的第一部分How the connector works

场景一和场景三的实现思路

理解了上述CDC部分，并且如果你能一步一步跟着源码自己动手体验一次。 那么你会很容易知道如何处理场景一和场景三，场景一和场景三无非是使用不同的sourceConnector.jar和sinkConnector.jar，那么我们的问题就变成了怎么找这些jar包？

去confluent hub搜索即可，提供了大量的jar包，包括Elasticsearch相关的sourceConnector、sinkConnector。每个jar包都有对应的文档。或者在Confluent官网 > Products > Connectors 访问

对于场景一官方曾经写过一篇关于如何将MySQL的数据同步到ElasticSearch中的文章。该文章可在elasticsearch-sink-connector的文档中找到

ETL(Extract, Transform, and Load)和Flink CDC

实际业务场景复杂多样，可能不光光是原封不动的复制数据，特别是有一些复杂报表的场景。我们需要对不同数据表的进行同步，并在同步过程中将多个表的数据组织在一起，形成一条有效记录，然后导入到目标源，上述过程就是ETL。

Flink CDC是基于Flink的实现方案，我本人并没有使用过它，这里提一下主要是觉得可能对看博文的你做技术决策有些帮助，根据自己的实际情况去选择适合自己的技术方案。

使用CDC实现缓存一致性

对于缓存一致性的方案，我们的想法是尽量将缓存做成一个独立的服务而不是在程序中编码处理，这是大前提。

在讨论之前，先看下目前的缓存策略都有哪些

缓存策略

直接使用ByteByteGo的图片

单机场景下的缓存一致性

对于单机，我们一般使用JVM级别的缓存，更快。最简单就是一个Map，实际实践中，常见的解决方案是Ehcache。

对于缓存策略我们使用

1. Read Through: 程序不需要关注从哪里读取数据（缓存还是数据库），它只需要从缓存中读数据。而缓存中的数据从哪里来是由缓存决定的，通常缓存内部有一个loader component。可参考ehcache中对read-through的定义
2. Write Through: 所有的写操作都经过缓存，每次向缓存中写数据时，缓存会把数据持久化到对应的数据库中去，且这两个操作在一个事务中完成，通常缓存内部有一个writer component。可参考ehcache中对write-through的定义

这种策略读取/更新缓存都由缓存服务完成，应用（或者说业务程序员）无需关心。其他方式例如Cache Aside和Write Around需要应用自己处理。

那么怎么实现这种策略呢？

现有的ORM框架中Hibernate中二级缓存（second-level cache）实现了上述策略

One of the main challenges of using an application-level cache is ensuring data consistency across entity aggregates. That’s where the second-level cache comes to the rescue

具体配置可参考Hibernate文档 > Caching一节

分布式场景下的缓存一致性

假设分布式场景下使用Redis作为缓存存储。

方式一：利用Hibernate的二级缓存+Redisson

具体配置方式见问题一和文章一

如果使用的是Jedis的话，可自行Google下解决方案。

方式二：使用CDC

通过CDC监控数据库的改动，然后通过缓存服务，缓存服务的代码逻辑也很简单就是消费Kafka中的数据，然后去删除或更新Redis中的缓存。

现在处理逻辑即变成了

1. Server A 更新数据库
2. CDC将数据库改动同步到Kafka中
3. Cache Server缓存服务消费Kafka消息并删除或更新Redis
4. Server B 此时拿到的缓存是新的
5. Server A和Server B都是在Redis中读取，更新缓存的工作由Cache Server来做

此方案的关键点在于：实践中，CDC服务的稳定性和延迟有多高？

拓展阅读: uber的技术博客中关于cache的文章

对于Cache的场景，这里提到的只是符合某种场景下的技术解决方案。实际实践中，具体的应用场景，选择的缓存策略，团队的技术栈等都是需要考虑的因素，都需要结合实际确定一个平衡的技术方案，没有银弹。

我们公司现在对于Cache的方案是：

1. 大量使用JVM级别的缓存，个别场景使用Redis
2. 对于多个服务器的JVM的缓存同步使用消息队列进行同步

写在最后

因为我也是才开始慢慢使用CDC解决部分业务场景，所以目前关于Debezium和Kafka Connect的最佳实践还没有特别好的经验分享。基于这个原因，本篇博文并没有太多可供参考的经验，仅仅介绍CDC的思想、提供一些基础示例、不同解决方案的思考思路

参考资料

• datacater的博文