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引言
CDC(Change Data Capture)指的是监听上游数据变更,并将变更信息同步到下游业务以供进一步处理的一种应用场景。近年来事件驱动架构(EDA)热度逐步上升,日渐成为项目架构设计者的第一选择。EDA 天然契合 CDC 的底层基础架构,其将数据变更作为事件,各个服务通过监听自己感兴趣的事件来完成一些列业务驱动。阿里云 EventBridge 是阿里云推出的一款无服务器事件总线服务,能够帮助用户轻松快捷地搭建基于 EDA 架构的应用。近期,EventBridge 事件流已经支持了基于阿里云 DTS**[****1]**服务的 CDC 能力。本文将从 CDC、CDC 在 EventBridge 上的应用以及若干最佳实践场景等方面,为大家介绍如何利用 EventBridge 轻松构建 CDC 应用。
CDC 概述
基本原理与应用场景
CDC 从源数据库捕获增量的数据以及数据模式变更,以高可靠、低延时的数据传输将这些变更有序地同步到目标数据库、数据湖或者其他数据分析服务。目前业界主流的开源 CDC 工具包括 Debezium**[2****]、Canal[3****]** 以及 Maxwell**[4****]**。
目前业界主要有以下几类 CDC 的实现:
1. 基于时间戳或版本号
基于时间戳的方式要求数据库表有一个字段代表更新时间戳,当存在数据插入或更新时,对应时间戳字段就会随之更新。CDC 组件周期性检索更新时间大于上次同步时间的数据记录,即可捕获本周期内数据的变更。基于版本号跟踪和基于时间戳跟踪原理基本一致,要求开发者变更数据时必须更新数据的版本号。
2. 基于快照
基于快照的 CDC 实现在存储层面使用到了数据源 3 份副本,分别是原始数据、先前快照和当前快照。通过对比 2 次快照之间的差异来获取这之间的数据变更内容。
3. 基于触发器
基于触发器的 CDC 实现方式事实上是在源表上建立触发器将对数据的变更操作(INSERT、UPDATE、DELETE)记录存储下来。例如专门建立一张表记录用户的变更操作,随后创建 INSERT、UPDATE、DELETE 三种类型的触发器将用户变更同步到此表。
4. 基于日志
以上三种方式都对源数据库存在一定侵入性,而基于日志的方式则是一种非侵入性的 CDC 方式。数据库利用事务日志实现灾备,例如 MySQL 的 binlog 就记录了用户对数据库的所有变更操作。基于日志的 CDC 通过持续监听事务日志来实时获取数据库的变化情况。
CDC 的应用场景广泛,包括但不限于这些方面:异地机房数据库同步、异构数据库数据同步、微服务解耦、缓存更新与 CQRS 等。
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