Flink PostgreSQL CDC源码解读：深入理解数据流同步

目录

一、PostgreSQL的数据捕获和复制机制

二、WAL日志格式

三、Debezium部署架构

3.1 Kafka Connect With Debezium

3.2 Debezium Server

3.3 作为嵌入式引擎

四、Debezium 捕获的数据格式

五、Flink  Postgres CDC源码解读

5.1. 如何捕捉数据和更新快照

5.2. 捕获的数据怎么从Postgres SQL写入Flink

5.3 如何实现无锁全量同步数据

5.3.1. 无锁读取最小值和最大值

5.3.2. 无锁划分数据块（Chunk）

5.3.3. 无锁查询下一个 Chunk 的边界

5.3.4. 无锁读取数据

5.4 增量同步数据

六、相关文章

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一、PostgreSQL的数据捕获和复制机制

PostgreSQL虽然没有binlog,但有类似的机制来实现数据变更的捕获和复制:

1. WAL(Write-Ahead Log)
   WAL是PostgreSQL的预写式日志,用于确保数据的持久性和一致性。所有的数据变更在提交前都会先写入WAL,然后才会写入数据文件。WAL主要用于故障恢复和数据复制。

2. Replication Slot
   Replication Slot是PostgreSQL 9.4引入的一个逻辑复制机制。它定义了一个物理或逻辑复制的起点,确保该位置之后的所有数据变更都会被保留,直到复制消费者消费完这些变更。这避免了因复制滞后导致的数据丢失。

3. Logical Decoding
   Logical Decoding是PostgreSQL 9.4引入的一个机制,可以将WAL中的数据变更解码为易于理解的格式(如JSON),便于应用程序消费。通过Logical Decoding,我们可以实现将PostgreSQL的数据变更实时发送到外部系统,如Kafka。

PostgreSQL的CDC通常是基于Replication Slot和Logical Decoding实现的。例如,Debezium等CDC工具通过创建Replication Slot,然后使用Logical Decoding插件(如wal2json、pgoutput等)解码变更数据,再将其发送到Kafka等消息队列。