YugabyteDB变更数据捕获(CDC)架构解析

YugabyteDB变更数据捕获(CDC)架构解析

yugabyte-db yugabyte/yugabyte-db: 是 YugaByte DB 的官方仓库，一个高性能、高可扩展、分布式的 SQL 数据库，支持 PostgreSQL 兼容性。适合对分布式数据库、SQL 数据库和云原生应用的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yugabyte-db

概述

变更数据捕获(Change Data Capture, CDC)是数据库领域的一项重要技术，它能够实时捕获数据库中的数据变更事件(如插入、更新、删除等操作)，并将这些变更事件提供给外部系统使用。YugabyteDB作为一款分布式SQL数据库，提供了强大的CDC功能，能够满足现代数据集成和实时分析的需求。

CDC核心架构

YugabyteDB的CDC服务采用无状态架构设计，每个YB-TServer节点都运行着一个CDC服务实例。这种设计具有以下特点：

1. 无状态服务：CDC服务本身不维护状态，所有状态信息都存储在系统表中
2. 分布式处理：每个节点都能独立处理CDC请求，实现水平扩展
3. 轻量级设计：对生产环境的影响最小化

CDC服务提供两个主要API接口：

• createCDCSDKStream：用于在数据库上创建变更数据流
• getChangesCDCSDK：客户端调用此API获取最新的数据变更

CDC工作原理

数据分片与WAL

YugabyteDB采用分片(Tablet)机制存储数据，每个分片都有自己独立的预写日志(WAL)：

1. 分片策略：支持基于哈希或范围的分片方式
2. WAL特性：
   • 持久化存储在磁盘上
   • 严格保持事务发生的顺序
   • 记录混合时间戳(Hybrid TS)、操作ID等元数据

变更捕获流程

1. 初始快照：当CDC连接器首次连接时，会对数据库执行一致性快照
2. 持续捕获：快照完成后，持续捕获所有DML操作(INSERT/UPDATE/DELETE)
3. 变更传播：将变更事件以记录形式发送到配置的目标系统

流(Stream)机制

CDC的核心抽象概念是"流"，具有以下特性：

1. 流管理：可以在数据库级别启用/禁用流
2. 表级控制：可以指定包含或排除特定表
3. 灵活配置：支持配置变更记录的格式和目标系统
4. 扩展性：设计上可适应任意规模的集群

CDC实现细节

流创建与管理

1. 使用管理工具创建CDC流时会返回一个流UUID
2. 每个数据库首先创建一个流ID
3. 批处理大小在YugabyteDB端配置，轮询频率在连接器端配置

连接器工作机制

1. 连接器任务可以从多个分片消费变更
2. 保证至少一次(At-least-once)投递
3. 任务可以独立扩展，不需要与Kafka分区一一对应
4. 每个表的变更事件会发送到独立的Kafka主题

CDC保证机制

分片内有序投递

同一分片内的所有数据变更都会按照发生顺序被接收。但由于分布式特性，不同分片间的变更顺序无法保证。

至少一次投递

保证行更新至少被推送一次。在特定情况下(如分片leader变更)，可能会重复接收相同的变更事件。

变更流无间隙

当接收到某个时间戳的变更时，保证不会遗漏该行在该时间戳之前的任何变更。这意味着收到任何变更都表示该行所有更早的变更都已被接收。

应用场景

YugabyteDB的CDC功能非常适合以下场景：

1. 实时数据仓库：将OLTP数据实时同步到分析系统
2. 事件驱动架构：基于数据变更触发业务流程
3. 数据迁移与同步：实现异构数据库间的数据同步
4. 审计与合规：跟踪所有数据变更历史

总结

YugabyteDB的CDC架构设计充分考虑了分布式数据库的特性，提供了可靠、高效的变更数据捕获能力。其无状态服务设计、分片级有序保证以及灵活的流配置机制，使其成为构建实时数据管道的重要工具。理解这些架构原理有助于开发者在实际应用中更好地配置和使用CDC功能。

yugabyte-db yugabyte/yugabyte-db: 是 YugaByte DB 的官方仓库，一个高性能、高可扩展、分布式的 SQL 数据库，支持 PostgreSQL 兼容性。适合对分布式数据库、SQL 数据库和云原生应用的开发者。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yu/yugabyte-db