Apache ShardingSphere CDC 功能深度解析与实战指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/shardingsphere 一、CDC 功能概述
Apache ShardingSphere 的 CDC（Change Data Capture）功能是一个强大的数据变更捕获机制，它能够实时捕获数据库中的数据变更事件（增删改操作），并将这些变更事件推送给订阅的客户端。这一功能在数据同步、实时分析、事件驱动架构等场景中具有重要价值。
核心特性
- 实时数据同步：能够近乎实时地捕获源数据库中的数据变更
- 协议标准化：采用 Protobuf 作为数据传输协议，确保高效和跨语言兼容
- 分布式支持：完美适配 ShardingSphere 的分片场景
- 事务感知：能够识别和处理分布式事务
需要注意的是，当前版本的 CDC 功能仅同步数据变更，不包含表结构变更（DDL）的同步。
二、CDC 协议详解
CDC 协议基于 Protobuf 实现，数据类型映射关系如下表所示（以 openGauss 为例）：
| 数据库类型 | Java 类型 | Protobuf 类型 | 特殊说明 |
|---|---|---|---|
| 整数类型 | Integer/Long | int32/int64 | 根据字段长度自动映射 |
| 浮点类型 | Float/Double | float/double | 精确保持数值精度 |
| 布尔类型 | Boolean | bool | 包括 bit(1) 类型 |
| 字符串类型 | String | string | 包含文本、JSON 等类型 |
| 二进制类型 | byte[] | bytes | BLOB 等二进制数据 |
| 时间类型 | Timestamp/Time | Timestamp/int64 | 精确到纳秒级处理 |
三、openGauss 环境配置指南
3.1 系统要求
- openGauss 版本：2.x ~ 3.x
- 必要的 WAL 日志配置
- 足够的连接资源
3.2 关键配置步骤
1. WAL 日志配置
修改 postgresql.conf 文件，确保以下参数设置正确：
wal_level = logical
max_wal_senders = 10
max_replication_slots = 10
wal_sender_timeout = 0
max_connections = 600
2. 复制权限配置
在 pg_hba.conf 中为 CDC 服务配置复制权限：
host replication repl_acct CDC_SERVER_IP/mask md5
3. 数据库权限配置
为 CDC 账号配置必要的数据库权限：
-- 数据库级别权限
GRANT CREATE, CONNECT ON DATABASE source_db TO cdc_user;
-- Schema 级别权限
GRANT USAGE ON SCHEMA target_schema TO cdc_user;
-- 表级别权限
GRANT SELECT ON TABLE target_table TO cdc_user;
四、完整实战示例
4.1 环境准备
- 创建源数据库：
CREATE DATABASE ds_0;
CREATE DATABASE ds_1;
4.2 ShardingSphere Proxy 配置
- 创建逻辑库并注册存储单元：
CREATE DATABASE sharding_db;
\c sharding_db
REGISTER STORAGE UNIT ds_0 (
URL="jdbc:opengauss://127.0.0.1:5432/ds_0",
USER="gaussdb",
PASSWORD="Root@123",
PROPERTIES("minPoolSize"="1","maxPoolSize"="20","idleTimeout"="60000")
);
- 配置分片规则：
CREATE SHARDING TABLE RULE t_order(
STORAGE_UNITS(ds_0,ds_1),
SHARDING_COLUMN=order_id,
TYPE(NAME="hash_mod",PROPERTIES("sharding-count"="2")),
KEY_GENERATE_STRATEGY(COLUMN=order_id,TYPE(NAME="snowflake"))
);
- 创建逻辑表：
CREATE TABLE t_order (order_id INT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, status VARCHAR(45) NULL, PRIMARY KEY (order_id));
4.3 CDC 客户端实现
以下是 Java 客户端的核心实现代码：
public class CDCConsumer {
public static void main(String[] args) {
CDCClientConfiguration config = new CDCClientConfiguration("127.0.0.1", 33071, 10000);
try (CDCClient client = new CDCClient(config)) {
// 建立连接并设置处理器
client.connect(
records -> processRecords(records),
new RetryStreamingExceptionHandler(client, 5, 5000),
this::handleServerError
);
// 登录认证
client.login(new CDCLoginParameter("root", "root"));
// 启动数据流订阅
StartStreamingParameter param = new StartStreamingParameter(
"sharding_db",
Collections.singleton(SchemaTable.newBuilder().setTable("t_order").build()),
true
);
String streamingId = client.startStreaming(param);
// 保持运行
client.await();
}
}
private static void processRecords(List<Record> records) {
// 实现记录处理逻辑
}
private static void handleServerError(ChannelHandlerContext ctx, ServerResult result) {
// 实现错误处理逻辑
}
}
4.4 数据操作验证
通过 Proxy 执行数据操作，验证 CDC 功能：
-- 插入测试数据
INSERT INTO t_order VALUES (1,1,'init'),(2,2,'init'),(3,3,'init');
-- 更新数据
UPDATE t_order SET status='updated' WHERE order_id = 1;
-- 删除数据
DELETE FROM t_order WHERE order_id = 2;
五、CDC 任务管理
5.1 查看任务列表
SHOW STREAMING LIST;
5.2 查看任务详情
SHOW STREAMING STATUS 'streaming_id';
5.3 停止任务
DROP STREAMING 'streaming_id';
六、性能优化与注意事项
6.1 事务处理机制
- CDC 按事务维度推送数据，确保事务完整性
- XA 事务需要 GLT 模块支持
- 长事务可能导致推送延迟
6.2 大事务处理建议
- 避免超大事务，可考虑拆分为小事务
- 监控 CDC Server 内存使用情况
- 适当调整批处理大小参数
6.3 推荐配置参数
- 读写 batchSize：根据网络状况调整
- 内存队列大小：根据业务量调整
- 超时参数：根据业务容忍度设置
七、总结
Apache ShardingSphere 的 CDC 功能为分布式数据库环境提供了高效可靠的数据变更捕获方案。通过本文的详细介绍，开发者可以全面了解 CDC 的工作原理、配置方法和使用技巧。在实际应用中，建议根据具体业务场景调整参数配置，并持续监控 CDC 任务的运行状态，以确保数据同步的及时性和可靠性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
