Apache Ignite变更数据捕获(CDC)与跨集群复制技术详解

孙爽知Kody

于 2025-06-09 09:04:49 发布

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Apache Ignite变更数据捕获(CDC)与跨集群复制技术详解

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite16/ignite

概述

Apache Ignite的变更数据捕获(CDC)和跨集群复制扩展是当前处于实验阶段的重要功能，它们为分布式系统间的数据同步提供了高效解决方案。CDC机制能够捕获Ignite集群中的数据变更事件，而跨集群复制扩展则负责将这些变更传播到目标集群，实现数据的实时同步。

核心组件与工作原理

1. CDC基础架构

CDC模块作为Ignite的扩展组件，通过监听底层数据存储的变更事件，捕获所有数据修改操作（包括创建、更新和删除）。这些变更事件随后会被转发到配置的流处理器(Streamer)，由流处理器负责将变更应用到目标系统。

2. 三种复制模式

2.1 基于Java瘦客户端的复制(Ignite2IgniteClientCdcStreamer)

架构特点：

使用轻量级的Java瘦客户端连接目标集群
资源消耗低，适合中小规模数据同步场景
需要在源集群的每个服务节点上部署CDC处理器

配置参数详解：

IgniteToIgniteClientCdcStreamer streamer = new IgniteToIgniteClientCdcStreamer();
streamer.setCaches(Collections.singleton("myCache"));  // 设置要复制的缓存名称
streamer.setDestinationClientConfiguration(clientCfg); // 目标集群客户端配置
streamer.setOnlyPrimary(false);  // 是否仅处理主节点变更
streamer.setMaxBatchSize(2048);  // 调整批量大小优化性能

2.2 基于客户端节点的复制(Ignite2IgniteCdcStreamer)

架构特点：

使用完整的Ignite客户端节点连接目标集群
功能更全面，支持更复杂的操作
同样需要在每个源节点部署CDC处理器

性能考量：相比瘦客户端模式，此方式资源消耗更大但功能更完整，适合需要利用完整Ignite API的场景。

2.3 基于Kafka的复制

架构特点：

采用Kafka作为消息中间件实现解耦
包含两个独立组件：IgniteToKafkaCdcStreamer和KafkaToIgniteCdcStreamer
支持更复杂的拓扑结构和数据管道

关键配置：

# Kafka生产者配置示例
bootstrap.servers=kafka1:9092,kafka2:9092
acks=all
retries=3
max.in.flight.requests.per.connection=1

冲突解决机制

1. 冲突解决策略

版本比对策略：

适用于单集群写入场景
基于向量时钟(version vector)实现最终一致性
本地集群变更始终优先

字段比对策略：

适用于多集群写入场景
依赖用户提供的单调递增字段(如时间戳、序列号)
提供更灵活的一致性控制

2. 自定义冲突解析器

开发者可以实现CacheVersionConflictResolver接口创建自定义冲突解决逻辑。典型应用场景包括：

public class CustomConflictResolver implements CacheVersionConflictResolver {
    @Override public ConflictResolution resolve(ConflictContext ctx) {
        // 实现自定义冲突解决逻辑
        if(/* 特殊条件 */) {
            return new ConflictResolution(ctx.newEntry(), ResolutionType.MERGE);
        }
        return ConflictResolution.ignore();
    }
}