ShardingSphere-Proxy CDC 功能使用指南
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一、CDC 功能概述
CDC (Change Data Capture) 是 ShardingSphere-Proxy 提供的一项重要功能，它能够捕获数据库中的数据变更事件，并将这些变更实时推送给订阅者。CDC 功能特别适用于需要实时数据同步、数据仓库更新、缓存刷新等场景。
核心特性
- 实时数据同步：能够捕获数据库中的 INSERT、UPDATE、DELETE 操作
- 协议支持：使用 Protobuf 协议进行数据传输
- 分布式支持：能够处理分片环境下的数据变更
- 事务感知：能够识别事务边界，保证事务完整性
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、数据类型映射
CDC 协议使用 Protobuf 进行数据传输，不同类型数据库的数据类型会被映射为对应的 Protobuf 类型。以 openGauss 为例，主要数据类型映射关系如下：
| 数据库类型 | Java 类型 | Protobuf 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 整数类型 | Integer/Long | int32/int64 | 根据字段大小自动选择 |
| 浮点类型 | Float/Double | float/double | |
| 布尔类型 | Boolean | bool | |
| 字符串类型 | String | string | 包含文本、JSON 等 |
| 二进制类型 | byte[] | bytes | |
| 日期时间 | Timestamp | Timestamp | 精确到纳秒 |
| 时间类型 | Time | int64 | 表示当天纳秒数 |
三、环境准备与配置
1. 数据库环境要求
- openGauss 版本：2.x ~ 3.x
- 需要启用逻辑复制功能
2. 关键配置项
在数据库的 postgresql.conf 中需要配置以下参数：
wal_level = logical
max_wal_senders = 10
max_replication_slots = 10
wal_sender_timeout = 0
max_connections = 600
3. 权限配置
CDC 功能需要专门的数据库账号，该账号需要具备以下权限：
- 复制权限：在
pg_hba.conf中配置复制权限 - 数据库权限：对目标数据库的 CREATE 和 CONNECT 权限
- 表权限：对订阅表的 SELECT 权限
- Schema 权限：对包含订阅表的 Schema 的 USAGE 权限
授权示例：
GRANT CREATE, CONNECT ON DATABASE source_db TO cdc_user;
GRANT USAGE ON SCHEMA test TO cdc_user;
GRANT SELECT ON TABLE test.t_order TO cdc_user;
四、CDC 功能使用流程
1. 初始化环境
首先需要准备源数据库和目标数据库：
-- 创建源数据库
CREATE DATABASE ds_0;
CREATE DATABASE ds_1;
2. 配置 ShardingSphere-Proxy
在 Proxy 中执行以下操作：
- 创建逻辑库
- 注册存储单元
- 创建分片规则
- 创建目标表
示例配置：
-- 创建逻辑库
CREATE DATABASE sharding_db;
-- 注册存储单元
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")
);
-- 创建分片规则
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"))
);
-- 创建表
CREATE TABLE t_order (order_id INT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, status VARCHAR(45) NULL, PRIMARY KEY (order_id));
3. 实现 CDC 客户端
CDC 客户端需要实现数据变更的消费逻辑。以下是 Java 客户端的实现示例：
public class CDCConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 配置 CDC 客户端
CDCClientConfiguration config = new CDCClientConfiguration("127.0.0.1", 33071, 10000);
try (CDCClient client = new CDCClient(config)) {
// 连接 CDC 服务
client.connect(
records -> processRecords(records), // 数据处理逻辑
new RetryStreamingExceptionHandler(client, 5, 5000), // 异常处理
(ctx, result) -> logError(result) // 服务端错误处理
);
// 登录认证
client.login(new CDCLoginParameter("root", "root"));
// 开始订阅数据变更
StartStreamingParameter param = new StartStreamingParameter(
"sharding_db",
Collections.singleton(SchemaTable.newBuilder().setTable("t_order").build()),
true
);
String streamingId = client.startStreaming(param);
// 保持连接
client.await();
}
}
private static void processRecords(List<Record> records) {
// 实现数据处理逻辑
}
}
4. 测试数据变更
通过 Proxy 执行数据变更操作，CDC 客户端将收到相应的变更通知：
-- 插入数据
INSERT INTO t_order (order_id, user_id, status) VALUES (1,1,'ok1');
-- 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 = 1;
5. 监控 CDC 任务
可以通过 Proxy 的 DistSQL 查看 CDC 任务状态：
-- 查看任务列表
SHOW STREAMING LIST;
-- 查看任务详情
SHOW STREAMING STATUS '任务ID';
-- 删除任务
DROP STREAMING '任务ID';
五、注意事项与最佳实践
-
事务处理：
- CDC 按事务维度推送变更
- XA 事务需要 GLT 模块支持
- 大事务可能导致延迟或内存问题
-
性能调优：
- 根据实际情况调整 batchSize
- 合理设置内存队列大小
- 监控系统资源使用情况
-
错误处理：
- 实现完善的异常处理逻辑
- 考虑网络中断等异常情况
- 设计合理的重试机制
-
生产环境建议：
- 使用专用账号，仅授予必要权限
- 监控 CDC 延迟情况
- 定期检查 replication slots 状态
通过合理配置和使用，ShardingSphere-Proxy 的 CDC 功能能够为分布式数据库环境提供高效可靠的数据变更捕获解决方案。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
