Debezium实战-第1章 开始

最新推荐文章于 2025-06-10 15:03:15 发布
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分类专栏： Debezium实战 文章标签： kafka 分布式
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本文介绍了开源项目Debezium，它提供低延迟的数据流平台，用于捕获数据库的变更数据。文章详细阐述了Debezium的架构，特别是其与Apache Kafka Connect的集成，以及如何部署和配置Debezium连接器。还提到了Kafka Connect的特性，如自动偏移管理。此外，讨论了Debezium的安装、使用、配置和主题设置，以及其主要特性，如基于日志的CDC，确保高效率和低延迟的数据捕获。

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1 开始

1.1 Debezium简介

Debezium 是一个开源项目，为捕获变更数据(CDC) 提供低延迟的数据流平台。您设置并配置 Debezium 以监控您的数据库，然后您的应用程序就可以使用这些对数据库进行的每个行级更改的事件。只有已提交的更改是可见的，因此您的应用程序不必担心回滚的事务或更改。Debezium 提供所有更改事件的单一模型，因此您的应用程序不必担心每种数据库管理系统的复杂性。此外，由于 Debezium 在持久、复制的日志中记录数据更改的历史记录，因此您的应用程序可以随时停止和重新启动，并且可以使用它在未运行时错过的所有事件。

监控数据库并在数据更改时收到通知一直很复杂。关系数据库触发器可能很有用，但特定于每个数据库，并且通常仅限于更新同一数据库内的状态（不与外部进程通信）。一些数据库提供 API 或框架来监视更改，但没有标准，因此每个数据库的方法都不同，并且需要大量知识丰富的专业代码。确保以相同的顺序查看和处理所有更改，同时对数据库的影响最小，仍然非常具有挑战性。

Debezium 提供了为您完成这项工作的模块。一些模块是通用的，可与多个数据库管理系统一起使用，但在功能和性能方面也有一些限制。其他模块是为特定的数据库管理系统量身定制的，因此它们的功能通常要强大得多，并且可以利用系统的特定功能。

1.2 Debezium架构

最常见的方式是通过 Apache Kafka Connect来部署Debezium。Kafka Connect是一个用于实现和操作的框架和运行时（下一小节有详细介绍），通常包以

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本教程演示了如何使用 Debezium 监控 MySQL 数据库。随着数据库中的数据发生变化，您将看到生成的事件流。 在本教程中，您将启动 Debezium 服务，使用一个简单的示例数据库运行 MySQL 数据库服务器，并使用 Debezium 监视数据库的更改。 前提条件 Docker 已安装并正在运行。 本教程使用 Docker 和 Debezium 容器镜像来运行所需的服务。您应该使用最新版本的 Docker。有关更多信息，请参阅Docker 引擎安装文档。 注意 本教程演示了
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在本文中，我们将介绍如何使用Debezium工具将MySQL数据库中的数据实时同步到Kafka集群。Debezium是一个开源的分布式平台，用于捕获数据库的变更事件，并将其转发到消息队列中。现在，当MySQL数据库中的数据发生变更时，变更事件将被捕获并发送到Kafka主题中。在此步骤中，我们将配置Debezium连接到MySQL数据库，并将数据库的变更事件发送到Kafka集群。现在，我们准备启动Debezium连接，将MySQL数据库的变更事件发送到Kafka主题中。接下来，我们将详细介绍每个步骤。
深入剖析Debezium：CDC领域的“数据魔法棒”
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目前，市面上已经涌现出了许多优秀的 CDC 中间件，它们各具特色和优势，为企业提供了丰富的选择。比如阿里巴巴开源的 Canal，它通过模拟 MySQL 主从复制的原理，从 MySQL 的二进制日志（binlog）中解析出数据变更信息，实现了高效的数据捕获和同步。Canal 在国内拥有广泛的用户群体，尤其是在一些对数据一致性要求较高的互联网企业中得到了大量应用。
debezium学习
喜欢学习新知识
05-18 729
打开一个新终端，并使用它启动 watch-topic 实用程序，从主题的开头开始监视 dbserver1.inventory.customers 主题。由于您在启动它们时使用了 --rm 选项，因此 Docker 也会删除它们。ZooKeeper 和 Kafka 通常会将其数据存储在本地容器中，这需要您将目录作为卷挂载到主机上。但是，本教程将跳过此设置 - 当容器停止时，所有持久化数据都将丢失。下载完成后进行安装，只能装在C盘，不支持更改安装目录。这样，当容器停止时，持久化的数据将保留。
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11-19 1973
3 配置 2.1 Avro序列化 Debezium 连接器在 Kafka Connect 框架中工作，通过生成更改事件记录来捕获数据库中的每个行级更改。对于每个更改事件记录，Debezium 连接器完成以下操作： 应用配置的转换。 使用配置的Kafka Connect 转换器将记录键和值序列化为二进制形式。 将记录写入正确的 Kafka 主题。 您可以为每个单独的 Debezium 连接器实例指定转换器。Kafka Connect 提供了一个 JSON 转换器，可将记录键和值序列化为 JSON 文档。默
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6 API与SPI 6.1 Debezium引擎 Debezium 连接器通常通过将它们部署到 Kafka Connect 服务并配置一个或多个连接器来监控上游数据库并为它们在上游数据库中看到的所有更改生成数据更改事件来操作。这些数据更改事件被写入 Kafka，在那里它们可以被许多不同的应用程序独立使用。Kafka Connect 提供出色的容错性和可扩展性，因为它作为分布式服务运行，并确保所有已注册和配置的连接器始终运行。例如，即使集群中的一个 Kafka Connect 端点出现故障，其余的 Kafka
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7 其它 7.1 Debezium UI 注意 此功能目前处于孵化状态，即确切的语义和行为等可能会根据我们收到的反馈在未来的修订中发生变化。如果您在使用 Debezium UI 时遇到任何问题，请告诉我们您的功能请求。 Debezium UI 允许用户更轻松地设置和操作连接器。例如，可以查看所有连接器的列表以及它们的状态等。创建连接器向导允许用户配置连接器，并在此过程中指导和验证属性条目。 设计注意事项 UI 实现为基于Quarkus的 Web 应用程序。后端配置有一个或多个 Kafka
Debezium实战-第4章 连接器-Oracle
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4.6 Oracle 适用于 Oracle 的 Debezium 连接器 概述 Debezium 的 Oracle 连接器捕获并记录发生在 Oracle 服务器上的数据库中的行级更改，包括在连接器运行时添加的表。您可以将连接器配置为针对特定的schemas和表的子集发出更改事件，或者忽略、屏蔽或截断特定列中的值。 有关与此连接器兼容的 Oracle 数据库版本的信息，请参阅Debezium 版本概述。 Debezium 通过使用本机 LogMiner 数据库包或XStream API从 Oracle 获取更
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一、应用场景 1、事件触发 数据库的触发器（trigger）能够一定程度上实现我们需要的事件触发，但通常需要配合定时任务才能实现。 2、数据同步 典型的解决方法有 • 双写 • 变更数据抓取（change data capture, CDC） 其中变更数据抓取既能解决事件触发的问题也可以很好的解决数据同步的问题 二、Debezium Debezium 是 Redhat 开源的数据变更抓取组件，其利用了 Kafka Connect 所以拥有高可用与开箱即用的调度接口，Debezium的Snapshot M
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gitblog_01034的博客
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实时数据同步利器debezium教程
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1 debezium概述 Debezium是一个开源项目，为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台。你可以安装并且配置Debezium去监控你的数据库，然后你的应用就可以消费对数据库的每一个行级别(row-level)的更改。 只有已提交的更改才是可见的，所以你的应用不用担心事务(transaction)或者更改被回滚(roll back)。Debezium为所有的数据库更改事件提供了一个统一的模型，所以你的应用不用担心每一种数据库管理系统的错综复杂性。
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Debezium 是一个开源的分布式平台，主要用于捕获数据库的变更事件，并将这些变更实时地流式传输到其他系统，以实现数据同步、监控和集成等目的。2016 年：Debezium 正式开源，支持 MySQL 数据库的变更捕获，这是其第一个支持的数据库。通过抽取数据库日志来获取变更，实现了对 MySQL 数据的全量读取和增量读取。
Debezium
Mamba Out
09-23 875
允许用户实时地从数据库中捕捉到数据的变化（如插入、更新和删除操作），并将这些变化以结构化的数据流的形式提供给其他系统进行处理和分析。在这种情况下，Debezium不会通过Kafka Connect运行，而是作为一个嵌入到定制Java应用程序中的库运行。以插件的形式，部署在 Kafka Connect 上，在上图中，中间的部分是 Kafka Broker，而 Kafka Connect 是单独的服务，需要下载 debezium-connector-mysql 连接器，解压到。
debezium-connector-tidb
05-09
### Debezium Connector for TiDB 的配置与使用 Debezium 是一种分布式平台，用于捕获数据库更改并将其流式传输到其他系统。TiDB 是一个兼容 MySQL 协议的分布式数据库，支持水平扩展和高可用性。为了将 Debezium 与 TiDB 集成，可以按照以下方式完成连接器的配置和使用。 #### 1. **环境准备** 在集成之前，需要确保以下条件已满足： - 安装并运行 TiDB 数据库集群。 - 下载并安装 Apache Kafka 和 Kafka Connect（Debezium 是基于 Kafka Connect 构建的）。 - 准备好 TiDB 的 JDBC 驱动程序文件 `mysql-connector-java-x.x.xx.jar` 并放置在适当位置[^2]。 #### 2. **配置 Debezium 连接器** 以下是 Debezium 连接器的基本配置参数： ```json { "name": "tidb-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", "tasks.max": "1", "database.hostname": "<tidb-host>", "database.port": "4000", "database.user": "<username>", "database.password": "<password>", "database.server.id": "184054", "database.server.name": "tidb-server", "database.whitelist": "your_database_name", "table.whitelist": "your_table_name", "database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092", "database.history.kafka.topic": "schema-changes.tidb" } } ``` - `"connector.class"` 设置为 `io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector`，因为 TiDB 使用的是 MySQL 协议。 - `"database.hostname"` 和 `"database.port"` 应指向 TiDB 实例的实际地址和端口，默认情况下 TiDB 的 SQL 端口为 `4000`。 - `"database.whitelist"` 和 `"table.whitelist"` 可以指定要监控的具体数据库和表名称。 - `"database.history.kafka.bootstrap.servers"` 指定 Kafka 的 broker 地址，用于存储模式变更历史记录。 #### 3. **启动 Kafka Connect 和注册连接器** 通过 REST API 向 Kafka Connect 注册上述配置： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \ --data '{"name": "tidb-connector", "config": {...}}' \ http://<kafka-connect-host>:8083/connectors ``` 其中 `{...}` 替换为完整的 JSON 配置内容。 #### 4. **验证数据同步** 一旦连接器成功部署，可以通过以下方法验证其功能： - 查看 Kafka 主题中的消息，确认是否有来自 TiDB 表的数据变更事件。 - 如果启用了日志调试模式，可以在 Kafka Connect 日志中查看详细的同步状态。 #### 5. **注意事项** - TiDB 不完全支持所有 MySQL 特性，因此某些高级特性可能无法正常工作。建议测试具体场景下的行为。 - 对于非事务型表（如 MyISAM），Dezeium 将会抛出异常或忽略这些表的变化。由于 TiDB 默认使用 InnoDB 存储引擎，通常不会遇到此问题[^1]。 --- ### 示例代码：Kafka Consumer 获取 TiDB 数据变化 如果希望消费由 Debezium 发送至 Kafka 的数据，可参考以下 Java 代码片段： ```java import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import java.util.Collections; import java.util.Properties; public class TidbChangeStreamConsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); try (KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props)) { consumer.subscribe(Collections.singletonList("dbserver1.your_table_name")); while (true) { consumer.poll(100).forEach((ConsumerRecord<String, String> record) -> { System.out.printf("Offset = %d, Key = %s, Value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); }); } } } } ``` ---
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