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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 &#
39;{"name": "tidb
-connector", "config": {...}}&#
39; \
http://<
kafka-connect
-host>:808
3/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]。
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### 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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本文详细介绍了如何配置Debezium连接器使用Apache Avro序列化，以提高Kafka系统的效率和吞吐量。内容包括Avro序列化的优势、如何部署Apicurio Registry和Confluent Schema Registry、以及自动创建Kafka主题的配置策略。此外，还讨论了发送信号给Debezium连接器以触发特定操作的方法。
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