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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。
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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": "
1840
54",
"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]。
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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("dbserver
1.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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这篇博客深入探讨了Debezium在数据库变更事件处理中的转换功能，包括主题路由、新记录状态提取、MongoDB特定处理、消息过滤和基于内容的路由。内容涵盖了如何配置SMT以有选择地应用转换，确保数据一致性，并展示了如何根据事件内容路由到不同主题。此外，还讨论了如何处理MongoDB的复杂消息结构，以及如何过滤和路由数据变更事件，以满足不同场景的需求。
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