ElasticSearch实战（四十八）-Debeizum 实现 MySQL 数据实时同步方案

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分类专栏： ElasticSearch实战教程文章标签： elasticsearch mysql kafka

于 2021-09-25 14:49:29 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_19734597/article/details/120471107

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这篇博客介绍了如何利用Debezium，一个基于Kafka Connect构建的数据库变更数据捕获工具，实现MySQL数据到Elasticsearch的实时同步。文章详细阐述了设置Zookeeper、Kafka、MySQL以及Debezium Connector的步骤，并展示了如何通过Docker容器运行这些服务。通过监控MySQL的binlog，Debezium能够捕捉到数据变更事件，并将这些事件通过Kafka传递到Elasticsearch，从而实现数据的实时更新。此外，博客还涵盖了创建、更新和删除事件的处理，以及服务重启后的数据一致性保证。

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前文我们通过 Canal 来实时同步数据，Debeizum 是一种比 Canal 更好的实时同步方案，它底层是基于 Kafka-connect 为核心构建的，可以完美对接 Kafka 家族生态，上游支持接入 MongoDB、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Db2、Cassandra、Vitess，下游是只支持接入 Kafka，然后我们再从 Kafka 中消费数据，可以选择 Kafka-connect 也可以选择 Logstash 来再做一层数据清洗，最后直接对接到 ElasticSearch/Cassandra/HBase 等三方数据源中即可，官方文档原话如下：

Debezium’s goal is to build up a library of connectors that capture changes from a variety of database management systems and produce events with very similar structures, making it far easier for your applications to consume and respond to the events regardless of where the changes originated.

它的功能还是非常强大的，本来就是 Kafka 家族生态中的一个产品，肯定比 Canal 对接 Kafka 性能要好得多，而且 Canal 上游只能对接 MySQL，Debeizum