Debezium 如何处理 DDL

探讨Debezium如何处理MySQL的数据变更事件,包括DDL和DML操作,以及如何维护表结构的一致性和数据转换的问题。

Mysql的数据变更(ddl, dml)在debezium都对应一个事件,不同的事件Debezium内部会有不同的处理逻辑。

Debezium在内存里会维护订阅的所有表的schema信息。当有DDL事件发生时,Debezium会获取到DDL的语句,将DDL作用于内存的表,那么内存中维护的表结构就能和数据库中的表结构一致。

当某个表的数据被更新时,假设是insertDebezium捕获到变更,随后会将相关的数据根据,内存维护的表结构,构造kafka record
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/24b2ac466ad255f2107b9e224196096c.png
DDL语句执行之后,被Debeziu获取到的数据,都会根据最新的schema来转化为kafka record。而DDL变更之前生成的数据,和DDL之后的最新的schema是不对应的。

如果DDL语句更改了某个值得类型,就会导致老的数据和最新的schema格式不同,数据是无法相互转换的。

### Debezium 中合并 DDL 和 DML 事件到同一个 Kafka Topic 在 Debezium 中,可以通过配置和自定义逻辑将 DDL(数据定义语言)和 DML(数据操作语言)事件合并到同一个 Kafka Topic 中。默认情况下,Debezium 的 CDC(变更数据捕获)连接器会分别处理 DDL 和 DML 事件,并将它们发送到不同的 Kafka Topics。以下是实现此目标的详细方法: #### 配置 Debezium 连接器以捕获 DDL 和 DML 事件 Debezium 提供了对 DDL 事件的支持,但需要显式启用相关配置。通过设置 `include.schema.changes` 参数为 `true`,可以确保 DDL 事件被捕获并发送到 Kafka[^1]。默认情况下,这些 DDL 事件会被发送到一个独立的 Kafka Topic 中,通常命名为 `${source.connector.name}.schema-changes.${database.name}`。 ```json { "name": "mysql-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", "tasks.max": "1", "database.hostname": "mysql-server", "database.port": "3306", "database.user": "debezium", "database.password": "dbz", "database.server.id": "184054", "database.server.name": "dbserver1", "table.whitelist": "inventory.customers", "include.schema.changes": "true" // 启用 DDL 事件捕获 } } ``` #### 使用 Kafka Streams 或 KSQL 合并事件 为了将 DDL 和 DML 事件合并到同一个 Kafka Topic 中,可以使用以下两种方法之一: 1. **Kafka Streams API**: 使用 Kafka Streams API 编写自定义逻辑,从 DDL 和 DML 的源 Topics 中读取消息,并将它们合并到一个新的 Kafka Topic 中。以下是示例代码: ```java import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams; import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder; import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream; public class DdlDmlMerger { public static void main(String[] args) { StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); // 从 DDL 和 DML Topics 中读取消息 KStream<String, String> ddlStream = builder.stream("dbserver1.schema-changes.inventory"); KStream<String, String> dmlStream = builder.stream("dbserver1.inventory.customers"); // 将两个流合并 KStream<String, String> mergedStream = ddlStream.merge(dmlStream); // 将合并后的流写入新的 Topic mergedStream.to("combined-events-topic"); KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), getStreamsConfig()); streams.start(); } private static Properties getStreamsConfig() { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("application.id", "ddl-dml-merger"); return props; } } ``` 2. **KSQL**: 如果更倾向于使用声明式方式,可以利用 KSQL 来创建一个合并的 Stream。首先,定义输入的 DDL 和 DML Streams,然后将它们合并到一个新的 Stream 中。 ```sql CREATE STREAM ddl_stream WITH (KAFKA_TOPIC='dbserver1.schema-changes.inventory', VALUE_FORMAT='JSON'); CREATE STREAM dml_stream WITH (KAFKA_TOPIC='dbserver1.inventory.customers', VALUE_FORMAT='JSON'); CREATE STREAM combined_stream AS SELECT * FROM ddl_stream UNION SELECT * FROM dml_stream EMIT CHANGES; ``` #### 注意事项 - 在合并事件时,需要确保消息的格式一致,否则可能会导致解析错误。可以通过编写自定义的转换逻辑来标准化消息格式。 - 如果希望直接在 Debezium 中实现合并功能,可能需要扩展 Debezium 的源代码或使用第三方插件[^1]。
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