Kafka结合CDC做MySQL数据同步
1. 介绍
随着互联网的快速发展和数据规模的急剧增加，数据同步变得越来越重要。CDC（Change Data Capture）是一种常用的数据同步技术，它用于捕获和传输源数据库中的变更并应用到目标数据库中。Kafka是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它具有持久性、高可靠性和可伸缩性的特点。本文将介绍如何使用Kafka结合CDC实现MySQL数据同步。
2. CDC原理
CDC基于数据库的日志文件，通过解析和捕获日志中的变更操作，将其转换为数据流进行传输。MySQL的二进制日志（binlog）是一种常见的CDC源，它记录了数据库中所有的增删改操作。通过解析binlog，我们可以获取到数据库中的变更数据，并将其发送到Kafka进行进一步处理和同步。
3. 环境准备
在开始之前，我们需要准备以下环境：
- 安装并配置好MySQL数据库
- 安装Kafka并启动Kafka集群
4. 使用Debezium进行CDC
Debezium是一个开源的CDC工具，它提供了与常见数据库（如MySQL、PostgreSQL）的集成，并能够将变更数据发送到Kafka。下面是使用Debezium进行MySQL数据同步的示例代码：
// 引用Debezium依赖
<dependency>
<groupId>io.debezium</groupId>
<artifactId>debezium-connector-mysql</artifactId>
<version>1.5.0.Final</version>
</dependency>
// 配置Debezium连接信息
Properties props = new Properties();
props.put("connector.class", "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector");
props.put("database.hostname", "localhost");
props.put("database.port", "3306");
props.put("database.user", "root");
props.put("database.password", "password");
props.put("database.server.id", "1");
props.put("database.server.name", "my-app-connector");
props.put("table.include.list", "db.table1,db.table2");
// 创建Debezium连接
DebeziumEngine<ChangeEvent<String, String>> engine = DebeziumEngine.create(Json.class)
.using(props)
.notifying(record -> {
// 处理接收到的变更数据
String key = record.key();
String value = record.value();
System.out.println("Received change: " + key + " = " + value);
})
.build();
// 启动Debezium引擎
engine.run();
上述代码中，我们首先引入Debezium的依赖，然后配置连接信息，包括数据库的地址、用户名、密码等。接着创建Debezium连接，并通过notifying方法指定对接收到的变更数据进行处理的逻辑。最后，我们调用run方法启动Debezium引擎，开始进行数据同步。
5. 使用Kafka消费数据
在上一步中，我们将变更数据发送到Kafka中。下面是使用Kafka消费数据的示例代码：
// 引用Kafka依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
// 配置Kafka连接信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-consumer-group");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
// 创建Kafka消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
// 订阅主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));
// 消费数据
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
// 处理接收到的数据
String key = record.key();
String value = record.value();
System.out.println("Received message: " + key + " = " + value);
}
}
// 关闭Kafka消费者
consumer.close();
上述代码中，我们首先引
