Debezium CDC概述

debezium概述

Debezium是一个开源项目，用于捕获数据库的变更事件，并将其转换为可靠的流式数据流，为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台。你可以安装并且配置Debezium去监控你的数据库，然后你的应用就可以消费对数据库的每一个行级别(row-level)的更改。

debezium架构

根据 debezium 官方材料可以了解到，其对应的有三种架构方式。

Debezium + Apache Kafka Connect

最常见的是，Debezium是通过Apache Kafka连接部署的。Kafka Connect是一个用于实现和操作的框架和运行时
- 源连接器，如Debezium，它将数据摄取到Kafka
- 接收连接器，它将数据从Kafka主题写入到其他系统。
下图显示了一个基于Debezium的CDC管道的架构:

Debezium是一个捕获数据更改(CDC)平台，并且利用Kafka和Kafka Connect实现了自己的持久性、可靠性和容错性。每一个部署在Kafka Connect分布式的、可扩展的、容错性的服务中的connector监控一个上游数据库服务器，捕获所有的数据库更改，然后记录到一个或者多个Kafka topic(通常一个数据库表对应一个kafka topic)。
Debezium Server

Debezium 的另一种部署方法是使用Debezium 服务器。Debezium Server是一个可配置、开箱即用的应用程序。通过Debezium server，可以将源数据库流式变化事件同步到各种不同的消息基础设施。
作为嵌入式引擎

使用Debezium连接器的另一种方法是嵌入式引擎。在这种情况下，Debezium不会通过Kafka Connect运行，而是作为一个嵌入到定制Java应用程序中的库运行。这对于在应用程序内部使用更改事件非常有用，而不需要部署完整的Kafka和Kafka连接集群，或者将更改流到其他消息传递代理(如Amazon Kinesis)。

官方文档：Debezium Architecture

Debezium的应用场景

Debezium在实时数据同步、数据仓库的变更捕获、事件驱动架构、多系统同步与集成以及特定业务需求等方面都有广泛的应用场景。通过捕获数据库的变更事件并将其转换为可靠的流式数据流，Debezium为数据的实时处理和分析提供了有力的支持。Debezium 通过解析数据库的二进制日志（如 MySQL 的 binlog）或使用其他数据库的 WAL（Write-Ahead Logging）来捕获数据变更，使得它能够提供精确、低延迟的数据流，以下是 Debezium 的一些主要应用场景：

实时数据集成：将数据库变更实时同步到数据湖、数据仓库或实时分析系统。
微服务数据更新：在微服务架构中，捕获数据库变更并更新相关联的微服务。
事件驱动架构：构建事件驱动架构，利用捕获的数据变更作为事件源。例如，当订单数据库中的订单状态发生变化时，Debezium可以捕获这一变化，并触发相应的通知、日志记录或业务逻辑处理。
数据迁移：在不停机的情况下，将数据从一个数据库迁移到另一个数据库。
数据副本同步：创建实时数据副本，用于报告、备份或灾难恢复。
变更数据捕获（CDC）：捕获数据库表的插入、更新和删除操作，用于数据同步或审计。
多数据中心同步：在多个数据中心之间同步数据，以提高数据的可用性和冗余。
缓存更新：当数据库数据发生变化时，实时更新缓存系统中的相应条目或使缓存中的相关条目失效，从而确保缓存数据的准确性和一致性。
复杂事件处理：基于流数据构建复杂事件处理系统，用于监控、欺诈检测等。捕获数据变更日志，可用于数据审计、合规性检查，帮助跟踪数据修改的历史
消息队列：将数据库变更作为消息发送到消息队列系统（如Kafka、Amazon Kinesis、Google Cloud Pub/Sub等），用于后续处理。

以上就是Debezium的主要应用场景，在电子商务领域，Debezium可以用于实时监控订单数据库的变化，并将变化的订单信息传递给其他系统进行处理（如库存更新、支付处理等）。在金融领域，Debezium可以用于实时监控交易数据库的变化，并将交易信息传递给风控系统、审计系统等进行实时监控和分析。

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