如何利用MySQL CDC实现数据实时同步与变更捕获？

MySQL CDC（变更数据捕获）

一、基本原理

1. Binlog

Binlog（Binary Log），即二进制日志，是MySQL用于记录数据库所有更改操作的日志，它是MySQL复制（Replication）的基础，记录了所有对数据库进行修改的SQL语句，通过启用binlog，可以将所有数据修改操作记录下来，包括插入、更新和删除等。

2. binlog格式

Statement：记录每一行数据的修改细节，不记录上下文信息，这种模式的优点是节省空间，但缺点是无法捕捉到一些特定函数的返回值，可能导致主从复制的数据不一致。

Mixed：结合了Statement和Row两种模式，一般在Mysql5.7.7及以上版本使用，它在Statement模式下记录大部分内容，当遇到无法准确复制的SQL时，会以Row格式记录。

Row：记录每一行数据的修改，不记录上下文信息，这种模式的优点是能够详细记录每一行的变化，确保数据一致性，但缺点是日志文件较大，占用更多存储空间。

3. 实现步骤

配置MySQL以启用binlog

在MySQL配置文件中添加以下参数：

   [mysqld]
   log-bin=mysql-bin
   binlog-format=ROW
   binlog-row-image=full

重启MySQL实例使配置生效。

使用CDC工具连接MySQL并捕获binlog

常用的CDC工具包括Debezium、Maxwell等，这些工具可以通过解析binlog来捕获数据变化。

解析binlog内容

解析binlog中的事务和数据操作，将其转换为结构化的数据格式，如JSON或CSV。

将数据推送到下游处理过程

将解析后的数据发送到实时计算引擎、数据仓库或其他数据处理系统。

二、应用场景

1. 实时数据同步

企业应用系统需要将MySQL的数据同步到其他数据源（如缓存、数据仓库、搜索引擎等），可以使用MySQL CDC实现实时数据同步，通过截取MySQL主从复制流中的binlog，将数据实时同步到其他目标数据源，确保数据的最新状态。

2. 实时计算

MySQL CDC可以将数据变更事件实时推送到流式计算引擎（如Apache Flink、Apache Spark等）进行实时计算和分析，通过将实时计算的结果写回MySQL中，可以实现实时的数据统计、分析和决策支持。

3. 数据集成

MySQL CDC可以作为数据集成的中间层，通过解析binlog实现异构数据的读取和写入，可以将MySQL中的数据同步到MongoDB中，或将Kafka中的数据写入MySQL中，这样，在各个数据系统之间实现快速、实时、可靠的数据集成。

三、实战案例

1. 安装Debezium Connector

Debezium是一种流行的开源CDC实现，支持从MySQL、PostgreSQL等关系型数据库中提取数据变更并将其广播到Kafka，以下是使用Docker安装Debezium Connector的步骤：

docker run -it --rm --name debezium 
  -p 8083:8083 debezium/connect

2. 创建MySQL实例和新表

CREATE DATABASE demo;
USE demo;
CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  age INT NOT NULL
);

3. 启用binlog

在MySQL的配置文件中设置启用binlog：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
binlog-row-image=full

重启MySQL实例。

4. 创建Debezium连接

执行以下curl命令，创建与MySQL实例的连接：

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d '
{
  "name": "demo-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "database.hostname": "mysql",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "root",
    "database.password": "root",
    "database.server.id": "1",
    "database.server.name": "test",
    "database.include.list": "demo",
    "table.include.list": "demo.user",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
    "database.history.kafka.topic": "schema-changes.demo"
  }
}'

5. 查看数据变更

现在可以通过监控Kafka中的实时数据变更事件来捕获MySQL的数据变更信息：

docker run -it --rm --name debezium-toolkit --link debezium:kafka --network mysql-cdc_default debezium/tooling:latest 
debezium-connector-mysql/bin/mysqlbinlog --raw --verbose -d demo -t user --schema=test --host=kafka --port=9092

在另一个终端窗口中，进行如下的MySQL插入操作：

USE demo;
INSERT INTO user(name, age) VALUES('john', 18);

插入完成后，Debezium即会输出以下信息表示成功推送该数据变更：

#...chunk of binlog...
{
    "database": "demo",
    "table": "user",
    "type": "insert",
    "ts": 1633093513,
    "xid": 1,
    "commit": 1,
    "data": {
        "id": "1",
        "name": "john",
        "age": 18
    }
}

四、常见问题解答（FAQs）

1. 如何在MySQL中增加CDC数据的大小限制？

可以通过修改MySQL配置文件中的max_binlog_size和max_binlog_files参数来控制二进制日志的大小和数量，默认情况下，max_binlog_size参数的值为1GB，max_binlog_files参数的值为1000，这意味着MySQL最多可以保存1000个大小为1GB的二进制日志文件，如果需要增加CDC数据的大小限制，可以增加这两个参数的值，需要注意的是，增加日志文件数量会增加磁盘空间的使用，可能会对系统性能产生影响，还可以使用第三方CDC工具，这些工具通常具有更高级的功能，可以根据需求灵活调整CDC数据的大小限制。

2. MySQL CDC与其他ETL工具的区别是什么？

传统的ETL（Extract, Transform, Load）工具主要用于批量数据处理，通常会按照固定的调度周期（如每天、每周）从源数据库中抽取数据，进行转换和加载到目标数据库或数据仓库中，这种方式适用于数据量较小、实时性要求不高的场景，而MySQL CDC则专注于实时捕获数据库中的数据变更，并将这些变更实时传输到下游系统进行处理，它能够提供更低延迟、更高效的数据传输方式，适用于需要实时数据同步和处理的场景，CDC工具通常具有更高的灵活性和可扩展性，可以根据实际需求定制开发各种功能模块。