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基于Hazelcast Jet与Debezium实现MySQL变更数据捕获(CDC)的完整实践指南

2025-06-19 09:36:20作者:姚月梅Lane

概述

在现代数据架构中,变更数据捕获(Change Data Capture, CDC)是一项关键技术,它能够实时捕获数据库中的变更事件,并将这些事件传递给下游系统。本文将详细介绍如何使用Hazelcast Jet结合Debezium和Kafka构建一个完整的CDC解决方案。

技术栈组成

这个演示项目构建了一个完整的CDC流水线,包含以下核心组件:

  1. MySQL数据库 - 作为数据源,存储业务数据
  2. Debezium - 作为CDC工具,捕获数据库变更
  3. Kafka - 作为消息中间件,存储变更事件
  4. Zookeeper - 为Kafka提供协调服务
  5. Hazelcast Jet - 作为流处理引擎,实时处理变更事件

环境准备

系统要求

  • 已安装Docker和Docker Compose
  • 确保Docker服务正在运行
  • 建议分配至少4GB内存给Docker

项目构建

使用Maven构建项目:

mvn clean package

架构详解

服务组件

整个系统由以下Docker服务构成:

  1. MySQL服务:预配置了示例数据和Debezium所需的权限
  2. Hazelcast Jet集群:处理变更数据的流处理引擎
  3. Zookeeper:Kafka的依赖服务
  4. Kafka Broker:存储变更事件
  5. Kafka Connect:运行Debezium连接器

数据流向

  1. Debezium监控MySQL的binlog
  2. 变更事件被发送到Kafka
  3. Hazelcast Jet消费Kafka中的变更事件
  4. Jet处理后将结果存入IMap并输出日志

操作指南

启动系统

make up

此命令将启动所有服务,但不会立即启动Debezium连接器。

初始化Debezium连接器

make startDebezium

这会使用预定义的配置启动MySQL连接器,配置包括:

  • 连接MySQL的凭证
  • 监控的数据库和表
  • Kafka相关设置

监控系统运行

查看各组件日志:

  • Kafka Connect日志make tailKafkaConnect
  • Hazelcast Jet日志make tailServer
  • Kafka主题内容make tailKafkaCustomersTopic

数据处理流程

初始快照

Debezium首次启动时会执行以下操作:

  1. 获取数据库当前状态的快照
  2. 将快照数据写入Kafka
  3. 开始持续监控binlog变更

变更事件处理

Hazelcast Jet流水线会:

  1. 从Kafka主题dbserver1.inventory.customers消费事件
  2. 解析事件内容
  3. 将事件存入IMap
  4. 在日志中输出事件详情

事件结构示例

一个典型的更新事件包含:

{
  "before": { /* 更新前的数据 */ },
  "after": { /* 更新后的数据 */ },
  "source": { /* 事件源信息 */ },
  "op": "u" /* 操作类型 */
}

实际操作演示

连接MySQL

make connectDb

查询示例数据

SELECT * FROM customers;

触发数据变更

执行更新操作:

UPDATE customers SET first_name='Anne Marie' WHERE id=1004;

观察变更事件

在Hazelcast Jet日志中可以看到对应的变更事件被处理。

高级主题

性能考量

  1. 批量处理:可以配置Jet的批处理大小优化吞吐量
  2. 并行处理:根据分区数调整并行度
  3. 容错机制:利用Jet的容错特性确保数据不丢失

扩展场景

  1. 多表关联:可以扩展处理多个相关表的变更
  2. 复杂转换:在Jet流水线中添加数据转换逻辑
  3. 下游集成:将处理结果发送到其他系统

常见问题排查

  1. 连接问题:检查各服务网络连通性
  2. 权限问题:确认Debezium有足够数据库权限
  3. 配置错误:验证连接器配置是否正确

总结

本文详细介绍了使用Hazelcast Jet构建CDC解决方案的完整流程。通过这个方案,企业可以实现:

  • 实时数据变更捕获
  • 低延迟的事件处理
  • 可靠的数据管道
  • 灵活的下游集成

这种架构特别适合需要实时数据同步的场景,如缓存更新、数据分析、事件驱动架构等。

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