MySQL高阶讲座之：`MySQL`与`Kafka`的`CDC`：`Debezium`的`Binlog`解析与事件驱动架构。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点硬核的，关于 MySQL 和 Kafka 勾搭成奸…哦不，是强强联合的秘密武器：Debezium！

开场白：数据这厮，太不老实了！

在互联网世界里，数据就是金钱，谁掌握了数据，谁就掌握了财富密码（误）。但是，数据这玩意儿它不老实啊，它总是在不停地变化，就像你女朋友的心情一样。

特别是对于 MySQL 这种关系型数据库来说，数据变更简直是家常便饭。增删改查，一刻不停。那问题来了，其他系统怎么实时感知到这些变化呢？难道要不停地轮询 MySQL，问它：“你变了吗？你变了吗？” 这也太傻了吧！不仅浪费资源，还延迟贼高。

所以，我们需要一种更优雅的方式，让 MySQL 主动告诉我们：“老子变了！快来看！” 这就是 CDC (Change Data Capture) 的魅力所在。

第一幕：Binlog 的秘密花园

要实现 CDC，首先得找到数据变化的源头。在 MySQL 里面，这个源头就是 Binlog (Binary Log)。

Binlog 记录了所有对 MySQL 数据库的修改操作，包括 INSERT、UPDATE、DELETE 等等。它就像一个日记本，详细记录了数据库发生的每一件事。

想要开启 Binlog，需要在 MySQL 的配置文件 (my.cnf 或 my.ini) 中进行设置，比如：

[mysqld]
log_bin = mysql-bin
binlog_format = ROW
server_id = 1

log_bin = mysql-bin: 启用 Binlog，并指定 Binlog 文件的前缀为 mysql-bin。
binlog_format = ROW: 指定 Binlog 的格式为 ROW。这个格式会记录每一行数据的变化，更适合 CDC。还有另外两种格式 STATEMENT 和 MIXED, STATEMENT 记录的是SQL语句, MIXED 则是两种的混合. 优先推荐ROW 格式。
server_id = 1: 指定 MySQL 服务器的唯一 ID。在集群环境中，每个服务器的 ID 必须不同。

重启 MySQL 服务后，Binlog 就开始工作了。你可以通过 SHOW BINARY LOGS; 命令查看当前的 Binlog 文件列表。

第二幕：Debezium 闪亮登场

有了 Binlog，接下来就是 Debezium 的表演时间了！Debezium 是一个开源的 CDC 平台，它能够实时地捕获数据库的变化，并将这些变化以事件的形式发送到 Kafka 中。

Debezium 的核心组件是 Connector，它负责连接到数据库，读取 Binlog，并将数据变化转换为 Kafka 事件。Debezium 支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等等。

咱们今天的主角是 MySQL Connector，它能够读取 MySQL 的 Binlog，并将数据变化转换为 Kafka 事件。

第三幕：Debezium 的安装与配置

首先，你需要下载 Debezium 的 MySQL Connector 的插件。可以从 Debezium 官网下载，也可以使用 Maven 或 Gradle 来管理依赖。

其次，你需要将 Connector 插件安装到 Kafka Connect 中。Kafka Connect 是 Kafka 提供的一个用于连接外部系统的框架。

假设你已经安装了 Kafka 和 Kafka Connect，并且 Debezium Connector 插件已经安装到 Kafka Connect 的插件目录中。接下来，你需要创建一个 Connector 配置，告诉 Kafka Connect 如何连接到 MySQL 数据库，以及如何处理数据变化。

这是一个 Connector 配置的例子 (JSON 格式)：

{
  "name": "inventory-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.hostname": "your_mysql_host",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "your_mysql_user",
    "database.password": "your_mysql_password",
    "database.server.id": "85744",
    "database.server.name": "inventory",
    "database.include.list": "inventory",
    "table.include.list": "inventory.products",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "your_kafka_brokers",
    "database.history.kafka.topic": "schema-changes.inventory",
    "include.schema.changes": "true",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "key.converter.schemas.enable": "false",
    "value.converter.schemas.enable": "false"
  }
}

让我们来解读一下这个配置：

connector.class: 指定 Connector 的类名，这里是 io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector，表示使用 MySQL Connector。
tasks.max: 指定 Connector 的最大任务数，这里是 1，表示只使用一个任务。
database.hostname: 指定 MySQL 服务器的主机名。
database.port: 指定 MySQL 服务器的端口号。
database.user: 指定连接 MySQL 服务器的用户名。
database.password: 指定连接 MySQL 服务器的密码。
database.server.id: 指定 MySQL 服务器的唯一 ID，必须与 MySQL 配置文件中的 server_id 保持一致。
database.server.name: 指定 MySQL 服务器的逻辑名称，这个名称会作为 Kafka Topic 的前缀。
database.include.list: 指定需要捕获的数据库列表，这里是 inventory，表示只捕获 inventory 数据库的变化。
table.include.list: 指定需要捕获的表列表，这里是 inventory.products，表示只捕获 inventory 数据库的 products 表的变化。
database.history.kafka.bootstrap.servers: 指定 Kafka Broker 的地址。
database.history.kafka.topic: 指定用于存储数据库 Schema 历史信息的 Kafka Topic。
include.schema.changes: 指定是否将 Schema 变化也发送到 Kafka 中。
key.converter 和 value.converter: 指定 Kafka Key 和 Value 的序列化和反序列化方式。这里使用 JsonConverter，表示使用 JSON 格式。
key.converter.schemas.enable 和 value.converter.schemas.enable: 指定是否在 JSON 中包含 Schema 信息。

将这个配置文件保存为 inventory-connector.json，然后使用 Kafka Connect 的 REST API 创建 Connector：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" 
     -d @inventory-connector.json 
     http://your_kafka_connect_host:8083/connectors

如果一切顺利，Kafka Connect 就会启动 Debezium MySQL Connector，开始监听 MySQL 的 Binlog，并将数据变化发送到 Kafka 中。

第四幕：Kafka 事件的结构

Debezium 发送到 Kafka 中的事件是 JSON 格式的，它包含以下几个部分：

schema: 描述事件的 Schema 信息。
payload: 包含实际的数据变化。

对于 INSERT 事件，payload 包含 before 和 after 两个字段。before 字段为空，after 字段包含插入后的数据。

对于 UPDATE 事件，payload 也包含 before 和 after 两个字段。before 字段包含更新前的数据，after 字段包含更新后的数据。

对于 DELETE 事件，payload 包含 before 和 after 两个字段。before 字段包含删除前的数据，after 字段为空。

这是一个 INSERT 事件的例子：

{
  "schema": {
    "type": "struct",
    "fields": [
      // ... Schema 信息 ...
    ],
    "optional": false,
    "name": "inventory.inventory.products.Envelope"
  },
  "payload": {
    "before": null,
    "after": {
      "id": 101,
      "name": "Amazing Product",
      "description": "This is an amazing product.",
      "weight": 1.23
    },
    "source": {
      "version": "1.9.7.Final",
      "connector": "mysql",
      "name": "inventory",
      "ts_ms": 1678886400000,
      "snapshot": "false",
      "db": "inventory",
      "sequence": null,
      "table": "products",
      "server_id": 85744,
      "gtid": null,
      "file": "mysql-bin.000003",
      "pos": 154
    },
    "op": "c",
    "ts_ms": 1678886400000,
    "transaction": null
  }
}

before: null，因为这是一个 INSERT 事件。
after: 包含插入后的数据，包括 id、name、description 和 weight 字段。
source: 包含事件的来源信息，包括 Debezium 版本、Connector 类型、数据库名称、表名称等等。
op: 表示操作类型，c 表示 CREATE (INSERT)。
ts_ms: 表示事件发生的时间戳。

第五幕：事件驱动架构的威力

有了 Kafka 中的数据变化事件，我们就可以构建事件驱动架构 (Event-Driven Architecture, EDA) 了。

EDA 是一种软件架构模式，它基于事件的发布和订阅来实现系统之间的解耦。在 EDA 中，系统组件通过发布事件来通知其他组件发生了什么事情，而其他组件可以订阅这些事件，并根据事件的内容做出相应的处理。

使用 Debezium 和 Kafka 构建 EDA 的流程如下：

MySQL 数据库发生数据变化。
Debezium MySQL Connector 捕获这些变化，并将它们转换为 Kafka 事件。
Kafka 将这些事件存储在 Kafka Topic 中。
其他系统组件订阅 Kafka Topic，接收数据变化事件。
系统组件根据事件的内容做出相应的处理，例如更新缓存、发送通知、触发业务逻辑等等。

这种架构的优点是：

实时性: 数据变化可以实时地传播到其他系统组件。
解耦性: 系统组件之间通过事件进行通信，不需要直接依赖彼此。
可扩展性: 可以很容易地添加或删除系统组件，而不会影响其他组件的运行。

第六幕：代码实战：消费 Kafka 事件

为了更好地理解如何使用 Kafka 事件，咱们来写一个简单的 Java 程序，消费 Kafka Topic 中的事件，并将它们打印到控制台上。

首先，你需要添加 Kafka Consumer 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
</dependency>

然后，你可以编写以下代码：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 配置 Kafka Consumer
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "your_kafka_brokers");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        // 2. 创建 Kafka Consumer
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        // 3. 订阅 Kafka Topic
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("inventory.inventory.products"));

        // 4. 循环消费 Kafka 事件
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println("Received message: " + record.value());
            }
        }
    }
}

这段代码做了以下几件事：

配置 Kafka Consumer，包括 Kafka Broker 的地址、Consumer Group 的 ID、Key 和 Value 的反序列化方式等等。
创建 Kafka Consumer。
订阅 Kafka Topic，这里订阅的是 inventory.inventory.products Topic，它包含了 inventory 数据库的 products 表的数据变化事件。
循环消费 Kafka 事件，并将每个事件的内容打印到控制台上。

运行这段代码，你就可以看到 Kafka Topic 中的数据变化事件了。

第七幕：Debezium 的高级特性

Debezium 除了基本的 CDC 功能之外，还提供了一些高级特性，例如：

Schema Evolution: 自动处理数据库 Schema 的变化。当数据库的 Schema 发生变化时，Debezium 会自动更新 Kafka 事件的 Schema，并通知消费者。
Snapshotting: 在 Connector 启动时，可以创建一个数据库的快照，并将快照数据发送到 Kafka 中。这可以用于初始化下游系统的数据。
Filtering and Transformation: 可以对数据变化事件进行过滤和转换，例如只捕获某些特定的列，或者将数据转换为不同的格式。
Heartbeat Monitoring: 可以定期发送心跳消息到 Kafka 中，用于监控 Connector 的运行状态。

第八幕：总结与展望

今天咱们一起学习了 MySQL 和 Kafka 的 CDC 技术，以及 Debezium 的使用。Debezium 是一个强大的 CDC 平台，它可以帮助你实时地捕获数据库的变化，并将这些变化以事件的形式发送到 Kafka 中。

使用 Debezium 和 Kafka 构建事件驱动架构，可以实现系统之间的解耦，提高系统的实时性和可扩展性。

当然，Debezium 还有很多其他的特性和用法，等待你去探索和发现。希望今天的讲座能够帮助你入门 CDC 技术，并在实际项目中应用它。

表格总结：Debezium 配置参数

参数名	描述
`connector.class`	指定 Connector 的类名
`tasks.max`	指定 Connector 的最大任务数
`database.hostname`	指定 MySQL 服务器的主机名
`database.port`	指定 MySQL 服务器的端口号
`database.user`	指定连接 MySQL 服务器的用户名
`database.password`	指定连接 MySQL 服务器的密码
`database.server.id`	指定 MySQL 服务器的唯一 ID
`database.server.name`	指定 MySQL 服务器的逻辑名称，会作为 Kafka Topic 的前缀
`database.include.list`	指定需要捕获的数据库列表
`table.include.list`	指定需要捕获的表列表
`database.history.kafka.bootstrap.servers`	指定 Kafka Broker 的地址
`database.history.kafka.topic`	指定用于存储数据库 Schema 历史信息的 Kafka Topic
`include.schema.changes`	指定是否将 Schema 变化也发送到 Kafka 中
`key.converter`	指定 Kafka Key 的序列化和反序列化方式
`value.converter`	指定 Kafka Value 的序列化和反序列化方式
`key.converter.schemas.enable`	指定是否在 Kafka Key 的 JSON 中包含 Schema 信息
`value.converter.schemas.enable`	指定是否在 Kafka Value 的 JSON 中包含 Schema 信息

好啦，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！下次再见！

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