好的，下面我们开始讲座，内容是如何设计一个基于MySQL的、可扩展的、实时数据分析系统，并利用CDC与流处理技术。 讲座主题：基于MySQL CDC和流处理构建实时数据分析系统 大家好，今天我们来探讨如何构建一个基于MySQL Change Data Capture (CDC) 和流处理技术的实时数据分析系统。随着业务的快速发展，传统的数据分析方式已经难以满足实时性需求。我们需要一种能够近乎实时地捕获MySQL数据库变更，并将其转化为可用于分析的数据流的解决方案。 1. 系统架构概述 一个典型的基于MySQL CDC和流处理的实时数据分析系统，通常包含以下几个核心组件： MySQL数据库: 作为数据源，存储业务数据。 CDC组件: 负责捕获MySQL的变更数据，并将其转换为流式数据。 流处理引擎: 接收CDC产生的变更数据流，进行实时转换、过滤、聚合等处理。 数据存储: 存储经过流处理后的数据，例如ClickHouse、Elasticsearch等。 分析与可视化: 提供分析接口和可视化工具，供用户查询和分析数据。 下面表格更直观的展示了各模块的功能： 组件 功能 技术选型示例 MyS …
如何设计和实现一个基于MySQL的企业级实时数据同步与变更捕获（CDC）系统？
好的，没问题。 企业级MySQL实时数据同步与变更捕获(CDC)系统设计与实现 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨如何设计和实现一个基于MySQL的企业级实时数据同步与变更捕获（CDC）系统。这是一个复杂但非常重要的课题，尤其是在需要实时数据分析、数据仓库、微服务架构等场景下。我会尽量以通俗易懂的方式讲解，并结合实际代码示例，帮助大家理解核心概念和实现细节。 1. 需求分析与设计原则 在开始设计之前，我们需要明确需求和设计原则。 需求： 实时性： 尽可能低延迟地捕获MySQL数据库的变更。 可靠性： 确保数据变更的完整性和一致性，避免数据丢失或错误。 可扩展性： 系统能够处理高并发的变更请求。 易维护性： 系统的架构清晰，易于监控和维护。 灵活性： 系统能够支持多种目标数据存储，如Kafka、Elasticsearch、HBase等。 设计原则： 最小侵入性： 尽量减少对MySQL数据库的性能影响。 解耦： 将各个组件解耦，提高系统的灵活性和可维护性。 可配置性： 允许用户根据实际需求配置系统参数。 监控： 提供完善的监控指标，方便运维人员及时发现和解决问题。 2. 核心技术选型 M …
MySQL高阶讲座之：`MySQL`与`Kafka`的`CDC`：`Debezium`的`Binlog`解析与事件驱动架构。
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 …
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缓存与数据库双写一致性：延时双删、消息队列或 CDC 方案
好的，朋友们，各位技术大咖，大家好！我是你们的老朋友，爱码如命，视Bug如仇的编程老司机。今天咱们来聊聊一个让无数程序员夜不能寐、茶饭不思的难题：缓存与数据库双写一致性！ 想象一下，你精心设计了一个电商网站，商品信息展示得那叫一个丝滑流畅，用户体验简直棒呆。这背后，缓存功不可没。它就像你的超级秘书，快速响应用户的请求，减轻数据库的压力。但是，一旦数据库的数据发生变化，缓存里的数据也必须同步更新，否则就会出现“货不对板”的情况，用户就会抱怨：“这都2024年了，怎么我看到的还是去年的价格？” 😱 这种数据不一致，轻则影响用户体验，重则导致交易错误，损失金钱。所以，保证缓存与数据库的双写一致性，就如同守护你的钱包一样重要！ 今天，咱们就来深入剖析几种常见的解决方案，看看它们各自的优缺点，以及在哪些场景下更适用。保证让你听得明白，学得会，用得上！ 第一章：缓存，你的超级秘书与甜蜜的烦恼 首先，咱们来简单回顾一下缓存的作用。缓存就像你的电脑的内存条，速度快，容量小，用来存储经常访问的数据。当用户请求数据时，先从缓存中查找，如果找到了（命中），就直接返回，速度杠杠的！如果没找到（未命中），再去数 …
实时数仓构建：Flink CDC 与 Doris/ClickHouse 实践
好的，各位老铁，大家好！我是你们的老朋友，人送外号“代码界段子手”的程序猿小张。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊这实时数仓构建的那些事儿。主题嘛，就是“Flink CDC 与 Doris/ClickHouse 实践”。 说起数据仓库，那可是企业数字化转型的基石啊！没有它，你就像在黑夜里开车，啥也看不见，决策全靠猜，那不得撞得头破血流？😂 而实时数仓，更是数据仓库中的战斗机，能让你第一时间掌握数据脉搏，做出最敏锐的反应。 那么，问题来了，如何才能高效地构建一个实时数仓呢？别急，今天我就给大家分享一套“三板斧”： Flink CDC 抓数据，Doris/ClickHouse 扛查询，再加点调优小技巧，保证你玩转实时数仓！ 第一板斧：Flink CDC – 数据抓取的“神兵利器” 想象一下，你的业务数据像一条奔腾不息的河流，源源不断地产生。传统的数据抽取方式，就像拿着个勺子，一点一点地舀，速度慢不说，还容易丢三落四。等你好不容易舀了一勺，河水都流到下游去了，这数据还有啥实时性可言？ 这时候，Flink CDC 就闪亮登场了！它就像一个“水泵”，能够实时地从你的数据库中抽取数据 …