数据变更捕获CDC与Debezium管道实践

概述CDC 将数据库变更流式采集并传递到下游系统（如 Kafka/Sink），实现近实时同步与解耦。本文提供 Debezium 与 Kafka Connect 的落地实践与验证方法。架构与组件（已验证）Debezium Connector：读取 binlog/WAL；支持 MySQL/Postgres 等；Kafka Connect：统一连接器运行与管理；Sink：下游存储或服务（Elastic/ClickHouse/自定义）。关键配置快照模式：`initial` 首次全量，之后增量；断点续传：启用 `offset.storage` 与持久化；exactly-once：结合事务性生产或幂等消费保证不重不丢；schema 演进：注册表与兼容策略（向后兼容）。去重与幂等事件键：使用主键或业务键；幂等消费：记录 `eventId` 或版本，重复事件不产生副作用。示例（片段）{ "name": "inventory-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", "database.hostname": "mysql", "database.user": "debezium", "database.password": "secret", "database.server.id": "184054", "database.server.name": "dbserver1", "table.include.list": "inventory.customers", "snapshot.mode": "initial" } } 验证与监控指标：延迟、事件速率、错误率、快照耗时；回归：发布前后事件一致性比对与端到端延迟；常见误区未持久化 offset 导致断点丢失；无幂等消费造成重复处理；无兼容策略导致 schema 变更破坏下游。结语以 Debezium+Kafka Connect 为核心，配合快照/断点与幂等治理，并以监控与回归验证，CDC 管道可在生产场景稳定运行。