CDC（变化数据捕获）同步技术详解

一、CDC（Change Data Capture）变化数据捕获概念

1、变化数据捕获简称CDC，抽取处理需要重点考虑增量抽取，假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。

注意： 当你能够识别并获得最近发生变化的数据时，抽取及其后面的转换、装载操作显然都会变得更高效，因为这样需要处理的数据量就会少很多。

二、CDC（变化数据捕获）分类

1、 CDC大体可以分为两种：

（1）侵入式：是指CDC操作会给源系统带来性能的影响。只要CDC操作以任何一种方式对源库执行了SQL语句，就可以认为是侵入式的CDC。

（2）非侵入式：对源系统不具有侵入性。

2、CDC变化数据捕获的方法：

（1）时间戳方法：需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。

（2）快照方法：可以使用数据库系统自带的机制实现，如Oracle的物化视图技术，也可以自己实现相关逻辑，但会比较复杂。

（3）触发器方式：是关系数据库系统具有的特性，源表上建立的触发器会在对该表执行insert、update、delete等语句时被触发，触发器中的逻辑用于捕获数据的变化。

（4）日志方式：可以使用应用日志或系统日志，这种方式对源系统不具有侵入性，但需要额外的日志解析工作。

3、总结：

（1）基于时间戳的CDC、基于触发器的CDC、基于快照的CDC是侵入性的；

（2）基于日志的CDC是非侵入性的。

三、主与辅的存储组件之间数据同步和复制

1、应用层多写：这是实现最简单、依赖最少的一种实现方式，通常采取的方式是在应用代码中先向主存储写数据，后向辅存储写数据。这种方式不是很严谨，通常用在对数据可靠性要求不是很高的场景。因为存在的问题有很多，一是很难保证主与辅之间的数据一致性，无法处理数据写入失效问题；二是数据写入的消耗堆积在应用层，加重应用层的代码复杂度和计算负担，不是一种解耦很好的架构；三是扩展性较差，数据同步逻辑固化在代码中，比较难灵活添加辅存储。

2、异步队列复制：这是目前被应用比较广的架构，应用层将派生数据的写入通过队列来异步化和解耦。这种架构下可将主存储和辅存储的数据写入都异步化，也可仅将辅存储的数据写入异步化。第一种方式必须接受主存储可异步写入，否则只能采取第二种方式。而如果采用第二种方式的话，也会遇到和上一种『应用层多写』方案类似的问题，应用层也是多写，只不过是写主存储与队列，队列来解决多个辅存储的写入和扩展性问题。

3、CDC（Change Data Capture）技术：这种架构下数据写入主存储后会由主存储再向辅存储进行同步，对应用层是最友好的，只需要与主存储打交道。主存储到辅存储的数据同步，则可以再利用异步队列复制技术来做。不过这种方案对主存储的能力有很高的要求，必须要求主存储能支持CDC技术。一个典型的例子就是MySQL+Elasticsearch的组合架构，Elasticsearch的数据通过MySQL的binlog来同步，binlog就是MySQL的CDC技术。

最后

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