Знакомство с Debezium — CDC для Apache Kafka

В своей работе я часто сталкиваюсь с новыми техническими решениями/программными продуктами, информации о которых в русскоязычном интернете довольно мало. Этой статьей постараюсь восполнить один такой пробел примером из своей недавней практики, когда потребовалось настроить отправку CDC-событий из двух популярных СУБД (PostgreSQL и MongoDB) в кластер Kafka при помощи Debezium. Надеюсь, эта обзорная статья, появившаяся по итогам проделанной работы, окажется полезной и другим.

Что за Debezium и вообще CDC?

Debezium — представитель категории программного обеспечения CDC (Capture Data Change), а если точнее — это набор коннекторов для различных СУБД, совместимых с фреймворком Apache Kafka Connect.

Это Open Source-проект, использующий лицензию Apache License v2.0 и спонсируемый компанией Red Hat. Разработка ведётся с 2016 года и на данный момент в нем представлена официальная поддержка следующих СУБД: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQL Server. Также существуют коннекторы для Cassandra и Oracle, но на данный момент они находятся в статусе «раннего доступа», а новые релизы не гарантируют обратной совместимости.

Если сравнивать CDC с традиционным подходом (когда приложение читает данные из СУБД напрямую), то к его главным преимуществам относят реализацию стриминга изменения данных на уровне строк с низкой задержкой, высокой надежностью и доступностью. Последние два пункта достигаются благодаря использованию кластера Kafka в качестве хранилища CDC-событий.

Также к достоинствам можно отнести тот факт, что для хранения событий используется единая модель, поэтому конечному приложению не придётся беспокоиться о нюансах эксплуатации различных СУБД.

Наконец, благодаря использованию брокера сообщений открывается простор для горизонтального масштабирования приложений, отслеживающих изменения в данных. При этом влияние на источник данных сводится к минимуму, поскольку получение данных происходит не напрямую из СУБД, а из кластера Kafka.

Об архитектуре Debezium

Использование Debezium сводится к такой простой схеме:

СУБД (как источник данных) → коннектор в Kafka Connect → Apache Kafka → консьюмер

В качестве иллюстрации приведу схему с сайта проекта:

Однако эта схема мне не очень нравится, поскольку складывается впечатление, что возможно только использование sink-коннектора.

В действительности же ситуация отличается: наполнение вашего Data Lake (последнее звено на схеме выше) ­— это не единственный способ применения Debezium. События, отправленные в Apache Kafka, могут быть использоваться вашими приложениями для решения различных ситуаций. Например:

• удаление неактуальных данных из кэша;
• отправка уведомлений;
• обновления поисковых индексов;
• некое подобие логов аудита;
• …

В случае, если у вас приложение на Java и нет необходимости/возможности использовать кластер Kafka, существует также возможность работы через embedded-коннектор. Очевидный плюс в том, что с ним можно отказаться от дополнительной инфраструктуры (в виде коннектора и Kafka). Однако это решение объявлено устаревшим (deprecated) с версии 1.1 и больше не рекомендуется к использованию (в будущих релизах его поддержку могут убрать).

В данной статье будет рассматриваться рекомендуемая разработчиками архитектура, которая обеспечивает отказоустойчивость и возможность масштабирования.

Конфигурация коннектора

Для того, чтобы начать отслеживать изменения самой главной ценности — данных, — нам потребуются:

1. источник данных, которым может являться MySQL начиная с версии 5.7, PostgreSQL 9.6+, MongoDB 3.2+ (полный список);
2. кластер Apache Kafka;
3. инстанс Kafka Connect (версии 1.x, 2.x);
4. сконфигурированный коннектор Debezium.

Работы по первым двум пунктам, т.е. процесс инсталляции СУБД и Apache Kafka, выходят за рамки статьи. Однако для тех, кто хочет развернуть всё в песочнице, в официальном репозитории с примерами есть готовый docker-compose.yaml.

Мы же остановимся подробнее на двух последних пунктах.

0. Kafka Connect

Здесь и далее в статье все примеры конфигурации рассматриваются в контексте Docker-образа, распространяемого разработчиками Debezium. Он содержит все необходимые файлы плагинов (коннекторы) и предусматривает конфигурацию Kafka Connect при помощи переменных окружения.

В случае, если предполагается использование Kafka Connect от Confluent, потребуется самостоятельно добавить плагины необходимых коннекторов в директорию, указанную в plugin.path или задаваемую через переменную окружения CLASSPATH. Настройки воркера Kafka Connect и коннекторов определяются через конфигурационные файлы, которые передаются аргументами к команде запуска воркера. Подробнее см. в документации.

Весь процесс по настройке Debeizum в варианте с коннектором осуществляется в два этапа. Рассмотрим каждый из них:

1. Настройка фреймворка Kafka Connect

Для стриминга данных в кластер Apache Kafka во фреймворке Kafka Connect задаются специфичные параметры, такие как:

• параметры подключения к кластеру,
• названия топиков, в которых будет храниться непосредственно конфигурация самого коннектора,
• имя группы, в которой запущен коннектор (в случае использования distributed-режима).

Официальный Docker-образ проекта поддерживает конфигурацию при помощи переменных окружения — этим и воспользуемся. Итак, скачиваем образ:

docker pull debezium/connect

Минимальный набор переменных окружения, необходимый для запуска коннектора, выглядит следующим образом:

• BOOTSTRAP_SERVERS=kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092 — начальный список серверов кластера Kafka для получения полного списка членов кластера;
• OFFSET_STORAGE_TOPIC=connector-offsets — топик для хранения позиций, на которых на данный момент находится коннектор;
• CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC=connector-status — топик для хранения статуса коннектора и его заданий;
• CONFIG_STORAGE_TOPIC=connector-config — топик для хранения данных конфигурации коннектора и его заданий;
• GROUP_ID=1 — идентификатор группы воркеров, на которых может выполняться задание коннектора; необходим при использовании распределённого (distributed) режима.

Запускаем контейнер с этими переменными:

docker run 
  -e BOOTSTRAP_SERVERS='kafka-1:9092,kafka-2:9092,kafka-3:9092' 
  -e GROUP_ID=1 
  -e CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs 
  -e OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets 
  -e STATUS_STORAGE_TOPIC=my_connect_statuses  debezium/connect:1.2

Примечание про Avro

По умолчанию Debezium пишет данные в формате JSON, что приемлемо для песочниц и небольших объёмов данных, но может стать проблемой в высоконагруженных базах. Альтернативой JSON-конвертеру является сериализация сообщений при помощи Avro в бинарный формат, что позволяет снизить нагрузку на подсистему I/O в Apache Kafka.

Для использования Avro требуется развернуть отдельный schema-registry (для хранения схем). Переменные для конвертера будут выглядеть следующим образом:

name: CONNECT_VALUE_CONVERTER_SCHEMA_REGISTRY_URL
value: http://kafka-registry-01:8081/
name: CONNECT_KEY_CONVERTER_SCHEMA_REGISTRY_URL
value: http://kafka-registry-01:8081/
name: VALUE_CONVERTER   
value: io.confluent.connect.avro.AvroConverter

Детали по использованию Avro и настройке registry за него выходят за рамки статьи — далее для наглядности мы будет использовать JSON.

2. Настройка самого коннектора

Теперь можно перейти непосредственно к конфигурации самого коннектора, который будет читать данные из источника.

Рассмотрим на примере коннекторов для двух СУБД: PostgreSQL и MongoDB, — по которым у меня есть опыт и по которым имеются отличия (пусть и небольшие, но в некоторых случаях — существенные!).

Конфигурация описывается в нотации JSON и загружается в Kafka Connect при помощи POST-запроса.

2.1. PostgreSQL

Пример конфигурации коннектора для PostgreSQL:

{
  "name": "pg-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",
    "plugin.name": "pgoutput",
    "database.hostname": "127.0.0.1",
    "database.port": "5432",
    "database.user": "debezium",
    "database.password": "definitelynotpassword",
    "database.dbname" : "dbname",
    "database.server.name": "pg-dev",
    "table.include.list": "public.(.*)",
    "heartbeat.interval.ms": "5000",
    "slot.name": "dbname_debezium",
    "publication.name": "dbname_publication",
    "transforms": "AddPrefix",
    "transforms.AddPrefix.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
    "transforms.AddPrefix.regex": "pg-dev.public.(.*)",
    "transforms.AddPrefix.replacement": "data.cdc.dbname"
  }
}

Принцип работы коннектора после такой настройки довольно прост:

• При первом запуске он подключается к базе, указанной в конфигурации, и запускается в режиме initial snapshot, отправляя в Kafka начальный набор данных, полученных с помощью условного SELECT * FROM table_name.
• После того, как инициализация будет завершена, коннектор переходит в режим чтения изменений из WAL-файлов PostgreSQL.

Об используемых опциях:

• name — имя коннектора, для которого используется конфигурация, описанная ниже; в дальнейшем это имя используется для работы с коннектором (т.е. просмотра статуса/перезапуска/обновления конфигурации) через REST API Kafka Connect;
• connector.class — класс коннектора СУБД, который будет использоваться конфигурируемым коннектором;
• plugin.name — название плагина для логического декодирования данных из WAL-файлов. На выбор доступны wal2json, decoderbuffs и pgoutput. Первые два требуют установки соответствующих расширений в СУБД, а pgoutput для PostgreSQL версии 10 и выше не требует дополнительных манипуляций;
• database.* — опции для подключения к БД, где database.server.name — имя инстанса PostgreSQL, используемое для формирования имени топика в кластере Kafka;
• table.include.list — список таблиц, в которых мы хотим отслеживать изменения; задаётся в формате schema.table_name; нельзя использовать вместе с table.exclude.list;
• heartbeat.interval.ms — интервал (в миллисекундах), с которым коннектор отправляет heartbeat-сообщения в специальный топик;
• heartbeat.action.query — запрос, который будет выполняться при отправке каждого heartbeat-сообщения (опция появилась с версии 1.1);
• slot.name — имя слота репликации, который будет использоваться коннектором;
• publication.name — имя публикации в PostgreSQL, которую использует коннектор. В случае, если её не существует, Debezium попытается её создать. В случае, если у пользователя, под которым происходит подключение, недостаточно прав для этого действия — коннектор завершит работу с ошибкой;
• transforms определяет, как именно изменять название целевого топика:
  • transforms.AddPrefix.type указывает, что будем использовать регулярные выражения;
  • transforms.AddPrefix.regex — маска, по которой переопределяется название целевого топика;
  • transforms.AddPrefix.replacement — непосредственно то, на что переопределяем.

Подробнее про heartbeat и transforms

По умолчанию коннектор отправляет данные в Kafka по каждой коммитнутой транзакции, а её LSN (Log Sequence Number) записывает в служебный топик offset. Но что произойдет, если коннектор настроен на чтение не всей базы целиком, а только части её таблиц (в которых обновление данных происходит не часто)?

• Коннектор будет читать WAL-файлы и не обнаруживать в них коммита транзакций в те таблицы, за которыми он следит.
• Поэтому он не будет обновлять свою текущую позицию ни в топике, ни в слоте репликации.
• Это, в свою очередь, приведёт к «удержанию» WAL-файлов на диске и вероятному исчерпанию всего дискового пространства.

И тут на помощь приходят опции heartbeat.interval.ms и heartbeat.action.query. Использование этих опций в паре даёт возможность каждый раз при отправке heartbeat-сообщения выполнять запрос на изменение данных в отдельной таблице. Тем самым постоянно актуализируется LSN, на котором сейчас находится коннектор (в слоте репликации). Это позволяет СУБД удалить WAL-файлы, которые более не нужны. Подробнее узнать о работе опций можно в документации.

Другая опция, достойная более пристального внимания, — это transforms. Хотя она скорее про удобство и красоту…

По умолчанию Debezium создаёт топики, руководствуясь следующей политикой именования: serverName.schemaName.tableName. Это не всегда может быть удобно. Опциями transforms можно с помощью регулярных выражений определять список таблиц, эвенты из которых нужно маршрутизировать в топик с конкретным названием.

В нашей конфигурации благодаря transforms происходит следующее: все CDC-события из отслеживаемой БД попадут в топик с именем data.cdc.dbname. В противном случае (без этих настроек) Debezium по умолчанию бы создавал по топику на каждую таблицу вида: pg-dev.public.<table_name>.

Ограничения коннектора

В завершении описания конфигурации коннектора для PostgreSQL стоит рассказать о следующих особенностях/ограничениях его работы:

1. Функционал коннектора для PostgreSQL полагается на концепцию логического декодирования. Поэтому он не отслеживает запросы на изменение структуры БД (DDL) — соответственно, в топиках этих данных не будет.
2. Так как используются слоты репликации, подключение коннектора возможно только к ведущему экземпляру СУБД.
3. Если пользователю, под которым коннектор подключается к базе данных, выданы права только на чтение, то перед первым запуском потребуется вручную создать слот репликации и публикацию в БД.

Применение конфигурации

Итак, загрузим нашу конфигурацию в коннектор:

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" 
  -H  "Content-Type:application/json"  http://localhost:8083/connectors/ 
  -d @pg-con.json

Проверяем, что загрузка прошла успешно и коннектор запустился:

$ curl -i http://localhost:8083/connectors/pg-connector/status 
HTTP/1.1 200 OK
Date: Thu, 17 Sep 2020 20:19:40 GMT
Content-Type: application/json
Content-Length: 175
Server: Jetty(9.4.20.v20190813)

{"name":"pg-connector","connector":{"state":"RUNNING","worker_id":"172.24.0.5:8083"},"tasks":[{"id":0,"state":"RUNNING","worker_id":"172.24.0.5:8083"}],"type":"source"}

Отлично: он настроен и готов к работе. Теперь прикинемся консьюмером и подключимся к Kafka, после чего добавим и изменим запись в таблице:

$ kafka/bin/kafka-console-consumer.sh 
  --bootstrap-server kafka:9092 
  --from-beginning 
  --property print.key=true 
  --topic data.cdc.dbname

postgres=# insert into customers (id, first_name, last_name, email) values (1005, 'foo', 'bar', '[email protected]');
INSERT 0 1
postgres=# update customers set first_name = 'egg' where id = 1005;
UPDATE 1

В нашем топике это отобразится следующим образом:

Очень длинный JSON с нашими изменениями

{
"schema":{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
}
],
"optional":false,
"name":"data.cdc.dbname.Key"
},
"payload":{
"id":1005
}
}{
"schema":{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"first_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"last_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"email"
}
],
"optional":true,
"name":"data.cdc.dbname.Value",
"field":"before"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"first_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"last_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"email"
}
],
"optional":true,
"name":"data.cdc.dbname.Value",
"field":"after"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"version"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"connector"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"name"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"ts_ms"
},
{
"type":"string",
"optional":true,
"name":"io.debezium.data.Enum",
"version":1,
"parameters":{
"allowed":"true,last,false"
},
"default":"false",
"field":"snapshot"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"db"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"schema"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"table"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"txId"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"lsn"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"xmin"
}
],
"optional":false,
"name":"io.debezium.connector.postgresql.Source",
"field":"source"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"op"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"ts_ms"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"total_order"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"data_collection_order"
}
],
"optional":true,
"field":"transaction"
}
],
"optional":false,
"name":"data.cdc.dbname.Envelope"
},
"payload":{
"before":null,
"after":{
"id":1005,
"first_name":"foo",
"last_name":"bar",
"email":"[email protected]"
},
"source":{
"version":"1.2.3.Final",
"connector":"postgresql",
"name":"dbserver1",
"ts_ms":1600374991648,
"snapshot":"false",
"db":"postgres",
"schema":"public",
"table":"customers",
"txId":602,
"lsn":34088472,
"xmin":null
},
"op":"c",
"ts_ms":1600374991762,
"transaction":null
}
}{
"schema":{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
}
],
"optional":false,
"name":"data.cdc.dbname.Key"
},
"payload":{
"id":1005
}
}{
"schema":{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"first_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"last_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"email"
}
],
"optional":true,
"name":"data.cdc.dbname.Value",
"field":"before"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"int32",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"first_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"last_name"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"email"
}
],
"optional":true,
"name":"data.cdc.dbname.Value",
"field":"after"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"version"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"connector"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"name"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"ts_ms"
},
{
"type":"string",
"optional":true,
"name":"io.debezium.data.Enum",
"version":1,
"parameters":{
"allowed":"true,last,false"
},
"default":"false",
"field":"snapshot"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"db"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"schema"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"table"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"txId"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"lsn"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"xmin"
}
],
"optional":false,
"name":"io.debezium.connector.postgresql.Source",
"field":"source"
},
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"op"
},
{
"type":"int64",
"optional":true,
"field":"ts_ms"
},
{
"type":"struct",
"fields":[
{
"type":"string",
"optional":false,
"field":"id"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"total_order"
},
{
"type":"int64",
"optional":false,
"field":"data_collection_order"
}
],
"optional":true,
"field":"transaction"
}
],
"optional":false,
"name":"data.cdc.dbname.Envelope"
},
"payload":{
"before":{
"id":1005,
"first_name":"foo",
"last_name":"bar",
"email":"[email protected]"
},
"after":{
"id":1005,
"first_name":"egg",
"last_name":"bar",
"email":"[email protected]"
},
"source":{
"version":"1.2.3.Final",
"connector":"postgresql",
"name":"dbserver1",
"ts_ms":1600375609365,
"snapshot":"false",
"db":"postgres",
"schema":"public",
"table":"customers",
"txId":603,
"lsn":34089688,
"xmin":null
},
"op":"u",
"ts_ms":1600375609778,
"transaction":null
}
}

В обоих случаях записи состоят из ключа (PK) записи, которая была изменена, и непосредственно самой сути изменений: какой была запись до и какой стала после.

• В случае с INSERT: значение до (before) равно null, а после — строка, которая была вставлена.
• В случае с UPDATE: в payload.before отображается предыдущее состояние строки, а в payload.after — новое с сутью изменений.

2.2 MongoDB

Этот коннектор использует стандартный механизм репликации MongoDB, считывая информацию из oplog’а primary-узла СУБД.

Аналогично уже описанному коннектору для PgSQL, здесь тоже при первом запуске снимается первичный снапшот данных, после чего коннектор переключается на режим чтения oplog’а.

Пример конфигурации:

{
"name": "mp-k8s-mongo-connector",
"config": {
"connector.class": "io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector",
"tasks.max": "1",
"mongodb.hosts": "MainRepSet/mongo:27017",
"mongodb.name": "mongo",
"mongodb.user": "debezium",
"mongodb.password": "dbname",
"database.whitelist": "db_1,db_2",
"transforms": "AddPrefix",
"transforms.AddPrefix.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
"transforms.AddPrefix.regex": "mongo.([a-zA-Z_0-9]*).([a-zA-Z_0-9]*)",
"transforms.AddPrefix.replacement": "data.cdc.mongo_$1"
}
}

Как можно заметить, здесь нет новых опций по сравнению с прошлым примером, но сократилось лишь количество опций, отвечающих за подключение к БД и их префиксы.

Настройки transforms в этот раз делают следующее: превращают имя целевого топика из схемы <server_name>.<db_name>.<collection_name> в data.cdc.mongo_<db_name>.

Отказоустойчивость

Вопрос отказоустойчивости и высокой доступности в наше время стоит как никогда остро — особенно когда мы говорим про данные и транзакции, и отслеживание изменений данных не стоит в этом вопросе в стороне. Рассмотрим, что в принципе может пойти не так и что будет происходить с Debezium в каждом из случаев.

Есть три варианта отказа:

1. Отказ Kafka Connect. Если Connect настроен на работу в распределенном режиме, для этого необходимо нескольким воркерам задать одинаковый group.id. Тогда при отказе одного из них коннектор будет перезапущен на другом воркере и продолжит чтение с последней коммитнутой позиции в топике в Kafka.
2. Потеря связности с Kafka-кластером. Коннектор просто остановит чтение на позиции, которую не удалось отправить в Kafka, и будет периодически пытаться повторно отправить её, пока попытка не завершится успехом.
3. Недоступность источника данных. Коннектор будет производить попытки повторного подключения к источнику в соответствии с конфигурацией. По умолчанию это 16 попыток с использованием exponential backoff. После 16-й неудачной попытки таск будет помечен как failed и потребуется его ручной перезапуск через REST-интерфейс Kafka Connect.
   • В случае с PostgreSQL данные не пропадут, т.к. использование слотов репликации не даст удалить WAL-файлы, не прочитанные коннектором. В этом случае есть и обратная сторона медали: если на продолжительное время будет нарушена сетевая связность между коннектором и СУБД, есть вероятность, что место на диске закончится, а это может может привести к отказу СУБД целиком.
   • В случае с MySQL файлы бинлогов могут быть отротированы самой СУБД раньше, чем восстановится связность. Это приведёт к тому, что коннектор перейдёт в состояние failed, а для восстановления нормального функционирования потребуется повторный запуск в режиме initial snapshot для продолжения чтения из бинлогов.
   • Про MongoDB. Документация гласит: поведение коннектора в случае, если файлы журналов/oplog’а были удалены и коннектор не может продолжить чтение с той позиции, где остановился, одинаково для всех СУБД. Оно заключается в том, что коннектор перейдёт в состояние failed и потребует повторного запуска в режиме initial snapshot.

     Однако бывают исключения. Если коннектор продолжительное время находился в отключенном состоянии (или не мог достучаться до экземпляра MongoDB), а oplog за это время прошёл ротацию, то при восстановлении подключения коннектор невозмутимо продолжит читать данные с первой доступной позиции, из-за чего часть данных в Kafka не попадёт.

Заключение

Debezium — мой первый опыт работы с CDC-системами и в целом весьма положительный. Проект подкупил поддержкой основных СУБД, простотой конфигурации, поддержкой кластеризации и активным сообществом. Заинтересовавшимся практикой рекомендую ознакомиться с гайдами для Kafka Connect и Debezium.

По сравнению с JDBC-коннектором для Kafka Connect основным преимуществом Debezium является то, что изменения считываются из журналов СУБД, что позволяет получать данные с минимальной задержкой. JDBC Connector (из поставки Kafka Connect) делает запросы к отслеживаемой таблице с фиксированным интервалом и (по этой же причине) не генерирует сообщения при удалении данных (как можно запросить данные, которых нет?).

Для решения схожих задач можно обратить внимание на следующие решения (помимо Debezium):

• JDBC Connector Kafka Connect;
• Несколько решений только для MySQL:
  • MySQL Streamer;
  • Maxwell;
  • SpinalTap;
• Oracle GoldenGate, но это совсем другая «весовая категория».

P.S.

Читайте также в нашем блоге:

• «Определяем подходящий размер для кластера Kafka в Kubernetes»;
• «Практические истории из наших SRE-будней. Часть 2»;
• «Краткий обзор операторов PostgreSQL для Kubernetes, наш выбор и опыт».

Источник: habr.com