Kafka连接器与CDC实时数据链路

本文目录#

• 引言
• CDC 原理
• 连接器架构
• 配置要点
• 治理策略
• 总结
• 参考资料

引言#

Kafka Connect 配合 CDC（Change Data Capture）可构建实时数据链路。本文介绍 Debezium、JDBC Source、Sink Connector 的使用与治理。

CDC 原理#

• 捕获数据库变更日志（binlog、WAL）；
• 转换为 Kafka 事件；
• 下游消费更新数据仓库、缓存、搜索等。

连接器架构#

graph LR
  DB[(MySQL/Postgres)] --> Debezium
  Debezium --> Kafka
  Kafka --> Sink1[Elasticsearch Sink]
  Kafka --> Sink2[Snowflake Sink]

配置要点#

• connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector；
• 配置 database.history.kafka.bootstrap.servers, database.history.kafka.topic；
• 拆分 Topic：serverName.schema.table；
• Sink Connector 配置 upsert、批处理。

治理策略#

• Schema Registry 管理 Avro/JSON Schema；
• 对敏感数据脱敏；
• 监控 Connector 状态、延迟；
• 版本升级策略，防止 Connector 重启失控。

总结#

Kafka Connect + CDC 提供实时数据通道。通过规范配置、Schema 管理与监控，可保证数据链路稳定可靠。

参考资料#

• [1] Debezium Documentation. https://debezium.io/documentation
• [2] Kafka Connect User Guide. https://kafka.apache.org/documentation/#connect

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