Canal和FlinkCDC的简介

📘 Canal 与 Flink CDC 全面笔记

一、什么是 CDC（Change Data Capture）？

CDC 是一种监听数据库变更（增、删、改）并获取变更数据的机制，适用于：

• 数据同步

• 缓存更新

• 实时计算

• 数据审计/回溯

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二、Canal 简介

✅ 定义：

Canal 是阿里巴巴开源的 MySQL binlog 增量订阅和消费组件。

✅ 工作原理：

• 模拟 MySQL 从库（Slave）协议；

• 订阅 binlog（数据库二进制日志）；

• 将数据变更事件转为结构化数据（如 JSON）；

• 可推送到 Kafka、RocketMQ 等中间件。

✅ 输出数据格式（示例）：

{ \"type\": \"INSERT\", \"table\": \"user\", \"data\": { \"id\": 1, \"name\": \"张三\", \"age\": 20 }}

✅ 使用场景：

• MySQL → Redis 缓存同步

• MySQL → Elasticsearch 实时索引

• 数据库审计（记录每条数据的变更）

• 数据备份与回放

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三、Flink CDC 简介

✅ 定义：

Flink CDC 是基于 Apache Flink + Debezium 的数据库变更捕获框架，直接将数据库变更事件转为流处理数据。

✅ 支持数据库：

• MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB、SQL Server 等

✅ 特点：

• 集成 Flink 数据流 → 适合实时 ETL / 实时数仓

• 不需要 Kafka 等中间件（可以直连）

• 支持 Exactly-Once、CheckPoint 容错机制

✅ 使用场景：

• 实时数据仓库同步（如 MySQL → Hudi/Iceberg）

• 实时指标看板（MySQL → Flink → 前端大屏）

• 实时搜索（MySQL → Flink → Elasticsearch）

• 数据湖构建

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四、Canal vs Flink CDC 对比

特性 Canal Flink CDC 主要用途 轻量 binlog 采集 实时计算 / 流处理 支持数据库 仅 MySQL 多种数据库（MySQL, Postgres 等） 与消息队列集成 强（Kafka/RocketMQ） 可选（可以直连，无需 Kafka） 是否流处理 否（需手动编写处理逻辑） 是（内建 Flink 流式处理） 容错能力 需要手动处理 Flink 原生支持 Exactly-Once + Checkpoint 适合场景 数据同步、缓存刷新 实时 ETL、实时报表、数据湖

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五、为什么它们优于传统同步方案？

传统同步：

• 周期性查询、全量比对；

• 延迟大、性能差、易错漏；

• 难以处理删除、并发、历史追踪；

Canal / Flink CDC 的优势：

✅ 增量同步：只传输变化数据（节省资源）
✅ 实时触发：秒级甚至毫秒级同步
✅ 支持删除/更新：捕捉完整变更
✅ 顺序保证：按主键或 binlog 顺序处理
✅ 可重放、可审计：保留变更记录支持回溯

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六、数据同步的含义和流程

🧭 “同步”不是“复制 SQL”，而是：

将源数据库的变更事件数据，以结构化格式发送到目标系统，实现“数据一致性”或“准实时同步”。

常见数据同步架构示例：

1）MySQL → Kafka → Downstream

• Canal / Flink CDC 监听 MySQL binlog；

• 推送变更到 Kafka；

• 消费者写入 Redis、Elasticsearch 或另一个数据库。

2）MySQL → Flink CDC → Elasticsearch

• Flink CDC 从数据库读取变更；

• 实时处理后写入搜索引擎，实现秒级搜索数据更新。

3）MySQL → Flink CDC → Hudi（数据湖）

• 构建实时数据湖；

• 保证数据的历史追踪与快速查询能力。

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七、适合使用 Canal / Flink CDC 的典型场景

场景 推荐工具 说明 Redis 缓存同步 Canal 数据库更新后自动刷新缓存 Elasticsearch 索引 Flink CDC 保持搜索数据实时一致 多数据库同步 Canal 或 Flink CDC 主从异构数据同步 实时报表/BI看板 Flink CDC 基于变更事件做实时聚合、指标计算 审计 / 数据回溯 Canal 记录操作日志，可用于合规与问题定位

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八、总结

Canal 和 Flink CDC 是现代数据同步和实时处理的基石。

它们利用数据库 binlog，实现高效、低延迟、强一致的 增量同步与流处理，彻底改变了传统 ETL 的思路。

• 如果你要做轻量级同步，推荐使用 Canal；

• 如果你要做实时分析或流式数据计算，推荐使用 Flink CDC；

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