云原生丨超详细，教你基于Debezium与Kafka构建数据同步迁移（建议收藏）

末蓝、 2023-10-04 21:57 22阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  前言
 *  一、安装部署
 *   *  Debezium架构
     *  部署示意图
     *  安装部署
 *  二、数据迁移
 *   *  Postgres迁移到Postgres
     *  MySQL迁移到PostgresSQL

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## 前言 ##

在项目中，我们遇到已有数据库现存有大量数据，但需要将全部现存数据同步迁移到新的数据库中，我们应该如何处理呢？

本期我们就**基于Debezium与Kafka构建数据同步。**

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## 一、安装部署 ##

### Debezium架构 ###

![在这里插入图片描述][93d9fd4ea87d448b83be6543e8693616.png_pic_center]  
Debezium 是一个基于不同数据库中提供的变更数据捕获功能（例如，PostgreSQL中的逻辑解码）构建的分布式平台。 Debezium是通过Apache Kafka连接部署的。

Kafka Connect是一个用于实现和操作的框架运行时。

源连接器，如Debezium，它将数据摄取到Kafka中（在我们的接下来实际的例子中，Debezium将Mysql数据摄取到Kafka中）；

接收连接器，它将数据从Kafka主题写入到其他到系统，这个系统可以有多种，在我们例子中，会将Kafka主题写入到PostgreSQL数据库中。

### 部署示意图 ###

![在这里插入图片描述][5ca1c91a9ba54dc788ca5a337b9135f1.png_pic_center]

*  Zookeeper：Zookeeper容器，用于构建Kafka环境；
 *  Kafka：Kafka容器，数据库的变更信息以topic的形式保存在kafka中；
 *  Kafka-ui：kafka的UI页面容器，可以直观的查看kafka中的Brokers，Topics，Consumers等信息；
 *  Connect：Debezium的Connect容器，对接Kafka的Connect，通过Source Connector将数据同步到Kafka中，通过Sink Connect消费Kafka的topic消息；
 *  Debezium Connector：Source Connector插件，以Jar包的形式部署在Connect中，Debezium自带有MongoDB，MySQL，PostgreSQL，SQL Server，Oracle，Db2连接器；
 *  DBC connector：Sink Connector插件，以Jar包的形式部署在Connect中，本次部署安装的是JDBC连接器，将Kafka上的数据同步到数据库中；
 *  Debezium-ui：Debezium connect的ui页面容器。用于创建和显示Source Connector
 *  Source Database：数据迁移来源方数据库。本次部署中使用的是MySQL和Postgres（10+版本）；
 *  Target Database：数据库迁移目标数据库。本次部署中使用的是Postgres。

### 安装部署 ###

本次部署需要先安装Docker。

Debezium使用Docker安装部署，如下⬇

docker-compose.yaml

version: '2'
    services:
      zookeeper:
        image: quay.io/debezium/zookeeper:2.0
        ports:
          - 2181:2181
          - 2888:2888
          - 3888:3888
      kafka:
        image: quay.io/debezium/kafka:2.0
        ports:
          - 9092:9092
        links:
          - zookeeper
        environment:
          - ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
      connect:
        image: quay.io/debezium/connect:2.0
        ports:
          - 8083:8083
          - 5005:5005
        links:
          - kafka
        environment:
          - BOOTSTRAP_SERVERS=kafka:9092
          - GROUP_ID=1
          - CONFIG_STORAGE_TOPIC=my_connect_configs
          - OFFSET_STORAGE_TOPIC=my_connect_offsets
          - STATUS_STORAGE_TOPIC=my_source_connect_statuses
      kafka-ui:
        image: provectuslabs/kafka-ui:latest
        ports:
          - "9093:8080"
        environment:
          - KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS=kafka:9092
        links:
          - kafka
      debezium-ui:
        image: debezium/debezium-ui:2.0
        ports:
          - "8080:8080"
        environment:
          - KAFKA_CONNECT_URIS=http://connect:8083
        links:
          - connect

部署命令：

docker-compose -f docker-compose.yaml -p debezium up -d

部署完成后，Docker容器列表，如下：

![在这里插入图片描述][2be04e259a97472ab6341c902678320d.png_pic_center]

*  Kafka-ui访问地址：http://localhost:9093
 *  Debezium-ui访问地址：http://localhost:8080

Source Connector和Sink Connector都是以JAR包的方式，存在于Connect容器的/kafka/connect目录下。

Connect容器自带有Debezium的官方Source Connector：

*  debezium-connector-db2
 *  debezium-connector-mysql
 *  debezium-connector-postgres
 *  debezium-connector-vitess
 *  debezium-connector-mongodb
 *  debezium-connector-oracle
 *  debezium-connector-sqlserver

需要自行注册Sink Connector：Kafka-Connect-JDBC（新建Kafka-Connect-JDBC目录，下载JAR包放入此目录，重启Conenct）。

注册Sink Connector

# docker容器中新建kafka-connect-jdbc目录
    docker exec 容器id mkdir /kafka/connect/kafka-connect-jdbc
    # 下载jar包到本地
    wget https://packages.confluent.io/maven/io/confluent/kafka-connect-jdbc/5.3.2/kafka-connect-jdbc-5.3.2.jar
    # 拷贝jar包到docker容器
    docker cp kafka-connect-jdbc-5.3.2.jar 容器id:/kafka/connect/kafka-connect-jdbc
    # 重启connect容器
    docker restart 容器id

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## 二、数据迁移 ##

![在这里插入图片描述][35a92e3faf2e476ba5bb86445401a68b.png_pic_center]

数据迁移经历以下几个步骤：

1）启动源数据库；

2）注册Source Connector，Source Connector监听Source Database的数据变动，发布数据到Kafka的Topic中，一个表对应一个Topic，Topic中包含对表中某条记录的某个操作（新增，修改，删除等）；

3）启动目标数据库；

4）注册Sink Connector，Sink Connector消费Kafka中的Topic，通过JDBC连接到Target Database，根据Topic中的信息，对表记录执行对应操作。

### Postgres迁移到Postgres ###

*  1.启动源数据库-Postgres

本次部署通过容器的方式启动：

docker run -d --name source-postgres -p 15432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=123456 -e POSTGRES_USER=debe postgres:12.6

*  2.注册Source Connecto

通过Debezium UI页面进行注册。

![在这里插入图片描述][65eb744298d3449d90ee779eb18acfa8.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][3c0381b4c7f9483f8fec9de1bbff6be7.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][ef75dcf9ec93475dab3190da2fe5e825.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][74c11120e5d944138197ec2251d6f06b.png_pic_center]  
需要注意的有以下几点：

Debezium Postgres类型的Source Connector支持的Postgres需要将wal\_level修改为logical；修改Postgres中的Postgresql.conf文件中的配置（wal\_level = logical）并重启Postgres；  
Postgres需要支持解码插件，Debezium官方一共提供了两个解码插件：

Decoderbufs：Debezium默认配置，由Debezium维护；  
Pgoutput：Postgres 10+版本自带；使用此插件时，需要配置plugin.name=pgoutput

*  3.启动目标数据库-Postgre

docker run -d --name target-postgres -p 25432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=123456 -e POSTGRES_USER=debe postgres:12.6

*  4.注册Sink Connector

通过Connect提供的API进行注册

新增Connector

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H  "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d \
    '{
        
      "name": "sink-connector-postgres",
      "config": {
        
        "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector",
        "tasks.max": "1",
        "topics": "postgres.public.test_source",
        "connection.url": "jdbc:postgresql://10.3.73.160:25432/postgres?user=debe&password=123456",
        "transforms": "unwrap",
        "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
        "transforms.unwrap.drop.tombstones": "false",
        "auto.create": "true",
        "insert.mode": "upsert",
        "delete.enabled": "true",
        "pk.fields": "id",
        "pk.mode": "record_key"
      }
    }'

*  5.验证数据迁移过程

***源数据库中的表数据迁移到Kafka***

新建表test\_source和test\_source1

test\_source&test\_source1.sql

-- test_source
    create table if not exists public.test_source
    (
        id   integer not null
            constraint test_source_pk
                primary key,
        name varchar(64)
    );
     
    alter table public.test_source
        owner to debe;
     
    insert into public.test_source (id, name) values (1, 'a');
    -- test_source1
    create table if not exists public.test_source1
    (
        id   integer not null
            constraint test_source1_pk
                primary key,
        name varchar(64)
    );
     
    alter table public.test_source1
        owner to debe;
     
    insert into public.test_source1 (id, name) values (1, 'a1');

Kafka新建数据前 ⬇

![在这里插入图片描述][026e0eeb04164d3486dbd0300aab601d.png_pic_center]  
Kafka新建数据后 ⬇

![在这里插入图片描述][24f2a79e927b436dae21dd02d4fa7044.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][44b23171b8b947849cb1e8226dd9eb04.png_pic_center]

源数据库中新建表test\_source和表test\_source1后，Kafka中出现了两个Topic：

postgres.public.test\_source和postgres.public.test\_source1，与这两个表一一对应，topic中的message对应着对表中记录的操作（新增1条记录）。

监听的表可通过连接器配置进行过滤，比如配置"table.include.list": “public.test\_source”，就只会出现一个Topic：postgres.public.test\_source

***Kafka中的数据迁移到目标数据库***

![在这里插入图片描述][77efb67138b74094aaeee71fa725c050.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][b46ce15d33e44da193f63e643325602e.png_pic_center]

注册Sink Connector后，Kafka中会新增一个Customer，对postgres.public.test\_source进行消费（sink connector配置中的"topics": "postgres.public.test\_source"指定）;

对应的源数据库（sink connector配置中的"connection.url": "jdbc:postgresql://10.3.73.160:25432/postgres?user=debe&password=123456"指定）会新增一个表public.test\_source，该表中的数据和源数据库中的public.test\_source始终保持同步。

### MySQL迁移到PostgresSQL ###

*  1.启动源数据库-mysql

本次部署通过docker启动：

docker run -d --name source-mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=debezium -e MYSQL_USER=mysqluser -e MYSQL_PASSWORD=mysqlpw debezium/example-mysql:2.0

*  2.注册Source Connector

***启动MySQL数据源连接注册***

注册MySQL数据源有两种方式：

1、在Debezium UI中直接添加  
2、调用Kafka API 注册

***在Debezium UI中直接添加***  
![在这里插入图片描述][97aacd3e629741d882649767b74ed868.png_pic_center]  
选择MySQL数据源

![在这里插入图片描述][778e254e7c774fb8b3ca3a823153884e.png_pic_center]  
***调用Kafka API注册***

新增Connector

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H  "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d \
    '{
        
      "name": "inventory-connector",
      "config": {
        
        "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
        "tasks.max": "1",
        "topic.prefix": "dbserver1",
        "database.hostname": "mysql",
        "database.port": "3306",
        "database.user": "debezium", //数据库用户名
        "database.password": "dbz",  //数据库密码
        "database.server.id": "184054",
        "database.include.list": "inventory",  //数据源覆盖范围
        "schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers": "kafka:9092",
        "schema.history.internal.kafka.topic": "schema-changes.inventory",
        "transforms": "route",
        "transforms.route.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
        "transforms.route.regex": "([^.]+)\\.([^.]+)\\.([^.]+)",
        "transforms.route.replacement": "$3"
      }
    }'

![在这里插入图片描述][a781c7a3bc7745628165e6d9bdf1262e.png_pic_center]

***验证Source Connector注册结果***

注册连接前：

![在这里插入图片描述][84723aa361df41c4b6521dfed3831fd3.png_pic_center]  
注册连接后：

![在这里插入图片描述][11ce3fb60f3548c5845c644c5b9751dc.png_pic_center]  
多出来的Topics信息是MySQL source表信息，连接MySQL数据库可见表：

![在这里插入图片描述][58f44ca0a08849eeb1f0fced310af755.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][ee2afde935724cfbb87c9e33ffc977a4.png_pic_center]  
UI for Apache Kafka中可以看到Messages同步信息。

![在这里插入图片描述][d23e6105f3ed436d83265af7b39f24b9.png_pic_center]  
访问Debezium UI（http://localhost:8080/ ）可以看到MySQL的连接。

![在这里插入图片描述][56d29b3f6b544716a20c3c04b7dcac79.png_pic_center]

*  3.启动目标数据库-Postgres

本次部署采用Docker方式启动：

docker run -d --name target-postgres -p 5432:5432  -e POSTGRES_USER=postgresuser -e POSTGRES_PASSWORD=postgrespw -e POSTGRES_DB=inventory debezium/postgres:9.6

*  4.注册Sink Connector （通过API接口）

新增Connector

curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H  "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/ -d \
    '{
        
      "name": "jdbc-sink",
      "config": {
        
        "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector",
        "tasks.max": "1",
        "topics": "customers", //迁移目标主题（这里是按照表来订阅的）
        "connection.url": "jdbc:postgresql://postgres:5432/inventory?user=postgresuser&password=postgrespw",
        "transforms": "unwrap",
        "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
        "transforms.unwrap.drop.tombstones": "false",
        "auto.create": "true",
        "insert.mode": "upsert",
        "delete.enabled": "true",
        "pk.fields": "id",
        "pk.mode": "record_key"
      }
    }'

![在这里插入图片描述][a5b97c3599804775a129f6705b941623.png_pic_center]

注册PostgreSQL connector后，不会在Debezium中显示Connector client 信息，但可以在UI for Apache Kafka中看到：

![在这里插入图片描述][c85408af8fb741a79be947b7ee69d63b.png_pic_center]

*  5.验证数据迁移过程

完成安装步骤后，以Customers表为例，做CUD操作语句，实现MySQL数据库同步数据到PostgreSQL 。

Mysql 数据库现有数据：

![在这里插入图片描述][b953179cdddf4c7598f835152581c0f5.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][9d13d734c92a425cbdc30ffbcd714fe3.png_pic_center]  
手动在MySQL数据库Customers表中添加一条数据 ⬇

customers.sql

insert into customers(id,first_name,last_name,email) values(1005,'test','one','123456@qq.com');

![在这里插入图片描述][9288e4b3c372421d9b9735aba5848fc7.png_pic_center]  
在PostgreSQL数据库中Customers多出一条数据：

![在这里插入图片描述][7b4eaa4678c146bab7741d5c0b1b3a19.png_pic_center]

Kafka中Messages新增一条数据，完成数据同步：

![在这里插入图片描述][05f9c5dacb594fa4a18f3c1b369a386f.png_pic_center]  
可以看到消费如下信息：

topics-customers.json

{
        
        "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": "dbserver1.inventory.customers.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": "dbserver1.inventory.customers.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,incremental"
                            },
                            "default": "false",
                            "field": "snapshot"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": false,
                            "field": "db"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": true,
                            "field": "sequence"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": true,
                            "field": "table"
                        },
                        {
        
                            "type": "int64",
                            "optional": false,
                            "field": "server_id"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": true,
                            "field": "gtid"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": false,
                            "field": "file"
                        },
                        {
        
                            "type": "int64",
                            "optional": false,
                            "field": "pos"
                        },
                        {
        
                            "type": "int32",
                            "optional": false,
                            "field": "row"
                        },
                        {
        
                            "type": "int64",
                            "optional": true,
                            "field": "thread"
                        },
                        {
        
                            "type": "string",
                            "optional": true,
                            "field": "query"
                        }
                    ],
                    "optional": false,
                    "name": "io.debezium.connector.mysql.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,
                    "name": "event.block",
                    "version": 1,
                    "field": "transaction"
                }
            ],
            "optional": false,
            "name": "dbserver1.inventory.customers.Envelope",
            "version": 1
        },
        "payload": {
        
            "before": null,
            "after": {
        
                "id": 1005,
                "first_name": "test",
                "last_name": "one",
                "email": "123456@qq.com"
            },
            "source": {
        
                "version": "2.0.1.Final",
                "connector": "mysql",
                "name": "dbserver1",
                "ts_ms": 1672024796000,
                "snapshot": "false",
                "db": "inventory",
                "sequence": null,
                "table": "customers",
                "server_id": 223344,
                "gtid": null,
                "file": "mysql-bin.000003",
                "pos": 392,
                "row": 0,
                "thread": 16,
                "query": null
            },
            "op": "c",
            "ts_ms": 1672024796396,
            "transaction": null
        }
    }

重要的部分是 “payload” json 中信息：

*  source 中会展示“版本”，“数据源”等信息；
 *  after 代表变动信息；
 *  “op” 操作信息，例如“c” 代表创建；

需要注意的是，结果的json格式是Debezium定义好的格式。

Debezium json格式通常前面定义Schema信息，最后才是实际的载荷（payload）信息。

详细格式定义可以查看：https://debezium.io/documentation/reference/1.6/connectors/mysql.html

通过以上步骤，我们在Docker环境上使用Debezium实现了数据同步到kafaka。本期关于数据同步迁移的内容就到这里了，建议大家收藏学习！~

***版权申明：文章由神州数码武汉云基地团队实践整理输出，转载请注明出处。  
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