Debezium
Методы получения данных из реляционных БД часто основаны на периодическом опросе таблиц (polling) или ETL-пакетах. Эти подходы создают существенную нагрузку на систему, работают с задержкой и не обеспечивают мгновенную реакцию на изменения.
Концепция Change Data Capture (CDC) и Debezium
CDC — подход, при котором все изменения данных фиксируются и становятся доступными другим системам. Способы реализации:
- Polling — приложение регулярно опрашивает таблицы и сравнивает записи. Это создаёт нагрузку, работает с задержкой и плохо масштабируется.
- Log-based CDC — изменения считываются из журналов транзакций СУБД. Подход точен, не блокирует бизнес-операции и позволяет обрабатывать млн событий в секунду.
Debezium реализует log-based CDC. Он «подписывается» на журналы СУБД и транслирует каждое изменение в поток сообщений.
Debezium - распределенная платформа с открытым исходным кодом, которая превращает существующие БД в стриминговые источники событий. Debezium захватывает каждое изменение на уровне строки и отправляет его в Apache Kafka в виде структурированных событий.
Debezium подходит, если нужно строить Event-driven архитектуру или синхронизировать данные в реальном времени. Если задача ограничивается редкими выгрузками — проще использовать ETL.
Оптимален когда нужны:
- обработка изменений в реальном времени;
- поддержка сложных преобразований данных;
- интеграция с экосистемой Kafka;
- требования к кастомизации и контролю;
Архитектура и ключевые компоненты
Debezium работает как набор коннекторов для Apache Kafka Connect (фреймворка для потоковой передачи данных между системами). Каждый коннектор специализируется на конкретной СУБД и реализует протокол репликации этой базы. Основные компоненты:
- Коннекторы — отдельные для PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle и Db2
- Транзакционные журналы — Write-Ahead Log (PostgreSQL), binlog (MySQL), transaction log (SQL Server)
- Схема сообщений — каждое событие содержит данные до/после изменения, метаданные операции и информацию об источнике
- Kafka Connect Framework — обеспечивает распределенное выполнение, масштабируемость и отказоустойчивость
Модель данных Debezium использует единый формат для всех коннекторов. Каждое CDC-событие Debezium описывается JSON/Avro-сообщением. Событие содержит:
op— тип операции (c-create, u-update, d-delete, r—snapshot)before— состояние строки до измененияafter— состояние строки после измененияsource— метаданные источника (имя базы, таблицы, timestamp, позиция в журнале)ts_ms— время обработки события коннектором
Коннекторы Debezium могут быть запущены с помощью:
- Kafka Connect с использованием готовых плагинов Debezium для создания коннекторов. При этом все изменения записываются в топики Kafka. Такой способ рекомендуется, если в системе используется потоковая передача событий в/из Kafka, чтобы исключить сторонних посредников.
- Debezium-сервера - готовое приложение, которое передает собы тия изменений из исходной БД в инфраструктуры обмена сообщениями.
- Debezium-engine, позволяет встраивать коннекторы Debezium в приложения с помощью модуля debezium-api. Но уровень отказоустойчивости и надежности как при использовании Kafka Connect - отсутствует. Но и нет посредников (брокеры Kafka и сервис Kafka Connect)
Debezium можно интегрировать не только с Kafka. С помощью Debezium Engine события можно получать напрямую в приложение или транслировать в другие брокеры: RabbitMQ, Pulsar, Redpanda.
Поддерживаемые СУБД
- MySQL / MariaDB — чтение binlog.
- PostgreSQL — чтение WAL через логические репликации.
- SQL Server — чтение транзакционных логов.
- Oracle — чтение redo log (ограничения: лицензия и настройки).
- Db2 — корпоративные сценарии.
- MongoDB — отслеживание изменений на уровне oplog.
У каждой реализации есть нюансы: например, PostgreSQL требует настройки слота логической репликации, а Oracle — допол нительных прав.
Принцип работы
Поток данных кратко: БД → журнал транзакций → Debezium connector → Kafka Connect → Kafka topic → потребитель (микросервис, аналитическая система, хранилище).
Процесс обработки изменений от журнала до топика Kafka:
1: Подключение к БД. Коннектор подключается к БД с правами репликации. Например, для MySQL требуется настройка binlog в формате ROW, для PostgreSQL — параметр wal_level=logical.
2: Создание снимка (snapshot). При первом запуске коннектор создает согласованный снимок существующих данных. Последовательно читает таблицы и генерирует события создания для каждой строки. Этот процесс гарантирует, что все существующие данные попадут в поток событий.
3: Непрерывное чтение журнала транзакций. После завершения снимка коннектор переключается на чтение транзакционного журнала. Отслеживает позицию последнего обработанного события и продолжает чтение с этой точки при рестарте.
4: Преобразование изменений. Каждая запись в журнале парсится и преобразуется в структурированное событие JSON/Avro. Debezium обрабатывает различные типы данных СУБД, включая XML и пользовательские типы.
5: Отправка в Kafka.
События отправляются в топики Kafka с именованием по шаблону serverName.databaseName.tableName. Коннектор использует семантику "хотя бы раз" (at-least-once), что требует идемпотентной обработки на стороне потребителей.
Примеры использования
Асинхронная репликация данных. Debezium идеален для копирования данных в аналитические хранилища (ClickHouse, Snowflake), поисковые системы (Elasticsearch) или кэши (Redis). Архитектура исключает прямое воздействие на источник данных и обеспечивает устойчивость к сбоям через персистентность Kafka.
Реализация CQRS. В CQRS изменения записываются в основную базу (командная сторона), а Debezium асинхронно обновляет читаемые реплики (сторона запрос ов). Это разделение позволяет оптимизировать каждую модель независимо.
Инвалидация кэшей. При изменении данных в базе Debezium генерирует событие, которое триггерит обновление или удаление в кэше. Это обеспечивает согласованность данных между базой и кэшем без необходимости установки TTL или периодической инвалидации.
Аудит. Debezium создает полный след всех изменений данных без модификации схемы приложения. События содержат информацию о том, что изменилось, когда и в какой транзакции. Эти данные можно сохранять в отдельном хранилище для анализа и соответствия требованиям GDPR, SOX.
Проектирование: что учесть
Производительность и влияние на источник Debezium создает минимальную нагрузку на источник, поскольку читает уже существующий журнал транзакций. Но необходимо мониторить:
- объем данных в транзакционном журнале
- скорость роста журнала
- сетевой трафик между БД и коннектором
- задержку репликации (lag)
Обработка схемы данных. Использовать Schema Registry для управления эволюцией схемы. Avro обеспечивает обратную и прямую совместимость при добавлении или удалении полей. Определять стратегию совместимости (BACKWARD, FORWARD, FULL) для каждого топика.
Особенности
Обработка больших транзакций. Некоторые СУБД (например, PostgreSQL) имеют ограничения на размер транзакции в логической репликации.
Мониторинг. Отслеживать метрики:
- Consumer lag для коннектора
- Количество ошибок обработки
- Скорость генерации событий (events/sec)
- Задержку между изменением в БД и поступлением в Kafka
Безопасность. Настроить SSL/TLS для соединений:
- Между коннектором и базой данных
- Между коннектором и Kafka
- Использовать внешние системы для хранения секретов (Vault, Kubernetes Secrets)
Проблемы и риски
- Нагрузка на СУБД: при первом снэпшоте Debezium сканирует таблицы. Это может перегрузить продакшн.
- Обработка DDL: добавление или удаление колонок не всегда корректно обрабатывается.
- Exactly-once: Debezium гарантирует at-least-once. Exactly-once зависит от конфигурации Kafka и потребителей.
- Сбои: при падении соединения коннектор должен корректно продолжить чтение с последнего offset. Иногда возможны дубликаты.
- Версионные миграции: новые версии коннекторов могут менять формат событий.
Альтернативные подходы
Триггеры в БД Триггеры создают дополнительную нагрузку на транзакционную базу и усложняют схему. Для простых сценариев с небольшим объемом изменений.
Polling-механизмы Периодиче ский опрос таблиц увеличивает нагрузку на базу и не гарантирует near real-time обработку. Когда задержка в несколько минут приемлема.
Управляемые сервисы (AWS DMS) Cloud-решения проще в настройке, но менее гибкие и могут иметь ограничения функциональности. Для стандартных сценариев репликации между облачными базами.
Альтернативы ПО Debezium (CDC-решения)
- Maxwell’s Daemon — лёгкий инструмент для MySQL, но не поддерживает другие базы.
- Bottled Water — для PostgreSQL, устарел, не развивается.
- Oracle GoldenGate — мощный, но платный и сложный.
- Fivetran, StreamSets — SaaS/ETL-сервисы с CDC, но дорогие и зависят от внешней платформы.
Debezium выигрывает универсальностью, активным комьюнити и интеграцией с Kafka. Проигрывает в простоте (сложно настроить) и в некоторых enterprise-функциях по сравнению с GoldenGate.
Что учесть при выборе Debezium
- Какая СУБД используется, поддерживается ли она Debezium.
- Какой объём изменений и допустимая задержка.
- Какую гарантию доставки событий нужно обеспечить.
- Нужно ли масштабирование под миллионы транзакций.
- Подходит ли модель log-based CDC для юридических и регуляторных требований.
Материалы
- Официальный сайт
- Change Data Capture (CDC) в Yandex Data Transfer: гид по технологии с примерами
- Что такое Debezium и для чего используется
- Знакомство с Debezium — CDC для Apache Kafka
- Что такое Debezium: подробная инструкция по применению
- Debezium Architecture (офф сайт)
- PostgreSQL CDC c помощью Debezium и Kafka
- Особенности проекта Debezium для решения задачи миграции баз данных
- CDC-репликация Big Data в реальном времени с Apache Kafka и Debezium в Confluent Cloud
- Debezium Engine: практическое руководство по использованию
- Реализация CDC из PostgreSQL в Apache Kafka с коннектором Debezium
- Обзор Debezium
Видео
- Евгений Ефименко: Debezium - Баттута в руках инженера
- Kafka Connect, Debezium и OUTBOX pattern
- DWH без иллюзий: свой коннектор к Oracle, когда Debezium подвел
- Анастасия Сашина — Debezium Engine: практическое руководство по использованию
- Oracle+Debezium+Elasticsearch. Александр Леутин, Infinnity Solutions