云原生丨一文教你基于Debezium与Kafka构建数据同步迁移（建议收藏）！

神州数码云基地 2023-02-22

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在云原生上的尝试、调研与分享

本期内容

Debezium + Kafka

实现数据迁移

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。

一、安装部署

Debezium架构

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

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；
JDBC 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：

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

二、数据迁移

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。

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

本次部署通过容器的方式启动：

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 ⬇

Kafka新建数据后 ⬇

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

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：

在Debezium UI中直接添加
调用Kafka API 注册

# 在Debezium UI中直接添加

选择MySQL数据源

# 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"
  }
}'

# 验证Source Connector注册结果

注册连接前：

注册连接后：

多出来的Topics信息是MySQL source表信息，连接MySQL数据库可见表：

UI for Apache Kafka中可以看到Messages同步信息。

访问Debezium UI（http://localhost:8080/ ）可以看到MySQL的连接。

# 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"
  }
}'

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：

# 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：

PostgreSQL数据库现有数据：

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PostgreSQL数据库中Customers多出一条数据：

Kafka中Messages新增一条数据，完成数据同步：

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"
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