debezium+kafka实现oracle数据同步（debezium-connector-oracle）

1.情景展示

在企业当中，往往会存在不同数据库之间的表的数据需要保持一致的情况（数据同步）。

如何将A库a表的数据同步至B库a表当中呢？（包含：新增、修改和删除）

往往不仅仅需要保持数据的一致性，还要保证数据的即时性，即：A库a表的数据发生变化后，B库a表也能立刻同步变化。

实时保持两表数据的一致性。

如何实现？

2.具体分析

要想及时知晓A库a表的数据变化，我们需要读取数据库的操作日志，从日志当中提取a表的操作日志。（至少要包含：新增、修改和删除）。

以oracle为例，就是读取oracle的article日志，而读取日志提取a表操作记录，我们可以通过组件来完成，无需自己手动解析日志。

3.解决方案

debezium-connector-oracle插件，可以很好的完成这个任务。

Debezium是一个开源的数据库事件捕捉和发布平台，旨在提供可靠的实时数据流。它基于分布式日志（如Apache Kafka）来捕获并传输数据库的变更事件，从而实现高效的数据同步和分发。通过使用Debezium的oracle连接器，可以轻松地将oracle数据库中的DML操作（包括INSERT、UPDATE、DELETE）的变更事件提取出来，并以实时的方式推送到Kafka消息队列中。

由于debezium-connector-oracle插件是结合kafka来实现的，我们自然需要用到kafka。

debezium-connector-oracle插件最终实现的效果是：监听oracle库的binlog日志，实时捕获oracle数据变更记录，并将变化的数据发布到kafka的主题当中。

Debezium的Oracle连接器捕获并记录Oracle服务器上数据库中发生的行级更改，还包括在连接器运行时添加的表。可以通过Connector配置，为指定的schema和表获取更改事件，或者忽略、屏蔽或截断特定列中的值等过滤操作。

Debezium通过使用本地LogMiner数据库包或XStream API从Oracle获取更改事件。

在开始之前，我们需要先了解一下kafka connect，通过它我们可以将其它系统与kakfa进行连接，完成主题的发布与订阅。

具体就是：通过该服务，我们可以使用REST API的方式调用kafka服务器来完成消息的发布与订阅。

更多关于kafka connect的用法，见文末推荐。

使用debezium官方提供的source connector，部署到apache kafka connect中，debezium的connector捕获到源数据库数据更新，发送到kafka集群中。

插件下载

地址：https://debezium.io/releases/

点击debezium的最新版本（More info）。

支持的版本号说明：

点击“installation guide”。

2.5.0.Final版本地址：https://debezium.io/documentation/reference/2.5/install.html

connector插件列表展示如下。

mysql connector 2.5.0版插件地址：https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-mysql/2.5.0.Final/debezium-connector-mysql-2.5.0.Final-plugin.tar.gz

oracle connector 2.5.0版插件地址：https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-oracle/2.5.0.Final/debezium-connector-oracle-2.5.0.Final-plugin.tar.gz

SQLserver connector 2.5.0版插件地址：https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-sqlserver/2.5.0.Final/debezium-connector-sqlserver-2.5.0.Final-plugin.tar.gz

插件源码地址：https://github.com/debezium/debezium

插件安装

下载成功后，进行解压。

来到KAFKA_HOME目录下，创建一个plugins目录。

并将刚才解压的插件移到plugins目录下。

重命名在插件后面添加版本号。

说明：

插件debezium-connector-oracle没有连接oracle的驱动，所以需要将ojdbc8.jar添加到此目录下。

参数说明

说明文档：https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_build_of_debezium/2.3.4/html/debezium_user_guide/descriptions-of-debezium-oracle-connector-configuration-properties

https://debezium.io/documentation/reference/2.5/connectors/oracle.html

这里我只讲自己用的的参数，其余参数说明及用法，可通过上述说明文档自行查阅。

具体的数据结构，下面有。

name属性：代表的是连接器的名称，该名称具有唯一性！（名字随便起，但必须唯一）。

名字最好能让人望文生义，如：debezium-connector-source-oracle-73，这一看就知道：创建的是Source Connector，用的插件是：debezium-connector-oracle。

connector.class属性：Source Connector的实现类，在这里我们需要填：io.debezium.connector.oracle.OracleConnector（它是debezium-connector-oracle的源连接器）。

database.hostname属性：数据库服务器所属IP，如：127.0.0.1。

database.port属性：数据库端口号，如：1521。

database.user属性：数据库用户名，如：test。

database.password属性：数据库密码，如：123456。

database.server.id属性：给数据库设置id，该值具有唯一性，默认取值范围：[5400,6400]，数据类型：int。

database.dbname属性：要监控的数据库名称，如：orcl。

database.url属性：要监控的数据库连接地址，如：jdbc:oracle:thin:@192.168.0.1:1521/orcl。

tasks.max属性：要运行的任务数，默认值：1。

table.include.list属性：要捕获数据变更记录的表名称列表，可以同时监控多张表。构成：userName.tableName，多个使用逗号隔开，如：test.T_PATIENT_ZS。

schema.history.internal.store.only.captured.tables.ddl属性：默认值：false，代表的含义是：debezium会将被监控数据库下所有的表的变更记录，都进行捕获。

而实际上，我们只需捕获table.include.list里面设置的表，而不是所有的表。需将此值设为：true。

column.include.list属性：可以设置只捕获表中的部分字段变更记录，可以监控多张表的部分字段变更记录。构成：userName.tableName.columnName，多个请使用逗号隔开，如：test.T_PATIENT_ZS.CREATE_TIME,test.T_PATIENT_ZS.ID。

schema.history.internal.kafka.topic属性：连接器将在其中存储数据库模式历史记录的Kafka主题的全名，如：schema-history-test-63。

schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers属性：kafka服务器地址，如：localhost:9092。

event.processing.failure.handling.mode属性：默认值：fail，表示的是：schema的处理模式。可选值：[fail,warn,ignore]。我们选择warn，而不是直接报错，更容易发现问题。

topic.prefix属性：将要发布的主题的名称前缀，该值具有唯一性（kafka会根据此主题前缀来生成主题名称。消费者需要根据topic名称来订阅数据）。

log.mining.strategy属性：默认值：redo_log_catalog（DDL+DML），可选值：[redo_log_catalog,online_catalog]。

redo_log_catalog：归档日志，redolog写满才会生成归档日志，导致topic接收数据慢（DDL+DML）。

online_catalog：在线日志，即时读取日志（不包含DDL，只包含DML）。

需将值设为：online_catalog，只有这样才能解决数据延迟、不能实时同步的问题。

DDL（create/alter/rename/drop/truncate）和DML（insert/update/delete）

errors.log.enable属性：默认值：false。是否输出错误日志，可将值设为true。

skipped.operations属性：默认值：t。不需要监控的操作，可选值：c（insert/create）,u（update）,d（delete）,t（truncate）,none。

snapshot.mode属性：快照模式，默认值：initial，可选值：[initial,initial_only,when_needed,never,schema_only,schema_only_recovery]。

initial(默认)（初始全量，后续增量）：连接器执行数据库的初始一致性快照，快照完成后，连接器开始为后续数据库更改流式传输事件记录。

initial_only（只全量，不增量）：连接器只执行数据库的初始一致性快照，不允许捕获任何后续更改的事件。

schema_only（只增量，不全量）：连接器只捕获所有相关表的表结构，不捕获初始数据，但是会同步后续数据库的更改记录。

decimal.handling.mode属性：默认值：precise，可选值：[precise,double,string]

说明：

当我们使用kafka-console-consumer.bat进行消费数据的时候，数字类型的数据，会被自动转换成base64格式。

示例

当decimal.handling.mode属性值为precise时："ZS_ID":{"scale":0,"value":"Aw=="}；

当decimal.handling.mode属性值为string时："ZS_ID":"3"。

但debezium实际产生仍然是数值类型，这一点，我已经验证过了，当使用sink connector接收时，数据并不是base64码。

当然，如果想要在使用kafka-console-consumer.bat进行消费数据的时候，数字类型的数据不被转成base64格式，可以设置decimal.handling.mode=string。

4.运行

准备工作

启动服务

启动zookeeper，启动kafka，启动kafka connect。

如果没有安装kafka或者不知道怎么启动，具体操作见文末推荐。

日志处理

第一步：开启归档日志

select name,log_mode from v$database;

确保LOG_MODE是ARCHIVELOG，如果不是，则表示归档日志未启用。

如果未启用，需运行以下命令：

ALTER DATABASE ARCHIVELOG;

第二步：补全日志

补全日志有两种方式，一种是补全主键日志，一种是补全所有字段日志。

ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (PRIMARY KEY) COLUMNS;

ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS;

更多关于oracle日志的讲解，见文末推荐。

发布主题

接口地址：

http://localhost:8083/connectors

请求数据：

{
	"name": "debezium-connector-source-oracle-73",
	"config": {
		"connector.class": "io.debezium.connector.oracle.OracleConnector",
		"database.user": "test",
		"database.dbname": "orcl",
		"database.server.id": 73,
		"tasks.max": 1,
		"database.url": "jdbc:oracle:thin:@192.168.0.1:1521/orcl",
		"schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092",
		"event.processing.failure.handling.mode": "warn",
		"column.include.list": "test.T_PATIENT_ZS.CREATE_TIME,test.T_PATIENT_ZS.ID,test.T_PATIENT_ZS.JZ_TIME,test.T_PATIENT_ZS.PATIENT_ID,test.T_PATIENT_ZS.UPDATE_TIME,test.T_PATIENT_ZS.ZS_ID",
		"log.mining.strategy": "online_catalog",
		"database.port": "1521",
		"schema.history.internal.store.only.captured.tables.ddl": true,
		"topic.prefix": "topic-orcl-73",
		"decimal.handling.mode": "string",
		"schema.history.internal.kafka.topic": "schema-history-orcl-73",
		"database.hostname": "192.168.0.1",
		"database.password": "test123",
		"table.include.list": "test.T_PATIENT_ZS",
		"skipped.operations": "none",
		"errors.log.enable": true,
		"snapshot.mode": "initial"
	}
}

响应数据：

{
	"name": "debezium-connector-source-oracle-73",
	"type": "source",
	"config": {
		"connector.class": "io.debezium.connector.oracle.OracleConnector",
		"database.user": "test",
		"database.dbname": "orcl",
		"database.server.id": "73",
		"tasks.max": "1",
		"database.url": "jdbc:oracle:thin:@192.168.0.1:1521/orcl",
		"schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092",
		"event.processing.failure.handling.mode": "warn",
		"column.include.list": "test.T_PATIENT_ZS.CREATE_TIME,test.T_PATIENT_ZS.ID,test.T_PATIENT_ZS.JZ_TIME,test.T_PATIENT_ZS.PATIENT_ID,test.T_PATIENT_ZS.UPDATE_TIME,test.T_PATIENT_ZS.ZS_ID",
		"log.mining.strategy": "online_catalog",
		"database.port": "1521",
		"schema.history.internal.store.only.captured.tables.ddl": "true",
		"topic.prefix": "topic-orcl-73",
		"decimal.handling.mode": "string",
		"schema.history.internal.kafka.topic": "schema-history-orcl-73",
		"database.hostname": "192.168.0.1",
		"database.password": "test123",
		"table.include.list": "test.T_PATIENT_ZS",
		"skipped.operations": "none",
		"errors.log.enable": "true",
		"snapshot.mode": "initial",
		"name": "debezium-connector-source-oracle-73"
	},
	"tasks": [{
		"connector": "debezium-connector-source-oracle-73",
		"task": 0
	}]
}

主题发布成功后，debezium将会自动捕获oracle数据变更日志，并将数据推送到kafka当中。

查询主题

主题的生成条件说明：

debezium source connector启动之后，当指定监控的表数据发生变更时，它才会创建主题（也就是往kafka当中推送数据）。

如果处于监控中的表一直没有数据变更，那这个主题就一直不会产生。

具体就是：

当snapshot.mode=schema_only时，source connector启动后，不会立马创建主题，而是直到源表数据发生变化时，才会创建主题（也就是：debezium-oracle插件通过读取日志，监控到该表发生了变化，会自动将变化的数据推送到kafka上，这时，主题自然就生成了）。

当snapshot.mode=initial时，source connector启动后，如果源表已经有数据，它会立马创建主题；

反之，如果源表一条数据都没有，不会立马创建主题，直到源表有新增数据时，才会创建主题。

主题生成规则：

一张表对应一个主题。

oracle主题构成：topic.prefix.userName.tableName（oracle的用户名统一会变成大写）

这里t_patient表对应的主题是：topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS。

查看已发布的主题

请求地址：

http://localhost:8083/connectors/debezium-connector-source-oracle-73/topics

响应数据：

{"debezium-connector-source-oracle-73":{"topics":["topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS","topic-orcl-73"]}}

消费数据

通过产生的主题消费数据。

切换到KAFKA_HOME\bin\windows目录下，输入cmd，按Enter键打开cmd窗口。

输入以下命令并执行

kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS  --from-beginning

执行结果如下：

{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"struct","fields":[{"type":"string","optional":true,"field":"PATIENT_ID"},{"type":"string","optional":true,"field":"ZS_ID"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.Timestamp","version":1,"field":"CREATE_TIME"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.Timestamp","version":1,"field":"UPDATE_TIME"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.MicroTimestamp","version":1,"field":"JZ_TIME"},{"type":"string","optional":false,"field":"ID"}],"optional":true,"name":"topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS.Value","field":"before"},{"type":"struct","fields":[{"type":"string","optional":true,"field":"PATIENT_ID"},{"type":"string","optional":true,"field":"ZS_ID"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.Timestamp","version":1,"field":"CREATE_TIME"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.Timestamp","version":1,"field":"UPDATE_TIME"},{"type":"int64","optional":true,"name":"io.debezium.time.MicroTimestamp","version":1,"field":"JZ_TIME"},{"type":"string","optional":false,"field":"ID"}],"optional":true,"name":"topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS.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":false,"field":"schema"},{"type":"string","optional":false,"field":"table"},{"type":"string","optional":true,"field":"txId"},{"type":"string","optional":true,"field":"scn"},{"type":"string","optional":true,"field":"commit_scn"},{"type":"string","optional":true,"field":"lcr_position"},{"type":"string","optional":true,"field":"rs_id"},{"type":"int64","optional":true,"field":"ssn"},{"type":"int32","optional":true,"field":"redo_thread"},{"type":"string","optional":true,"field":"user_name"}],"optional":false,"name":"io.debezium.connector.oracle.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":"topic-orcl-73.TEST.T_PATIENT_ZS.Envelope","version":1},"payload":{"before":null,"after":{"PATIENT_ID":"1","ZS_ID":"1","CREATE_TIME":1704326400000,"UPDATE_TIME":1704326400000,"JZ_TIME":1702826697000000,"ID":"1"},"source":{"version":"2.5.0.Final","connector":"oracle","name":"topic-orcl-73","ts_ms":1704339457000,"snapshot":"false","db":"ORCL","sequence":null,"schema":"TEST","table":"T_PATIENT_ZS","txId":"0b001c0067ad8900","scn":"17183616021516","commit_scn":"17183616021532","lcr_position":null,"rs_id":"0x00852f.000cb4f2.0010","ssn":0,"redo_thread":1,"user_name":"TEST"},"op":"c","ts_ms":1704339461968,"transaction":null}}

说明：

消费的数据，如果含有中文，中文会出现乱码，不用理会；（因为windows中文版，cmd的编码集默认为：GBK，而数据库一般采用的是UTF-8）。

消费的数据，如果含有数值类型，会被自动编码成base64格式，这个也不用管。（这是使用kafka-consume-consumer.bat造成的，它本身还是数值类型）

源库源表数据

5.同步数据

这样一来，我们就实现了数据同步的前半部分：抽取数据 push。

示例：

至于将kafka中存储的数据更新到别的数据库（同步数据 pull），有三种实现方式：

第一种：使用插件io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector；

第二种：使用插件io.debezium.connector.jdbc.JdbcSinkConnector（推荐使用）。

说明：

网上看到的几乎都是使用第一种方式来完成数据同步，这其实是不对的，也有使用第3种方式来完成数据同步的。

但，最好的还是使用第2种方式，因为它可以和io.debezium.connector.mysql.OracleConnector插件无缝对接，不需要进行额外的数据转换操作。

当我们使用主键字段进行数据同步时（通常情况下），目标表字段的主键的名称需要与源表的主键名称完全一致（大小写也必须保持一致），否则，使用JdbcSinkConnector会报错：

主键字段不存在。

第三种：自定义开发消费组件；

当然，官方的jdbc插件也不是万能的，例如：

源表表名与目标表表名不一致；

目标表字段B需要对应源表表字段A，而不是A-->A；

在进行数据同步时，目标表需要增加时间戳字段或者实现假删除等等个性化需求，官方插件就不能用了。

我们只能自己开发kafka connect组件了。

posted @ 2024-01-04 11:50 Marydon 阅读(536) 评论(0) 编辑收藏举报

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