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分类： mysql/postgresql
2023-11-06 16:59:47
本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：l****n
核心流程如下：
核心逻辑说明：
mysql binlog解析:
首先，从mysql的二进制日志（binlog）中解析出表名。这一步骤非常关键，因为我们只关注特定表的数据变更。
进一步，我们检查binlog中的操作类型，如insert、update和delete，以确定是否是表数据的变动操作。这是因为我们只需要捕获数据的变更，而不关心查询操作。
如果操作是insert或delete，我们只需要关注受影响的数据行。对于update操作，我们需要记录新旧值的变化。
内存中数据组装:
从解析过的binlog数据中，我们构建一个内存数据结构，通常是一个数据对象，其中包括表名、字段名、新旧值等信息。这允许我们在内存中轻松管理和处理数据。
数据序列化:
接下来，我们将内存中的数据对象序列化为特定的格式，通常为json或xml。这是为了将数据转化为一种可传输的结构，其中包含了表名、字段名和相应的新旧值。序列化的过程使数据适合通过网络传输。
数据传输到消息队列:
完成序列化后，数据通过tcp协议发送到消息队列，通常是apache kafka。消息队列用于持久性存储和传递数据，以确保数据不会丢失。
数据在消息队列中等待被消费者处理，这可以是其他系统、应用程序或服务，根据需要对数据进行进一步的分析或存储。
mongodb oplog解析:
mongodb的日志解析过程类似于mysql，但我们使用的是mongodb的操作日志（oplog）来捕获数据变更。
同样，我们从oplog中解析出表名，确定操作类型（insert、update、delete），并提取新旧值。
数据消费和存储:
消费者通过tcp协议从kafka队列中拉取数据。消费者可以是各种类型的应用程序或服务，例如数据仓库、实时监控系统等。
数据可以通过http协议将其写入elasticsearch，以进行搜索、分析和可视化。elasticsearch是一个强大的搜索引擎和分析工具，适用于处理大量数据。
以上流程描述了如何从mysql和mongodb中的日志解析数据，将其序列化为可传输的格式，并通过消息队列传递到其他系统或存储库中，以便进行后续处理、分析和查询。这种数据管道允许实时捕获和利用数据库中的变更，以满足各种用例和需求。