基于 Kafka 与 Debezium 构建实时数据同步

起源

在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。

为了最大限度地减少服务拆分与分库分表给业务带来的影响（不影响业务开发也是架构转型的前提），我们采用了一种温和的渐进式拆分方案：

• 对于每块需要拆分的领域，首先拆分出子服务，并将所有该领域的数据库操作封装为 RPC 接口；

• 将其它所有服务中对该领域数据表的操作替换为 RPC 调用；

• 拆分该领域的数据表，使用数据同步保证旧库中的表与新表数据一致；

• 将该子服务中的数据库操作逐步迁移到新表，分批上线；

• 全部迁移完成后，切断同步，该服务拆分结束。

这种方案能够做到平滑迁移，但其中却有几个棘手的问题：

• 旧表新表的数据一致性如何保证？

• 如何支持异构迁移？（由于旧表的设计往往非常范式化，因此拆分后的新表会增加很多来自其它表的冗余列）

• 如何保证数据同步的实时性？（往往会先迁移读操作到新表，这时就要求旧表的写操作必须准实时地同步到新表）

典型的解决方

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