Kafka 到 Kafka
简述
Kafka 为处理实时数据提供了一个统一、高吞吐、低延迟的平台,其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。因此实现 Kafka 到 Kafka 的数据同步也成了一项重要工作。
本篇文章主要介绍如何使用 CloudCanal 构建一条 Kafka 到 Kafka 的数据同步链路。
技术点
消费者消息推送
在任务创建后,CloudCanal 会自动创建消费组,并订阅需要同步消息的 Topic。CloudCanal 从源端拉取到消息后,会将消息推送到目标端。
心跳机制
Kafka 在记录消费者的位点时只会保存最新一条消息的时间,在源端 Kafka 未发送消息时,CloudCanal 便无法正常感知消息的延时时间。
我们采用了主动发送心跳消息的方式解决这个问题,在 打开 Kafka 源端心跳 后,源端会定时向目标端发送一条空消息,在目标端接收到消息后,CloudCanal 会更新延时时间,并过滤掉该条消息。根据业务需要,可设置 dbHeartbeatIntervalSec 参数,控制发送消息的间隔。
操作示例
步骤1: 配置 Kafka 权限
参考 Kafka 需要的权限 文档,设置 CloudCanal 需要的账号权限。
步骤2: 安装 CloudCanal
请参考 全新安装(Docker Linux/MacOS),下载安装 CloudCanal 私有部署版本。
步骤 3: 添加数据源
登录 CloudCanal 控制台,点击 数据源管理 > 新增数据源 。
步骤4: 创建任务
点击 同步任务 > 创建任务。
选择源和目标数据源,并分别点击 测试连接。
选择同步的 消息格式。
信息倘若没有特定的消息格式,请选择 原始消息格式。
选择 增量同步。
选择需要同步的 Topic。
点击 确认创建。
信息等待任务自动流转。
信息当任务创建完成,CloudCanal 会自动进行任务流转,其中的步骤包括:
- 结构迁移: Kafka 源端会自动为对端创建 Topic,如果目标 Topic 在对端已存在,则会忽略。
- 增量数据同步: 增量数据将会持续地同步到对端数据库,并且保持实时(秒级别延迟)。
总结
本文简单介绍了如何使用 CloudCanal 进行 Kakfa 到 Kafka 数据迁移同步,助力企业快速构建数据管道,增强数据分析能力。