TiCDC 行为变更说明

将 Update 事件拆分为 Delete 和 Insert 事件

含有单条 Update 变更的事务拆分

从 v6.5.3、v7.1.1 和 v7.2.0 开始，使用非 MySQL Sink 时，对于仅包含一条 Update 变更的事务，如果 Update 事件的主键或者非空唯一索引的列值发生改变，TiCDC 会将该条事件拆分为 Delete 和 Insert 两条事件。详情见 GitHub issue #9086。

该变更主要为了解决如下问题：

• 在使用 CSV 和 AVRO 协议时，仅输出新值而不输出旧值。因此，当主键或者非空唯一索引的列值发生改变时，消费者只能接收到变化后的新值，无法得到旧值，导致无法处理变更前的值（例如删除旧值）。
• 在使用 Index value dispatcher 将数据按照 Key 分发到不同的 Kafka partition 时，下游的消费者组内多个消费者进程独立消费 Kafka Topic partition，由于消费进度不同，可能导致数据不一致的问题。

以如下 SQL 为例：

CREATE TABLE t (a INT PRIMARY KEY, b INT);
INSERT INTO t VALUES (1, 1);
UPDATE t SET a = 2 WHERE a = 1;

在上述示例中，主键 a 的值从 1 修改为 2。如果不将该 Update 事件进行拆分：

• 在使用 CSV 和 AVRO 协议时，消费者仅能看到新值 a = 2，而无法得到旧值 a = 1。这可能导致下游消费者只插入了新值 2，而没有删除旧值 1。
• 在使用 Index value dispatcher 时，插入记录 (1, 1) 的事件可能被发送到 Partition 0，而变更事件 (2, 1) 可能被发送到 Partition 1。如果 Partition 1 的消费进度快于 Partition 0，则可能由于下游数据系统中找不到相应数据而导致出错。因此，TiCDC 会将该条 Update 事件拆分为 Delete 和 Insert 两条事件，其中，删除记录 (1, 1) 被发送到 Partition 0，写入记录 (2, 1) 被发送到 Partition 1，以确保无论消费者的进度如何，事件都能被消费成功。

含有多条 Update 变更的事务拆分

从 v6.5.4、v7.1.2 和 v7.4.0 开始，对于一个含有多条变更的事务，如果 Update 事件的主键或者非空唯一索引的列值发生改变，TiCDC 会将该其拆分为 Delete 和 Insert 两条事件，并确保所有事件按照 Delete 事件在 Insert 事件之前的顺序进行排序。详情见 GitHub issue #9430。

该变更主要为了解决当使用 MySQL Sink 直接将这两条事件写入下游时，可能会出现主键或唯一键冲突的问题，从而导致 changefeed 报错。当使用 Kafka Sink 或其他 Sink 时，如果消费者需要将数据变更写入关系型数据库或进行类似操作，也可能遇到相同问题。

以如下 SQL 为例：

CREATE TABLE t (a INT PRIMARY KEY, b INT);
INSERT INTO t VALUES (1, 1);
INSERT INTO t VALUES (2, 2);

BEGIN;
UPDATE t SET a = 3 WHERE a = 1;
UPDATE t SET a = 1 WHERE a = 2;
UPDATE t SET a = 2 WHERE a = 3;
COMMIT;

在上述示例中，通过执行三条 SQL 语句对两行数据的主键进行交换，但 TiCDC 只会接收到两条 Update 变更事件，即将主键 a 从 1 变更为 2，将主键 a 从 2 变更为 1，如果 MYSQL Sink 直接将这两条 Update 事件写入下游，会出现主键冲突的问题，导致 changefeed 报错。

因此，TiCDC 会将这两条事件拆分为四条事件，即删除记录 (1, 1) 和 (2, 2) 以及写入记录 (2, 1) 和 (1, 2)。