同步数据到 Kafka

本文介绍如何使用 TiCDC 创建一个将增量数据复制到 Kafka 的 Changefeed。

创建同步任务，复制增量数据 Kafka

使用以下命令来创建同步任务：

cdc cli changefeed create \
    --server=http://10.0.10.25:8300 \
    --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=canal-json&kafka-version=2.4.0&partition-num=6&max-message-bytes=67108864&replication-factor=1" \
    --changefeed-id="simple-replication-task"

Create changefeed successfully!
ID: simple-replication-task
Info: {"sink-uri":"kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=canal-json&kafka-version=2.4.0&partition-num=6&max-message-bytes=67108864&replication-factor=1","opts":{},"create-time":"2023-12-07T22:04:08.103600025+08:00","start-ts":415241823337054209,"target-ts":0,"admin-job-type":0,"sort-engine":"unified","sort-dir":".","config":{"case-sensitive":false,"filter":{"rules":["*.*"],"ignore-txn-start-ts":null,"ddl-allow-list":null},"mounter":{"worker-num":16},"sink":{"dispatchers":null},"scheduler":{"type":"table-number","polling-time":-1}},"state":"normal","history":null,"error":null}

• --server：TiCDC 集群中任意一个 TiCDC 服务器的地址。
• --changefeed-id：同步任务的 ID，格式需要符合正则表达式 ^[a-zA-Z0-9]+(\-[a-zA-Z0-9]+)*$。如果不指定该 ID，TiCDC 会自动生成一个 UUID（version 4 格式）作为 ID。
• --sink-uri：同步任务下游的地址，详见：Sink URI 配置 Kafka。
• --start-ts：指定 changefeed 的开始 TSO。TiCDC 集群将从这个 TSO 开始拉取数据。默认为当前时间。
• --target-ts：指定 changefeed 的目标 TSO。TiCDC 集群拉取数据直到这个 TSO 停止。默认为空，即 TiCDC 不会自动停止。
• --config：指定 changefeed 配置文件，详见：TiCDC Changefeed 配置参数。

支持的 Kafka 版本

TiCDC 与支持的 Kafka 最低版本对应关系如下：

Sink URI 配置 kafka

Sink URI 用于指定 TiCDC 目标系统的连接信息，遵循以下格式：

[scheme]://[userinfo@][host]:[port][/path]?[query_parameters]

一个通用的配置样例如下所示：

--sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=canal-json&kafka-version=2.4.0&partition-num=6&max-message-bytes=67108864&replication-factor=1"

URI 中可配置的的参数如下：

最佳实践

• TiCDC 推荐用户自行创建 Kafka Topic，你至少需要设置该 Topic 每次向 Kafka broker 发送消息的最大数据量和下游 Kafka partition 的数量。在创建 changefeed 的时候，这两项设置分别对应 max-message-bytes 和 partition-num 参数。
• 如果你在创建 changefeed 时，使用了尚未存在的 Topic，那么 TiCDC 会尝试使用 partition-num 和 replication-factor 参数自行创建 Topic。建议明确指定这两个参数。
• 在大多数情况下，建议使用 canal-json 协议。

TiCDC 使用 Kafka 的认证与授权

使用 Kafka 的 SASL 认证时配置样例如下所示：

• SASL/PLAIN

  --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?kafka-version=2.4.0&sasl-user=alice-user&sasl-password=alice-secret&sasl-mechanism=plain"
  

• SASL/SCRAM

  SCRAM-SHA-256、SCRAM-SHA-512 与 PLAIN 方式类似，只需要将 sasl-mechanism 指定为对应的认证方式即可。

• SASL/GSSAPI

  SASL/GSSAPI user 类型认证：

  --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?kafka-version=2.4.0&sasl-mechanism=gssapi&sasl-gssapi-auth-type=user&sasl-gssapi-kerberos-config-path=/etc/krb5.conf&sasl-gssapi-service-name=kafka&sasl-gssapi-user=alice/for-kafka&sasl-gssapi-password=alice-secret&sasl-gssapi-realm=example.com"
  

  sasl-gssapi-user 和 sasl-gssapi-realm 的值与 kerberos 中指定的 principle 有关。例如，principle 为 alice/for-kafka@example.com，则 sasl-gssapi-user 和 sasl-gssapi-realm 的值应该分别指定为 alice/for-kafka 和 example.com。

  SASL/GSSAPI keytab 类型认证：

  --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?kafka-version=2.4.0&sasl-mechanism=gssapi&sasl-gssapi-auth-type=keytab&sasl-gssapi-kerberos-config-path=/etc/krb5.conf&sasl-gssapi-service-name=kafka&sasl-gssapi-user=alice/for-kafka&sasl-gssapi-keytab-path=/var/lib/secret/alice.key&sasl-gssapi-realm=example.com"
  

  SASL/GSSAPI 认证方式详见 Configuring GSSAPI。

• TLS/SSL 加密

  如果 Kafka broker 启用了 TLS/SSL 加密，则需要在 --sink-uri 中增加 enable-tls=true 参数值。如果需要使用自签名证书，则还需要在 --sink-uri 中指定 ca、cert 跟 key 几个参数。

• ACL 授权

  TiCDC 能够正常工作所需的最小权限集合如下：

  • 对 Topic 资源类型的 Create 、Write 和 Describe 权限。
  • 对 Cluster 资源类型的 DescribeConfigs 权限。

TiCDC 集成 Kafka Connect (Confluent Platform)

如要使用 Confluent 提供的 data connectors 向关系型或非关系型数据库传输数据，请选择 avro 协议，并在 schema-registry 中提供 Confluent Schema Registry 的 URL。

配置样例如下所示：

--sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?&protocol=avro&replication-factor=3" --schema-registry="http://127.0.0.1:8081" --config changefeed_config.toml

[sink]
dispatchers = [
 {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"},
]

集成具体步骤详见与 Confluent Cloud 进行数据集成。

自定义 Kafka Sink 的 Topic 和 Partition 的分发规则

Matcher 匹配规则

以如下示例配置文件中的 dispatchers 配置项为例：

[sink]
dispatchers = [
  {matcher = ['test1.*', 'test2.*'], topic = "Topic 表达式 1", partition = "ts" },
  {matcher = ['test3.*', 'test4.*'], topic = "Topic 表达式 2", partition = "index-value" },
  {matcher = ['test1.*', 'test5.*'], topic = "Topic 表达式 3", partition = "table"},
  {matcher = ['test6.*'], partition = "ts"}
]

• 对于匹配了 matcher 规则的表，按照对应的 topic 表达式指定的策略进行分发。例如表 test3.aa，按照 topic 表达式 2 分发；表 test5.aa，按照 topic 表达式 3 分发。
• 对于匹配了多个 matcher 规则的表，以靠前的 matcher 对应的 topic 表达式为准。例如表 test1.aa，按照 topic 表达式 1 分发。
• 对于没有匹配任何 matcher 的表，将对应的数据变更事件发送到 --sink-uri 中指定的默认 topic 中。例如表 test10.aa 发送到默认 topic。
• 对于匹配了 matcher 规则但是没有指定 topic 分发器的表，将对应的数据变更发送到 --sink-uri 中指定的默认 topic 中。例如表 test6.aa 发送到默认 topic。

Topic 分发器

Topic 分发器用 topic = "xxx" 来指定，并使用 topic 表达式来实现灵活的 topic 分发策略。topic 的总数建议小于 1000。

Topic 表达式的基本规则为 [prefix][{schema}][middle][{table}][suffix]，详细解释如下：

• prefix：可选项，代表 Topic Name 的前缀。
• {schema}：从 v6.5.7 起从必选项更改为可选项，用于匹配库名。
• middle：可选项，代表库表名之间的分隔符。
• {table}：可选项，用于匹配表名。
• suffix：可选项，代表 Topic Name 的后缀。

其中 prefix、middle 以及 suffix 仅允许出现大小写字母（a-z、A-Z）、数字（0-9）、点号（.）、下划线（_）和中划线（-）；{schema}、{table} 均为小写，诸如 {Schema} 以及 {TABLE} 这样的占位符是无效的。

一些示例如下：

• matcher = ['test1.table1', 'test2.table2'], topic = "hello_{schema}_{table}"
  • 对于表 test1.table1 对应的数据变更事件，发送到名为 hello_test1_table1 的 topic 中。
  • 对于表 test2.table2 对应的数据变更事件，发送到名为 hello_test2_table2 的 topic 中。
• matcher = ['test3.*', 'test4.*'], topic = "hello_{schema}_world"
  • 对于 test3 下的所有表对应的数据变更事件，发送到名为 hello_test3_world 的 topic 中。
  • 对于 test4 下的所有表对应的数据变更事件，发送到名为 hello_test4_world 的 topic 中。
• matcher = ['test5.*, 'test6.*'], topic = "hard_code_topic_name"（从 v6.5.7 开始支持）
  • 对于 test5 和 test6 下的所有表对应的数据变更事件，发送到名为 hard_code_topic_name 的 topic 中。你可以直接指定 topic 名称。
• matcher = ['*.*'], topic = "{schema}_{table}"
  • 对于 TiCDC 监听的所有表，按照“库名_表名”的规则分别分发到独立的 topic 中；例如对于 test.account 表，TiCDC 会将其数据变更日志分发到名为 test_account 的 Topic 中。

DDL 事件的分发

库级别 DDL

诸如 create database、drop database 这类和某一张具体的表无关的 DDL，称之为库级别 DDL。对于库级别 DDL 对应的事件，被发送到 --sink-uri 中指定的默认 topic 中。

表级别 DDL

诸如 alter table、create table 这类和某一张具体的表相关的 DDL，称之为表级别 DDL。对于表级别 DDL 对应的事件，按照 dispatchers 的配置，被发送到相应的 topic 中。

例如，对于 matcher = ['test.*'], topic = {schema}_{table} 这样的 dispatchers 配置，DDL 事件分发情况如下：

• 若 DDL 事件中涉及单张表，则将 DDL 事件原样发送到相应的 topic 中。
  • 对于 DDL 事件 drop table test.table1，该事件会被发送到名为 test_table1 的 topic 中。
• 若 DDL 事件中涉及多张表（rename table / drop table / drop view 都可能涉及多张表），则将单个 DDL 事件拆分为多个发送到相应的 topic 中。
  • 对于 DDL 事件 rename table test.table1 to test.table10, test.table2 to test.table20，则将 rename table test.table1 to test.table10 的 DDL 事件发送到名为 test_table1 的 topic 中，将 rename table test.table2 to test.table20 的 DDL 事件发送到名为 test.table2 的 topic 中。

Partition 分发器

partition 分发器用 partition = "xxx" 来指定，支持 default、ts、index-value、table 四种 partition 分发器，分发规则如下：

• default：有多个唯一索引（包括主键）时按照 table 模式分发；只有一个唯一索引（或主键）按照 index-value 模式分发；如果开启了 old value 特性，按照 table 分发
• ts：以行变更的 commitTs 做 Hash 计算并进行 event 分发
• index-value：以表的主键或者唯一索引的值做 Hash 计算并进行 event 分发
• table：以表的 schema 名和 table 名做 Hash 计算并进行 event 分发

[sink]
dispatchers = [
   {matcher = ['*.*'], dispatcher = "ts"},
   {matcher = ['*.*'], partition = "ts"},
]

{matcher = ['*.*'], dispatcher = "ts", partition = "table"},