CDC的定义
变更数据捕获（Change Data Capture）是一种数据处理模式，专注于识别并记录数据库中数据的增删改操作。它通过监控数据库日志或其他机制，捕捉到数据的每一次变化，然后将这些变化以结构化的方式提供给下游系统，如数据仓库、消息队列、流处理引擎等，实现数据的实时同步和分析。
为什么需要CDC？
- 实时性：传统ETL（Extract, Transform, Load）过程往往以批处理方式进行，无法满足实时数据分析的需求。CDC能够近乎实时地传递数据变更，加速业务决策。
- 效率提升：仅传输变更数据而非全量数据，极大减少了数据传输量和处理时间，提高了数据集成的效率
- 数据一致性：确保源系统和目标系统之间数据的一致性，特别是在分布式系统和微服务架构中尤为重要。
- 审计与合规：便于跟踪数据变更历史，满足合规性和审计要求。
CDC的实现方式
1、基于日志的CDC
基于日志的CDC，又可以分为两种：
- 基于复制日志
复制日志主要用于主从复制，也可以用于恢复数据。复制日志里记录了变更的数据，包括DML和DDL数据，每条变更数据都有对应的位点信息。典型的应用包括canal解析MySQL的binlog日志、Debezium解析MongoDB的oplog日志来获取增量数据。
- 基于WAL日志或REDO LOG
WAL日志或REDO LOG在确保数据的持久性和一致性的过程中扮演着至关重要的角色。PostgreSQL的WAL（Write-Ahead Log）、Oracle的Redo Log等，这些日志原本设计用于事务恢复和复制，但也可以被第三方工具解析以实现CDC。
一般解析该类日志，需要配置解析的插件，比如PostgreSQL的逻辑复制槽，需要安装解析插件比如pgoutput、wal2json和decoderbufs等，这些插件通过解析WAL日志，获取增量数据。又比如Oracle的LogMiner，该功能允许用户分析和检索Oracle重做日志文件，通过解析重做日志，用户可以了解到数据库中每一个DML操作的详细情况，以及DDL操作的历史记录。
2、基于数据库内置的CDC功能
许多数据库自身提供了CDC功能，用户可直接通过这些功能获取增量数据。
- 通过agent程序将增量数据写到cdc表
典型的有SQL Server和DB2。当SQL Server开启CDC后，会启动SQL Server Agent服务，并在系统数据库msdb中为每个启用CDC的用户数据库创建一些元数据表和存储过程，同时在用户数据库中创建捕捉变更的表（通常命名为_CT结尾的系统表）来存储变更数据。DB2的实现也是类似，DB2启动CDC后，会启动asncap程序对增量数据进行捕获，并写到对应的表中。该类型的CDC功能只能支持增量DML数据的捕捉。
- 基于数据库提供的API接口
很多数据库本身提供了CDC的API接口，用户只需要调用对应的接口，即可捕捉增量数据。如MongoDB的changestream接口、Spanner cloud提供的CDC接口等。
- 基于数据库的CDC组件
CDC作为数据库的其中一个组件，比如TiDB的TiCDC、OceanBase的obcdc等，对外提供数据库实时增量数据。
结论
市场上有许多成熟的第三方工具和服务，如天翼云TeleDB旗下的数据传输服务DTS、Canal、Debezium、Apache Kafka Connect、Logstash、GoldenGate等，它们提供了广泛的数据库支持和灵活的集成选项，简化了CDC的实施过程，特别适合复杂的异构环境。
变更数据捕获（CDC）作为一种强大的数据同步技术，极大地提升了数据流动的实时性和效率，是构建现代数据平台不可或缺的一部分。选择合适的实现方式需考虑数据库类型、系统规模、性能要求以及维护成本等因素。随着数据集成和分析需求的不断增长，预计未来CDC技术将持续发展，提供更多创新解决方案。
