简介：数据同步技术（此处指CDC）发展迅速，目前主流的同步技术是使用Confluen-platform，他基于Kafaka开发，包含你能想到的任何组件。
核心是kafka connect，kafka connect 通过两种类型的连接器工作：
- 源连接器——摄取整个数据库并将表更新流式传输到 Kafka 主题。源连接器还可以从您的所有应用程序服务器收集指标并将其存储在 Kafka 主题中，从而使数据可用于低延迟的流处理。
- 接收器连接器——将来自 Kafka 主题的数据传送到二级索引（如 Elasticsearch）或批处理系统（如 Hadoop）以进行离线分析。
原文：
- “Kafka Connect includes two types of connectors:
- Source connector – Ingests entire databases and streams table updates to Kafka topics. A source connector can also collect metrics from all your application servers and store these in Kafka topics, making the data available for stream processing with low latency.
- Sink connector – Delivers data from Kafka topics into secondary indexes such as Elasticsearch, or batch systems such as Hadoop for offline analysis.”
比如著名的Source Connector有：Debezium connector for MySQL，著名的Sink Connector有Elasticsearch Service Sink Connector
基于以上组件，可以实现MySQL高效实时同步数据到Elasticsearch。
目前有两种使用方式：
第一种：直接使用kafka，kafka connect，手动安装connector plugins（连接器插件）
【本文就是基于第一种方式安装】
第二种：安装confluent platform，然后使用confluent hub安装
软件版本信息
Debezium：1.9.4.Final
MySQL：5.7.x.
Elasticsearch：7.15.1
confluentinc-kafka-connect-elasticsearch：13.1.0
1、下载zip包，手动安装（即不使用confluent platform安装cdc）
--将下载的zip包上传到 /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.2.0/libs/confluent 目录下，解压--
修改connect-distributed.properties配置文件的plugin.path如下：
plugin.path=/usr/local/kafka/kafka_2.13-3.2.0/libs,/usr/local/kafka/kafka_2.13-3.2.0/libs/debezium/debezium-connector-mysql,/usr/local/kafka/kafka_2.13-3.2.0/libs/confluent/confluentinc-kafka-connect-elasticsearch-13.1.0
2、编写配置文件：
创建文件elasticsearch-sink.json，内容为：
{
"name": "elasticsearch-sink",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector",
"tasks.max": "1",
"topics": "goods.goods.t_sku",
"key.ignore": "false",
"connection.url": "http://127.0.0.1:9200",
"name": "elasticsearch-sink",
"transforms": "unwrap,key",
"transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
"transforms.unwrap.drop.tombstones": "true",
"transforms.unwrap.delete.handling.mode": "drop",
"transforms.key.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.ExtractField$Key",
"transforms.key.field": "id",
"transforms.changetopic.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
"transforms.changetopic.regex": "(.*)",
"transforms.changetopic.replacement": "$1"
}
}
参考官方文档
"transforms.unwrap.drop.tombstones": "true",
"transforms.unwrap.delete.handling.mode": "drop",
这么配置到sink中就可以实现mysql删除数据，然后ealsticsearch中也删除改数据。
看了官方文档，暂时没有理解配置的说明。
3、重启kafka-connect
重启kafka-connect的步骤：
ps- aux | grep 8083 或者 ps- aux | grep ConnectDistributed 或者 jps 找到ConnectDistributed对应的pid kill pid 不要使用kill -9 pid 然后重新执行： ./bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties 查看结果： netstat -nltp | grep 8083 查看加载的插件： curl http://localhost:8083/connector-plugins 查看连接器： curl http://localhost:8083/connectors 加入source连接器: curl -d @"connect-mysql-source.json" -H"Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:8083/connectors 加入sink连接器： curl -d @"elasticsearch-sink.json" -H"Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:8083/connectors 再次查看连接器 curl http://localhost:8083/connectors以上就可以重启连接器，并查看kafka connect 是否工作正常 如果，连接器已存在，需要删除重新加入，则是如下命令删除：
curl -X DELETE http://localhost:8083/connectors/elasticsearch-sink
重新加入sink连接器：
curl -d @"elasticsearch-sink.json" -H"Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:8083/connectors
4，查看elasticsearch已经生成了索引名称为goods.goods.t_sku的索引，并同步成功了数据。
5、在mysql的goods.t_sku表中增加一条数据，同时观察索引goods.t_sku中也会增加一条数据。成功！
===========需要注意的点=======
一、transforms
（1）RegexRouter ：可以灵活对kafka的topic进行区分管理
（2）ExtractNewRecordState ：如果没有，输入数据会包含：before、after记录修改前对比信息以及元数据信息（source，op，ts_ms等）。这些信息在后续数据写入Elasticsearch是不需要的。（注意结合自己业务场景）。
（3）ExtractField ：实现id和elasticsearch的_id一致，配合 "key.ignore": "false"一起使用，必须配置false，否则es生成的_id不是mysql表的id，这样是不能实现更新和删除的
二、ES的Mapping设置
1、自定义mapping，直接在同步之前创建好
2、动态映射mapping，可参考这篇文章
比如本例子中：mysql约定所有时间类型字段后缀以_time结尾，然后使用dynamic_templates指定es的时间mapping为date类型
PUT /goods.goods.t_sku {"mappings": {"date_detection": false,"dynamic_templates": [{"dates": {"match": ".*_time","match_pattern": "regex","mapping": {"type": "date"}}}]} }
给索引设置alias，使用起来了更灵活、便捷
POST _aliases {"actions": [{"add": {"index": "goods.goods.t_sku","alias": "goods.goods.t_sku_alias"}}] }
参考一：kafka connect
参考二：debezium
参考三：Elasticsearch Service Sink
==部署了这个cdc从mysql同步数据到elasticsearch的应用后，2核4G的虚拟机已经到极限了！==
