MySQL CDC实现方案

1、概述

MySQL CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是捕获 MySQL 数据库数据变更（增 / 删 / 改）并实时同步的核心技术，核心实现方式分为基于日志 和基于查询 两大类，其中基于 MySQL 二进制日志（binlog） 的方案是生产环境主流选择（无侵入、低延迟、高可靠），基于查询的方案仅适用于轻量、非核心业务场景。

2、主流 MySQL CDC 实现方案（生产核心选择）

以下是 MySQL CDC 的主流实现方案。

Debezium（最主流的开源 CDC 工具）

类型：基于 binlog 的开源分布式 CDC 工具，属于 Apache 顶级项目，生态完善；
核心优势：无侵入（仅需读取 binlog，不影响 MySQL 业务）、支持全量 + 增量同步、多数据源适配（除 MySQL 外还支持 PostgreSQL/Oracle 等）、与 Kafka 生态深度集成（默认将变更数据输出为 Kafka 消息，便于下游消费）；
适用场景：中大型分布式系统、微服务架构、需要高可靠 / 低延迟数据同步的场景，是目前企业级 MySQL CDC 的首选。

Canal（阿里开源，轻量易部署）

类型：基于 binlog 的开源 CDC 工具，由阿里巴巴开源，专为 MySQL 打造；
核心优势：轻量级（单节点即可部署）、部署运维简单、对 MySQL 版本兼容性好（支持 5.5 + 至 8.0）、支持自定义数据处理逻辑，可直接输出至 Kafka/Redis/ 数据库等；
适用场景：中小规模系统、阿里技术栈生态、需要快速落地 CDC 的轻量场景。

Maxwell（轻量 binlog 解析，极简设计）

类型：基于 binlog 的开源 CDC 工具，专注于 MySQL，设计极简；
核心优势：部署成本极低（单进程运行）、binlog 解析效率高、输出格式简洁（JSON 为主）、轻量依赖，适合快速集成；
适用场景：小型系统、测试环境、需要极简 CDC 方案的边缘业务。

Flink CDC（实时计算 + CDC 一体化）

类型：基于 binlog 的一体化实时数据处理框架，Flink 生态的核心组件（Flink CDC Connector）；
核心优势 ：不仅能捕获 CDC 数据，还能直接在 Flink 中完成实时计算、清洗、聚合、同步，无需额外中间件（如 Kafka），支持多表关联 CDC、分布式并行同步，延迟毫秒级；
适用场景：实时数仓建设、流处理业务、需要 CDC + 实时计算一体化的场景，是大数据实时处理的主流选择。

横向对比

|---------------|-------------------------------------------------|------|------|
| 工具 | 核心使用场景 | 部署难度 | 运维难度 |
| Canal | 中小系统、阿里技术栈、快速落地CDC；数据同步至Kafka/Redis/数据库；轻量分布式场景 | 低 | 低 |
| Maxwell | 小型系统、测试环境、边缘业务；极简CDC需求；仅需JSON格式输出至Kafka/下游 | 极低 | 极低 |
| Debezium | 中大型分布式系统、微服务架构；多数据源同步（MySQL/PG/Oracle）；企业级高可靠场景 | 中 | 中 |
| Flink CDC | 实时数仓建设、流处理业务；CDC+实时计算一体化（清洗/聚合/关联）；毫秒级低延迟同步 | 中高 | 中高 |

3、MySQL 官方相关 CDC 能力

MySQL 官方未提供独立的 CDC 工具，但提供了binlog 相关的原生工具，可作为 CDC 的基础组件：

mysqlbinlog：官方 binlog 解析工具，可直接读取 binlog 文件并转换为可读格式（如 SQL/JSON），适合调试和手动解析；
MySQL Replication API：官方提供的 binlog 读取接口，第三方 CDC 工具（Debezium/Canal）均基于此 API 开发；
MySQL 8.0.23+ 新增CDC API：轻量级原生 CDC 接口，简化 binlog 解析，支持直接获取行级变更数据，适合轻量开发场景。

4、Mysql配置（基于 binlog 的 CDC 必配）

修改 MySQL 配置文件（my.cnf/my.ini）后需重启数据库，生产环境建议在低峰期操作：

复制代码

[mysqld]
# 开启binlog
log_bin = ON
# binlog存储路径（根据服务器实际路径修改）
log_bin_basename = /var/lib/mysql/mysql-bin
# binlog格式必须为ROW（行级格式）
binlog_format = ROW
# 服务器ID（主从复制/CDC必备，唯一即可，如1-2^32-1）
server_id = 1
# binlog过期时间（避免日志堆积，建议7-30天）
expire_logs_days = 7
# 开启行级日志的额外信息（可选，提升CDC解析能力）
binlog_row_image = FULL

5、总结

生产环境首选 ：基于 binlog 的 CDC 方案（Debezium/Canal/Flink CDC），核心优势是无侵入、低延迟、高可靠，满足企业级实时数据同步需求，前提是开启 MySQL binlog 并设置为 ROW 格式；
工具选择建议 ：
- 分布式架构 / 大数据场景：Debezium + Kafka + Flink（生态完善，支持高并发）；
- 中小规模 / 快速落地：Canal（阿里开源，运维简单）；
- 实时计算一体化：Flink CDC（直接在流处理中捕获和处理变更）；
- 测试 / 轻量场景：Maxwell（极简部署）或自定义查询脚本。