要使用 CDC（变更数据捕获）工具进行数据库同步，首先需要配置该工具来监控和捕获源数据库中的变更。CDC 的工作原理是跟踪插入、更新和删除操作，通常利用数据库事务日志，并将这些变更流式传输到目标系统。可以配置 Debezium、AWS 数据库迁移服务 (DMS) 或 SQL Server 变更数据捕获等工具来监听这些事件。例如，Debezium 连接到 PostgreSQL 或 MySQL 等数据库，读取其事务日志（例如 PostgreSQL 中的 WAL 或 MySQL 中的 binlog），并将变更转换为 Avro 或 JSON 等格式的事件。然后将这些事件发布到 Apache Kafka 等消息系统中，下游系统即可消费并将它们应用到目标数据库。
设置过程通常包括在源数据库上启用 CDC 功能并配置连接器。在 PostgreSQL 中，您可能需要启用逻辑复制并为 Debezium 创建一个复制槽。对于 AWS DMS，您需要创建一个复制实例，定义源和目标端点，并配置一个任务来映射表和管理复制。关键一步是确保 CDC 工具能够访问事务日志并具有足够的权限来读取它们。配置完成后，该工具会实时或近实时捕获变更，与基于批处理的同步方法相比，延迟更低。例如，用于 MySQL 的 Debezium 连接器可能会针对更新操作发出一个事件，例如 {"op": "u", "before": {"id": 1, "name": "Alice"}, "after": {"id": 1, "name": "Bob"}}，消费者应用程序可以将其应用到目标数据库。
实施 CDC 时，需要考虑一致性、错误处理和模式差异。Kafka Connect 与 Debezium 等工具允许进行转换（例如，过滤或重命名字段），以协调源和目标模式。例如，如果目标数据库使用不同的列名，您可以应用单个消息转换 (SMT) 来修改事件结构。监控也至关重要：跟踪延迟指标以确保变更高效传播，并为失败的事件设置警报。对于高吞吐量的系统，可以通过批量处理事件或使用幂等写入来优化，以避免重复。测试至关重要——验证模式变更或大型事务等边缘情况，以确保同步保持可靠。CDC 工具可简化同步，但需要仔细调整以处理现实世界的复杂性。