变更数据捕获 (CDC) 在系统之间高效移动数据方面发挥着关键作用，它通过跟踪和传播对数据集所做的更改来实现。CDC 不是重复传输整个数据库或表，而是识别发生的插入、更新或删除，并将这些更改流式传输到下游系统。这种方法最大限度地减少了不必要的数据传输并降低了延迟，使其成为需要实时或近乎实时数据同步的场景的理想选择。例如，在电子商务应用程序中，CDC 可以跟踪事务数据库中客户订单的更改，并立即将这些更新转发到分析仪表板，从而确保仪表板反映最新的数据，而无需持续进行全表扫描。
CDC 的主要优势包括降低资源消耗、提高性能以及支持实时用例。通过仅捕获增量更改，CDC 避免了批量数据传输的开销，这可能会给网络带宽和存储带来压力。这在分布式系统或微服务架构中尤其有价值，因为多个服务依赖于一致的、最新的数据。例如，金融应用程序可以使用 CDC 将交易数据从主数据库复制到备份系统，从而确保故障转移准备就绪，而不会影响主数据库的性能。CDC 还通过发出其他系统可以响应的更改事件来启用事件驱动的架构，例如在记录可疑交易时触发欺诈检测过程。
实施 CDC 需要仔细考虑工具、数据一致性和错误处理。大多数数据库通过事务日志（例如，MySQL 的 binlog 或 PostgreSQL 的 Write-Ahead Log）支持 CDC，这些日志按顺序记录每个更改。Debezium 或 AWS Database Migration Service (DMS) 等工具可以处理这些日志并将更改发布到 Kafka 等消息代理，然后 Kafka 将它们分发给下游消费者。开发人员必须确保按顺序处理事件以保持一致性，处理架构更改（例如，添加列）以及管理故障（例如，重试失败的事件）。例如，物流公司可以使用 Debezium 将库存更新从 SQL 数据库流式传输到搜索索引，从而确保产品可用性数据在各个平台上保持最新。正确配置后，CDC 为可扩展的实时数据管道提供了强大的基础。