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This file contains bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -5,52 +5,35 @@ summary: 了解 TiCDC Avro Protocol 的概念和使用方法。 | |
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| # TiCDC Avro Protocol | ||
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| Avro 是由 [Apache Avro™](https://avro.apache.org/) 定义的一种数据交换格式协议，[Confluent Platform](https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html) 选择它作为默认的数据交换格式。通过本文，你可以了解 TiCDC 对 Avro 数据格式的实现，包括 TiDB 扩展字段、Avro 数据格式定义，以及和 [Confluent Schema Registry](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/index.html) 的交互。 | ||
| TiCDC Avro 协议，是对 [Confluent Platform](https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html) 定义的 [Confluent Avro](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/serdes-develop/serdes-avro.html) 数据传输格式的第三方实现。Avro 是由 [Apache Avro™](https://avro.apache.org/) 定义的一种数据交换格式。 | ||
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| 通过本文，你可以了解 TiCDC Avro 数据协议的实现，以及和 [Confluent Schema Registry](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/index.html) 的交互。 | ||
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| > **警告：** | ||
| > | ||
| > 从 v7.3.0 起，如果开启了[同步没有有效索引的表](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md#同步没有有效索引的表)，创建使用 Avro 协议的 changefeed 时会报错。 | ||
| ## 使用 Avro | ||
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| 当使用 Message Queue (MQ) 作为下游 Sink 时，你可以在 `sink-uri` 中指定使用 Avro。TiCDC 获取 TiDB 的 DML 事件，并将这些事件封装到 Avro Message，然后发送到下游。当 Avro 检测到 schema 变化时，会向 Schema Registry 注册最新的 schema。 | ||
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| 使用 Avro 时的配置样例如下所示： | ||
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| ```shell | ||
| cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml | ||
| ``` | ||
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| `--schema-registry` 的值支持 `https` 协议和 `username:password` 认证，username 和 password 必须经过 URL 编码。例如，`--schema-registry=https://username:[email protected]`。 | ||
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| > **注意：** | ||
| > | ||
| > 使用 Avro 协议时，一个 Kafka Topic 只能包含一张表的数据。你需要在配置文件中配置 [Topic 分发器](/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md#topic-分发器)。 | ||
| ```shell | ||
| [sink] | ||
| dispatchers = [ | ||
| {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"}, | ||
| ] | ||
| ``` | ||
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| `--schema-registry` 的值支持 https 协议和 username:password 认证，比如`--schema-registry=https://username:[email protected]`，username 和 password 必须经过 URL 编码。 | ||
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| ## TiDB 扩展字段 | ||
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| 默认情况下，Avro 只收集在 DML 事件中发生数据变更的行的所有数据信息，不收集数据变更的类型和 TiDB 专有的 CommitTS 事务唯一标识信息。为了解决这个问题，TiCDC 在 Avro 协议格式中附加了 TiDB 扩展字段。当 `sink-uri` 中设置 `enable-tidb-extension` 为 `true` （默认为 `false`）后，TiCDC 生成 Avro 消息时会新增三个字段： | ||
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| - `_tidb_op`：DML 的类型，"c" 表示插入，"u" 表示更新。 | ||
| - `_tidb_commit_ts`：事务唯一标识信息。 | ||
| - `_tidb_commit_physical_time`：事务标识信息中现实时间的时间戳。 | ||
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| 配置样例如下所示： | ||
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| ```shell | ||
| cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro-enable-extension" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro&enable-tidb-extension=true" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml | ||
| ``` | ||
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| ```shell | ||
| [sink] | ||
| dispatchers = [ | ||
| {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"}, | ||
| ] | ||
| ``` | ||
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| ## 数据格式定义 | ||
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| TiCDC 会将一个 DML 事件转换为一个 kafka 事件，其中事件的 key 和 value 都按照 Avro 协议进行编码。 | ||
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@@ -89,7 +72,36 @@ Key 中的 `fields` 只包含主键或唯一索引列。 | |
| } | ||
| ``` | ||
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| Value 数据格式默认与 Key 数据格式相同，但是 Value 的 `fields` 中包含了所有的列，而不仅仅是主键列。 | ||
| Value 数据格式默认与 Key 数据格式相同，但是 Value 的 `fields` 中包含了所有的列。 | ||
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| > **注意：** | ||
| > | ||
| > Avro 协议在编码 DML 事件时，操作方式如下： | ||
| > | ||
| > - 对于 Delete 事件，只编码 Key 部分，Value 部分为空。 | ||
| > - 对于 Insert 事件，编码所有列数据到 Value 部分。 | ||
| > - 对于 Update 事件，只编码更新后的所有列数据到 Value 部分。 | ||
| ## TiDB 扩展字段 | ||
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||
| 默认情况下，Avro 只编码在 DML 事件中发生数据变更的行的所有列数据信息，不收集数据变更的类型和 TiDB 专有的 CommitTS 事务唯一标识信息。为了解决这个问题，TiCDC 在 Avro 协议格式中附加了 TiDB 扩展字段。当 `sink-uri` 中设置 `enable-tidb-extension` 为 `true` （默认为 `false`）后，TiCDC 生成 Avro 消息时，会在 Value 部分新增三个字段： | ||
|
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||
| - `_tidb_op`：DML 的类型，"c" 表示插入，"u" 表示更新。 | ||
| - `_tidb_commit_ts`：事务唯一标识信息。 | ||
| - `_tidb_commit_physical_time`：事务标识信息中现实时间的时间戳。 | ||
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| 配置样例如下所示： | ||
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||
| ```shell | ||
| cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro-enable-extension" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro&enable-tidb-extension=true" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml | ||
| ``` | ||
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||
| ```shell | ||
| [sink] | ||
| dispatchers = [ | ||
| {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"}, | ||
| ] | ||
| ``` | ||
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| 如果开启了 [TiDB 扩展字段](#tidb-扩展字段)，那么 Value 数据格式将会变成： | ||
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@@ -155,7 +167,7 @@ Column 数据格式即 Key/Value 数据格式中的 `{{ColumnValueBlock}}` 部 | |
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| - `{{ColumnName}}` 表示列名。 | ||
| - `{{TIDB_TYPE}}` 表示对应到 TiDB 中的类型，与原始的 SQL Type 不是一一对应关系。 | ||
| - `{{AVRO_TYPE}}` 表示 [avro spec](https://avro.apache.org/docs/current/spec.html) 中的类型。 | ||
| - `{{AVRO_TYPE}}` 表示 [Avro Specification](https://avro.apache.org/docs/++version++/specification) 中的类型。 | ||
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| | SQL TYPE | TIDB_TYPE | AVRO_TYPE | 说明 | | ||
| |------------|-----------|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | ||
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@@ -266,14 +278,27 @@ DECIMAL(10, 4) | |
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| ## DDL 事件与 Schema 变更 | ||
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| Avro 并不会向下游生成 DDL 事件。Avro 会在每次 DML 事件发生时检测是否发生 schema 变更，如果发生了 schema 变更，Avro 会生成新的 schema，并尝试向 Schema Registry 注册。注册时，Schema Registry 会做兼容性检测，如果此次 schema 变更没有通过兼容性检测，注册将会失败，TiCDC 并不会尝试解决 schema 的兼容性问题。 | ||
| Avro 协议并不会向下游发送 DDL 事件和 Watermark 事件。Avro 会在每次 DML 事件发生时检测是否发生 schema 变更，如果发生了 schema 变更，Avro 会生成新的 schema，并尝试向 Schema Registry 注册。注册时，Schema Registry 会做兼容性检测，如果此次 schema 变更没有通过兼容性检测，注册将会失败，TiCDC 并不会尝试解决 schema 的兼容性问题。 | ||
|
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| 同时，即使 schema 变更通过兼容性检测并成功注册新版本，数据的生产者和消费者可能仍然需要升级才能正确工作。 | ||
| 比如，Confluent Schema Registry 默认的[兼容性策略](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/schema-evolution.html#compatibility-types)是 `BACKWARD`，在这种策略下，如果你在源表增加一个非空列，Avro 在生成新 schema 向 Schema Registry 注册时将会因为兼容性问题失败，这个时候 changefeed 将会进入 error 状态。 | ||
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| 比如，Confluent Schema Registry 默认的兼容性策略是 BACKWARD，在这种策略下，如果你在源表增加一个非空列，Avro 在生成新 schema 向 Schema Registry 注册时将会因为兼容性问题失败，这个时候 changefeed 将会进入 error 状态。 | ||
| 同时，即使 schema 变更通过兼容性检测并成功注册新版本，数据的生产者和消费者可能仍然需要获取到新版本的 schema，才能对数据进行正确编解码。 | ||
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| 如需了解更多 schema 相关信息，请参阅 [Schema Registry 的相关文档](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/avro.html)。 | ||
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| ## 消费者实现 | ||
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| TiCDC Avro 协议支持被 [`io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer`](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/serdes-develop/serdes-avro.html#avro-deserializer) 反序列化。 | ||
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| 消费者程序可以通过 [Schema Registry API](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/develop/api.html) 获取到最新的 schema，然后对数据进行反序列化。 | ||
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| ### 区分事件类型 | ||
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| 消费者程序可以按照如下规则区分 DML 事件类型： | ||
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| * 只有 Key 部分，则是 Delete 事件。 | ||
| * 含有 Value 部分，则是 Insert 或 Update 事件。如果用户开启了 [TiDB 扩展字段功能](#tidb-扩展字段)，可以根据其中的 `_tidb_op` 字段，判断该条事件变更是 Insert 或 Update。如果未开启 TiDB 扩展字段功能，则无法区分。 | ||
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| ## Topic 分发 | ||
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| Schema Registry 支持三种 [Subject Name Strategy](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/serdes-develop/index.html#subject-name-strategy)：TopicNameStrategy、RecordNameStrategy 和 TopicRecordNameStrategy。目前 TiCDC Avro 只支持 TopicNameStrategy 一种，这意味着一个 kafka topic 只能接收一种数据格式的数据，所以 TiCDC Avro 禁止将多张表映射到同一个 topic。在创建 changefeed 时，如果配置的分发规则中，topic 规则不包含 `{schema}` 和 `{table}` 占位符，将会报错。 | ||
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