一款低延迟的分布式数据库同步系统--databus

Databus 是一款开源的分布式数据库同步系统，旨在提供低延迟的实时数据同步。Databus 对数据库的变更进行捕获，经过简单的变换和过滤后，同步到目标数据源中，支持数据的增删改查操作。

Databus 的架构和原理：

Databus 的架构是基于 Kafka 和 Canal 构建的，整个系统分为三层：

1.源端层：包括体系结构内置支持的 MySQL 等数据源，可以通过增量或全量的方式向 canal 发送 binlog 数据流。

2.引擎层：主要由 canal 和 Kafka 组成，canal 实时解析并捕获源端的 binlog 流，并将其转化为 JSON 格式的消息推送给 Kafka 集群，Kafka 既可进行数据存储，也可实现流式处理和消息消费功能，实现高效、稳定的数据流传输。

3.目的端层：主要是数据同步组件，可以根据需要进行简单的转换和过滤，并将数据推送到不同的目的地如ES、Mysql、HDFS等中。

Databus 的主要特点是：

1.支持多源同步：支持多个数据源之间的同步，支持自定义配置同步频率，同时支持多个任务之间并发执行，高效同步数据。

2.数据同步的稳定性：Databus 支持多种数据源和目标端数据库，考虑到不同的数据库之间可能存在数据格式、结构差异，支持数据格式转换和数据过滤，确保同步数据的精确性和完整性。

3.低延迟的数据同步：Databus 提供基于 Kafka 的数据同步架构，并利用 Kafka 的高吞吐量和低延迟优势，实现低延迟、高效的数据同步。

使用方法：

1.安装Kafka集群：在使用 Databus 前，需要先安装 Kafka 集群，并创建对应的 Topic。

2.安装Canal: Databus 的 canal 部分需要依赖于 canal-server 进行数据捕获和解析，需要在使用前安装 Canal 并启动 canal-server。

3.配置 Databus：配置 Databus 的数据源和目标端，包括源端的数据表名、每个数据表的主键、数据源库类型和连接信息等，以及目标端的数据库类型和连接信息等。

4.启动 Databus：输入命令启动 Databus，等待数据同步任务完成。

案例说明：

1.在某电商平台中，需要将订单数据、商品信息和用户信息进行数据同步，以便于对数据进行多维度分析和处理。使用 Databus 同步这三个数据源的数据，确保数据的一致性和即时性。

2.在某银行平台中，需要将用户信息、账户信息和流水信息进行数据同步，确保数据准确性和完整性。使用 Databus 捕获源端的数据变更信息，对数据进行处理和过滤后同步到目标端，确保数据的一致性和实时性。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/