Debezium-KafkaDatabaseHistory
概要
KafkaDatabaseHistory类主要用来保存和恢复历史记录
核心流程
存储记录：在 storeRecord 方法中将数据库历史记录发送到指定的Kafka主题。
恢复记录：在 recoverRecords 方法中使用Kafka消费者从指定主题中读取并处理历史记录
技术名词解释
### 数据库模式（Database Schema）
数据库模式是指数据库中所有数据的逻辑结构和组织方式的描述。它定义了数据库中的表、视图、索引、存储过程、触发器等数据库对象的结构和关系。具体来说，数据库模式包括以下几个方面：
1. **表（Tables）**：定义了数据库中的各个表及其列的名称、数据类型、约束条件（如主键、外键、唯一性约束等）。
2. **视图（Views）**：定义了虚拟表，这些虚拟表基于SQL查询结果，可以简化复杂的查询操作。
3. **索引（Indexes）**：定义了表上的索引，用于加速数据检索。
4. **存储过程（Stored Procedures）**：定义了预编译的SQL代码块，可以在数据库服务器上执行。
5. **触发器（Triggers）**：定义了在特定事件（如插入、更新、删除）发生时自动执行的SQL代码块。
6. **约束（Constraints）**：定义了表中的数据完整性规则，如主键、外键、唯一性约束、检查约束等。
技术细节
/**
* 从Kafka主题中恢复记录
* 此方法用于从指定的Kafka主题中恢复所有历史记录，并将它们传递给一个Consumer进行处理
*
* @param schema 数据库模式对象，用于提供主题名称和分区信息
* @param ddlParser DDL解析器，未在本方法中使用，但可能在恢复记录后用于进一步处理
* @param records 一个Consumer，用于处理恢复的历史记录
*/
@Override
protected void recoverRecords(Tables schema, DdlParser ddlParser, Consumer<HistoryRecord> records) {
// 创建并配置Kafka消费者
try (KafkaConsumer<String, String> historyConsumer = new KafkaConsumer<String, String>(consumerConfig.asProperties());) {
// 订阅到该主题的唯一分区，并定位到该分区的起始位置
TopicPartition topicPartition = new TopicPartition(topicName, partition);
logger.debug("Subscribing to database history topic '{}' partition {} at offset 0", topicPartition.topic(),
topicPartition.partition());
historyConsumer.subscribe(Collect.arrayListOf(topicName));
// 读取主题中的所有消息
int remainingEmptyPollResults = this.recoveryAttempts;
while (remainingEmptyPollResults > 0) {
ConsumerRecords<String, String> recoveredRecords = historyConsumer.poll(this.pollIntervalMs);
logger.debug("Read {} records from database history", recoveredRecords.count());
if (recoveredRecords.isEmpty()) {
--remainingEmptyPollResults;
} else {
remainingEmptyPollResults = this.recoveryAttempts;
for (ConsumerRecord<String, String> record : recoveredRecords) {
try {
// 将消费的消息转换为HistoryRecord对象，并交给Consumer处理
HistoryRecord recordObj = new HistoryRecord(reader.read(record.value()));
records.accept(recordObj);
logger.trace("Recovered database history: {}" + recordObj);
} catch (IOException e) {
logger.error("Error while deserializing history record", e);
}
}
}
}
}
}
/**
* 将历史记录存储到数据库中
* 此方法重写自父类，用于将特定的历史记录对象存储到数据库历史中
* 它通过Kafka生产者将记录异步发送到指定的主题和分区，并等待操作完成
*
* @param record 要存储的历史记录对象
*/
@Override
protected void storeRecord(HistoryRecord record) {
// 记录存储操作的开始和即将存储的记录详情
logger.trace("Storing record into database history: {}", record);
try {
// 创建一个ProducerRecord对象，用于发送历史记录到Kafka主题的特定分区
ProducerRecord<String, String> produced = new ProducerRecord<>(topicName, partition, null, record.toString());
// 异步发送记录到Kafka，并获取Future对象以跟踪发送状态
Future<RecordMetadata> future = this.producer.send(produced);
// Flush和等待，确保所有之前发送的记录都已经被发送
this.producer.flush();
// 等待发送操作完成，这可能会阻塞无限期，因为我们必须确保记录被正确存储
RecordMetadata metadata = future.get();
// 如果发送成功，记录存储的元数据信息
if (metadata != null) {
logger.debug("Stored record in topic '{}' partition {} at offset {} ",
metadata.topic(), metadata.partition(), metadata.offset());
}
} catch (InterruptedException e) {
// 如果在等待响应时被中断，记录错误信息
logger.error("Interrupted while waiting for response to storing record into database history: {}", record);
} catch (ExecutionException e) {
// 如果在执行存储操作时发生错误，记录错误信息和异常堆栈
logger.error("Error while storing database history record into Kafka: {}", record, e);
}
}
/**
* 从给定的位置恢复数据库模式
* 此方法主要用于数据库模式的恢复，通过解析DDL语句来更新当前的数据库模式
* 它通过比较每个恢复的记录与停止点来确定是否需要解析DDL语句
*
* @param source 包含恢复源信息的映射，如数据库名和表名
* @param position 包含恢复位置信息的映射，用于确定恢复的起点
* @param schema 数据库表的集合，代表当前的数据库模式
* @param ddlParser DDL语句的解析器，用于解析和执行DDL语句
*/
@Override
public final void recover(Map<String, ?> source, Map<String, ?> position, Tables schema, DdlParser ddlParser) {
// 创建一个历史记录对象，表示停止点，用于在恢复过程中确定是否达到或超过此点
HistoryRecord stopPoint = new HistoryRecord(source, position, null, null);
// 开始恢复记录，传入一个回调函数来处理每个恢复的记录
recoverRecords(schema,ddlParser,recovered->{
// 检查恢复的记录是否在停止点之前或在停止点处
if (recovered.isAtOrBefore(stopPoint)) {
// 获取恢复的DDL语句
String ddl = recovered.ddl();
// 如果DDL语句不为空，则解析和执行它
if (ddl != null) {
// 设置当前数据库名称，可能为null
ddlParser.setCurrentSchema(recovered.databaseName());
// 解析DDL语句并更新数据库模式
ddlParser.parse(ddl, schema);
}
}
});
}
小结
### 类功能小结
该类的主要功能是恢复数据库模式。具体来说，它通过解析DDL（数据定义语言）语句来更新当前的数据库模式。主要方法 `recover` 接受以下参数：
- `source`: 包含恢复源信息的映射，如数据库名和表名。
- `position`: 包含恢复位置信息的映射，用于确定恢复的起点。
- `schema`: 数据库表的集合，代表当前的数据库模式。
- `ddlParser`: DDL语句的解析器，用于解析和执行DDL语句。`recover` 方法的工作流程如下：
1. **创建停止点**：根据 `source` 和 `position` 创建一个 `HistoryRecord` 对象，表示恢复的停止点。
2. **恢复记录**：调用 `recoverRecords` 方法，传入一个回调函数来处理每个恢复的记录。
3. **检查停止点**：在回调函数中，检查每个恢复的记录是否在停止点之前或在停止点处。
4. **解析DDL**：如果恢复的记录在停止点之前或在停止点处，并且有有效的DDL语句，则使用 `ddlParser` 解析并执行该DDL语句，更新数据库模式。该类的主要用途是在数据库恢复过程中确保数据库模式的一致性和完整性。
原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_33727881/article/details/143927081
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