集成 Redis、MySQL、Kafka、Logstash、Elasticsearch、TiDB 和 CloudCanal

WBOY
发布: 2024-07-17 03:05:49
原创
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Integrating Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB, and CloudCanal

以下是这些技术如何协同工作:

数据管道架构:

  • MySQL:结构化数据的主要来源。
  • TiDB:兼容 MySQL 的分布式 SQL 数据库,用于可扩展性和高可用性。
  • Kafka:用于实时数据流的消息系统。
  • Logstash:数据处理管道工具,从各种来源摄取数据并将其发送到各个目的地。
  • Redis: 缓存层,用于快速访问经常访问的数据。
  • Elasticsearch: 用于查询大量数据的搜索和分析引擎。
  • CloudCanal:数据集成工具,用于将 MySQL 等各种来源的数据同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。

工作流程详细信息:

1。数据摄取:

  • 应用程序将数据保存在 MySQL 中。
  • CloudCanal 用于将数据从 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。

2。数据流和处理:

卡夫卡:

  • Kafka 通过 CloudCanal 从 MySQL 获取数据并将其广播到各个主题。
  • 主题包含可由各种消费者处理的数据事件流。

Logstash:

  • Logstash 充当 Kafka 消费者,处理来自 Kafka 的数据,并将其发送到各种输出,例如 Elasticsearch 和 Redis。

3。数据存储和检索:

TiDB:

  • TiDB 是一个可扩展且高度可用的数据库解决方案,可以处理大量数据。
  • TiDB 兼容 MySQL,使得从 MySQL 的集成和迁移变得简单。

Redis:

  • Redis 用作来自 MySQL 的频繁访问数据或来自 Kafka 的已处理事件的缓存层。
  • 应用程序可以先查询Redis,再查询MySQL,以加快数据检索速度。

Elasticsearch:

  • Logstash 可以从 Kafka 获取数据并将其发送到 Elasticsearch。
  • Elasticsearch 对数据建立索引,以便快速搜索和分析。
  • 应用程序可以查询 Elasticsearch 以获得高级搜索功能和实时分析。

数据流示例:

MySQL 中的数据输入:

  • 用户将一条新记录插入 MySQL 数据库。
  • CloudCanal 监控 MySQL 中的变化并将事件发送到 TiDB 和 Kafka 主题。

实时处理:

  • Kafka 将事件广播到某个主题。
  • Logstash充当Kafka消费者,处理事件,并将解析后的数据发送到Elasticsearch进行索引。
  • 同时,Redis 会更新以缓存新数据。

数据访问:

  • 应用程序检查 Redis 缓存中的数据。
  • 如果缓存中没有数据,则查询 MySQL 或 TiDB。
  • 对于复杂的查询和分析,应用程序会查询 Elasticsearch。

这只是我的笔记。 CTTO

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来源:dev.to
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