Integration von Redis, MySQL, Kafka, Logstash, Elasticsearch, TiDB und CloudCanal

So können diese Technologien zusammenarbeiten:

Datenpipeline-Architektur:

• MySQL: Primäre Quelle strukturierter Daten.
• TiDB: Verteilte SQL-Datenbank, die mit MySQL kompatibel ist und für Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit verwendet wird.
• Kafka:Messaging-System für Echtzeit-Datenstreaming.
• Logstash: Datenverarbeitungs-Pipeline-Tool, das Daten aus verschiedenen Quellen aufnimmt und an verschiedene Ziele sendet.
• Redis: Caching-Ebene für schnellen Zugriff auf häufig aufgerufene Daten.
• Elasticsearch: Such- und Analysemaschine zur Abfrage großer Datenmengen.
• CloudCanal: Datenintegrationstool zum Synchronisieren von Daten aus verschiedenen Quellen wie MySQL mit TiDB, Kafka, Redis und Elasticsearch.

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Workflow-Details:

1. Datenaufnahme:

• Anwendungen speichern Daten in MySQL.
• CloudCanal wird verwendet, um Daten von MySQL mit TiDB und Kafka zu synchronisieren.

2. Daten-Streaming und -Verarbeitung:

Kafka:

• Kafka nimmt Daten von MySQL über CloudCanal auf und sendet sie an verschiedene Themen.
• Themen enthalten Streams von Datenereignissen, die von verschiedenen Verbrauchern verarbeitet werden können.

Logstash:

• Logstash fungiert als Kafka-Consumer, verarbeitet Daten von Kafka und sendet sie an verschiedene Ausgaben wie Elasticsearch und Redis.

3. Datenspeicherung und -abruf:

TiDB:

• TiDB dient als skalierbare und hochverfügbare Datenbanklösung, die große Datenmengen verarbeiten kann.
• TiDB ist MySQL-kompatibel, was die Integration und Migration von MySQL unkompliziert macht.

Redis:

• Redis wird als Caching-Schicht für häufig abgerufene Daten von MySQL oder verarbeitete Ereignisse von Kafka verwendet.
• Anwendungen können zuerst Redis abfragen, bevor sie MySQL abfragen, um den Datenabruf zu beschleunigen.

Elasticsearch:

• Logstash kann Daten von Kafka aufnehmen und an Elasticsearch senden.
• Elasticsearch indiziert die Daten für eine schnelle Suche und Analyse.
• Anwendungen können Elasticsearch nach erweiterten Suchfunktionen und Echtzeitanalysen abfragen.

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Beispieldatenfluss:

Dateneingabe in MySQL:

• Ein Benutzer fügt einen neuen Datensatz in die MySQL-Datenbank ein.
• CloudCanal überwacht Änderungen in MySQL und sendet Ereignisse an TiDB- und Kafka-Themen.

Echtzeitverarbeitung:

• Kafka überträgt die Veranstaltung auf ein Thema.
• Logstash fungiert als Kafka-Consumer, verarbeitet das Ereignis und sendet die analysierten Daten zur Indizierung an Elasticsearch.
• Gleichzeitig wird Redis aktualisiert, um die neuen Daten zwischenzuspeichern.

Datenzugriff:

• Die Anwendung überprüft den Redis-Cache auf Daten.
• Wenn sich die Daten nicht im Cache befinden, werden MySQL oder TiDB abgefragt.
• Für komplexe Abfragen und Analysen fragt die Anwendung Elasticsearch ab.

Dies ist nur für meine Notizen. CTTO

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