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

以下是這些技術如何協同工作：

資料管路架構：

• MySQL：結構化資料的主要來源。
• TiDB：相容於 MySQL 的分散式 SQL 資料庫，用於可擴充性和高可用性。
• Kafka：用於即時資料流的訊息系統。
• Logstash：資料處理管道工具，從各種來源攝取資料並將其傳送到各個目的地。
• Redis： 快取層，用於快速存取經常存取的資料。
• Elasticsearch： 用於查詢大量資料的搜尋和分析引擎。
• CloudCanal：資料整合工具，用於將 MySQL 等各種來源的資料同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。

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工作流程詳細資料：

1。資料攝取：

• 應用程式將資料保存在 MySQL 中。
• CloudCanal 用於將資料從 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。

2。資料流與處理：

卡夫卡：

• Kafka 透過 CloudCanal 從 MySQL 取得資料並將其廣播到各個主題。
• 主題包含可由各種消費者處理的資料事件流。

Logstash：

• Logstash 充當 Kafka 消費者，處理來自 Kafka 的數據，並將其發送到各種輸出，例如 Elasticsearch 和 Redis。

3。資料儲存與擷取：

TiDB:

• TiDB 是一個可擴展且高度可用的資料庫解決方案，可以處理大量資料。
• TiDB 相容於 MySQL，讓從 MySQL 的整合和遷移變得簡單。

Redis：

• Redis 用作來自 MySQL 的頻繁存取資料或來自 Kafka 的已處理事件的快取層。
• 應用程式可以先查詢Redis，再查詢MySQL，以加快資料檢索速度。

Elasticsearch：

• Logstash 可以從 Kafka 取得資料並將其傳送到 Elasticsearch。
• Elasticsearch 對資料建立索引，以便快速搜尋和分析。
• 應用程式可以查詢 Elasticsearch 以獲得進階搜尋功能和即時分析。

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資料流範例：

MySQL 中的資料輸入：

• 使用者將一筆新記錄插入 MySQL 資料庫。
• CloudCanal 監控 MySQL 中的變化並將事件傳送到 TiDB 和 Kafka 主題。

即時處理：

• Kafka 將事件廣播到某個主題。
• Logstash充當Kafka消費者，處理事件，並將解析後的資料傳送到Elasticsearch進行索引。
• 同時，Redis 會更新以快取新資料。

資料存取：

• 應用程式檢查 Redis 快取中的資料。
• 如果快取中沒有數據，則查詢 MySQL 或 TiDB。
• 對於複雜的查詢和分析，應用程式會查詢 Elasticsearch。

這只是我的筆記。 CTTO

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