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

工作流程详情：

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 作为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：

• 用户向 MySQL 数据库插入一条新记录。
• 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 将事件广播到一个主题。
• 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 也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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