MRS CDL提供从多个RDBMS捕获CDC事件并复制到大数据生态系统的机制，以实现实时数据湖分析和实时DWH场景。解决性能问题是数据复制解决方案解决低延迟、高吞吐量使用情形的关键要求之一。实时数据复制性能通常使用以下两个属性来衡量
吞吐量：在一个时间窗口中可以处理多少GB的事务日志卷、行或事务？
时延–将更改的数据从源系统复制到目标系统所需的时间
MRS CDL旨在实现最大的数据复制吞吐量和低复制延迟。MRS CDL提供以下多种竞争特性，以实现最佳性能：
过滤数据
MRS CDL提供配置白名单和黑名单模式的机制，以过滤数据复制的表。白名单是与要复制的表的完全限定表标识符匹配的正则表达式列表；白名单中不包括的任何表都将从复制中排除。同样，黑名单是一个逗号分隔的正则表达式列表，它与要从复制中排除的表的完全限定表标识符匹配；将复制黑名单中不包括的任何表。此功能有助于仅从数据库事务日志中复制所需的数据，以提高整体吞吐量和效率。
任务并行化
MRS CDL为并行性和可扩展数据复制提供内置支持，只需很少的配置。它提供了将MRS CDL单个作业分解为许多配置数量的任务的机制。使用多个任务，MRS CDL提供了并行从多个数据库中获取CDC更改的机制。例如，如果架构中有30个表，则可以配置30个任务，这些任务将并行从每个表接收CDC数据，从而提高吞吐量。
在任务级别使用执行器多线程进行并行化
除了支持多个任务并行化之外，MRS CDL还支持任务内的并行化。它在任务中使用日志复制按顺序从RDBMS捕获CDC事件。但是，一旦我们捕获CDC事件，我们就会将其推送到内部内存队列，并使用执行器线程池并行处理，如下所示。这些线程将从内部队列中提取事件，处理它并推送到Kafka，从而提高性能。
分区表支持
RDBMS的分区功能通过允许您将非常大的表分解为分区，解决了支持这些表的关键问题。像Oracle这样的RDBMS支持各种分区机制，如范围分区、哈希分区、列表分区和复合分区。MRS CDL提供了使用多任务处理大型分区表的机制。这有助于我们使用日志复制技术并行捕获分区表的CDC事件，并推动并行分离kafka topic partition，如下所示，从而提高吞吐量。
与Schema Registry集成
MRS CDL与各种SchemaRegistry解决方案集成，该解决方案为元数据提供了服务层，并为存储和检索架构提供了RESTful接口。Schema Registry根据指定的主题名称策略存储所有架构的版本历史记录，提供多个兼容性设置，并允许根据配置的兼容性设置进化架构，并扩展对这些架构类型的支持。它提供了插入Apache Kafka客户端的序列化器，这些序列化器处理以任何支持格式发送的Kafka消息的模式存储和检索。
使用集成的Schema Registry，MRS CDL不会在每个消息中都发布schema到Apache Kafka，从而减少消息大小，这提高了从Apache Kafka发布和使用CDC消息所涉及的性能。我们进一步利用Avro格式与Schema Registry来提高性能。Avro是一个开源数据序列化系统，速度非常快，它有助于在系统、编程语言和处理框架之间进行数据交换。
在未来，MRS CDL会持续在吞吐量和时延方向上持续发力，为实时数据湖的数据时效性和质量保驾护航！
本文分享自华为云社区，作者：大数据修行者 。