Kafka和数据库怎么搭配用，数据传输那事儿其实没那么难解决

关于Kafka和数据库怎么搭配用,数据传输那事儿其实没那么难解决，这个问题的核心在于理解它们各自的特长，然后让它们像两个好搭档一样分工合作，你别把它们看成是互相替代的关系，而应该看成是接力赛跑的队友，数据库，尤其是像MySQL、PostgreSQL这类关系型数据库，它的强项是“保管”，就是最终把数据整整齐齐、安安稳稳地存好，保证数据不出错、不丢失，适合用来做复杂的查询，而Kafka的强项是“搬运”，它像一个超级高效、永不堵车的传送带，专门处理海量数据的实时流动。

（来源：基于Kafka官方对其作为分布式事件流平台的定位，以及传统数据库ACID特性的普遍认知）

那它们具体怎么搭配呢？最常见、也最经典的用法就是“数据库变更抓取”，我举个简单的例子你就明白了，想象一下一个电商网站，每当用户下了一个新订单，这个订单信息肯定会先被写入到后端的订单数据库里存起来，这是最基本的操作，但现在，这个“下订单”这个动作背后，可能牵涉到很多事情要立刻去做：比如库存系统需要扣减库存，营销系统要计算积分，推荐系统要根据新订单更新推荐商品列表，财务系统可能要开始准备开发票。

（来源：业界常见的微服务架构下数据同步场景）

如果没有Kafka,传统做法可能是这些系统都直接去频繁地查询订单数据库，看有没有新订单，但这会带来好几个头疼的问题：第一，订单数据库压力会非常大，因为它本来专心存数据就好，现在还要被一大堆查询骚扰；第二，如果库存系统临时出故障了，它可能就错过了某段时间的新订单，导致数据不一致；第三，各个系统耦合得太紧，一旦订单数据库的表结构要改动，所有相关系统可能都得跟着改，非常麻烦。

（来源：描述直接数据库查询集成模式带来的耦合、性能瓶颈和单点故障风险）

这时候,Kafka的价值就体现出来了，我们可以用一个叫CDC的工具（比如Debezium），这个工具就像安在数据库日志上的一个“监视器”，它不打扰数据库的正常工作，只是实时地监控数据库的日志文件（数据库自己记录的每一个数据变更的流水账），一旦发现有新订单插入，CDC工具立刻把这个“新增了一条订单记录”这个事件，连同订单的详细信息，作为一个消息，快速地扔到Kafka这个传送带上。

（来源：Debezium等项目的工作原理是捕获数据库变更日志）

接下来就优雅多了,库存系统、营销系统、推荐系统等等，它们不再是直接去骚扰数据库了，而是各自派一个“小工”（消费者）守在Kafka传送带旁边，专门领取属于自己的那种消息，库存系统的小工只关心订单消息，领到后就去扣库存；营销系统的小工也领同样的消息，但它是去处理积分，这样一来，好处非常明显：

1. 数据库减压了：它只需要安心接待写数据的请求（下单），不用再应付海量的查询，性能更稳定。
2. 解耦了：各个系统只跟Kafka打交道，彼此不认识也没关系，哪怕库存系统宕机一小时，没关系，它恢复后可以继续从Kafka那里领取停机期间错过的所有订单消息，不会丢数据，这就是Kafka消息持久化的能力。
3. 扩展性好：如果突然搞促销，订单量暴增，只需要增加处理消息的“小工”数量就行，Kafka这个传送带能扛住很大的流量。
4. 实时性高：数据几乎是在写入数据库的同时就被传递出去了，其他系统能近乎实时地做出反应。

（来源：总结Kafka在异步解耦、削峰填谷、保证数据最终一致性方面的优势）

除了这种主流的用法,还有一种反过来用的场景，叫“物化视图”，我们需要的数据并不是直接存在数据库里的原始样子，可能是多个表连接计算后的结果，如果每次都让数据库现场计算，对数据库负担很重，这时候，我们可以让各个相关表的数据变更，都通过CDC工具流到Kafka里，用一个流处理程序（比如Kafka Streams或者Flink）实时地在Kafka的流上把这些数据关联、计算好，最后把计算好的结果再写回到另一个数据库（比如Elasticsearch用于搜索，或者另一个MySQL用于只读查询）里，这样，查询用的数据库只存放最终结果，查询速度飞快，而源数据库的压力也小了。

（来源：描述通过流处理构建物化视图以提升查询性能的架构模式）

你看,Kafka和数据库的搭配，精髓就在于“流水线”作业，数据库做它最擅长的“最终存储和精确查询”，扮演一个可靠的数据终点站；而Kafka则负责中间高速的“数据传输和分发”，扮演一个永不疲倦的搬运工，它们两个一静一动，一稳一快，结合起来就能很好地解决微服务架构下，数据如何可靠、高效、实时地流动这个老大难问题，你不需要强行用一个去完成另一个的工作，而是让它们协同，这样数据传输那事儿就真的没那么难解决了。

（来源：综合总结两者在数据架构中的互补定位与协同价值）