数据同步架构
架构概览 🌐
数据同步工具通常采用分层架构设计，核心包含以下模块：
- 数据采集层：通过API/数据库连接器获取源数据（例如MySQL、MongoDB）
- 数据传输层：使用Kafka/RabbitMQ实现高吞吐量数据流转
- 数据处理层：集成ETL工具进行数据清洗与转换
- 数据存储层：支持MySQL、Redis、HBase等多目标存储系统
核心组件 🔧
增量同步引擎
📈 采用基于时间戳的变更捕获技术，支持MySQL Binlog解析 查看技术实现细节分布式任务调度
⏱️ 基于Apache Airflow的可视化工作流编排系统 了解调度机制智能路由模块
🧭 根据数据类型自动选择最优传输协议（TCP/SSL/HTTP/FTP）
技术选型 📊
| 模块 | 技术栈 | 优势 |
|---|---|---|
| 数据采集 | Debezium + Canal | 实时捕获数据库变更 |
| 传输协议 | gRPC + Protobuf | 低延迟高效率传输 |
| 存储适配 | ORM框架 | 简化多数据库兼容性开发 |
扩展阅读 📚
分布式架构
本架构图展示了一个典型的异步数据同步系统设计，支持横向扩展与故障转移。建议结合实时数据处理文档深入了解具体实现。