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
