社区里有小伙伴每天同步cdc数据库上亿数据吗？

在阿里云数据库与数据处理的场景中，确实有用户利用Change Data Capture (CDC)技术来同步大量数据，包括每天同步上亿级别的数据量。这通常涉及到高效的数据捕获、传输以及目标端的处理能力。为了应对这种大规模的数据同步需求，可以采用以下策略和注意事项：

1. 选择合适的CDC实现方案：

   • 对于实时性要求较高的场景，推荐使用上游源表输出binlog的方式。这种方式能够实时捕捉到数据变更，并通过如Kafka这样的消息队列系统进行流式传输，下游系统订阅并实时处理这些变更事件。确保下游仓库支持实时回放能力是关键。

2. 优化资源与配置：

   • 考虑数据库的压力管理，可以通过将数据先同步至Kafka等中间件来解耦源库压力。
   • 针对MySQL CDC，合理配置作业参数，比如跳过Snapshot阶段直接从Binlog读取增量数据，以减少全量扫描带来的开销。
   • 如果是SQL Server作为源库，注意其特定限制，例如避免短时间内频繁更改表结构，以及控制开启CDC的表的数据变更量不超过一定的阈值（如1000 RPS）。

3. 监控与调优：

   • 实时监控同步作业的状态，利用告警指标如currentEmitEventTimeLag来判断是否完成全量同步进入增量阶段。
   • 适时调整并优化网络带宽使用，特别是当发现Flink读取消耗大量带宽而实际数据更新量不大时，考虑Source复用策略。

4. 处理特殊问题：

   • 确保时间区域设置正确，避免timestamp字段时区差异导致的问题。
   • 正确处理DDL事件，以便同步过程中能适应数据库结构的变化。
   • 针对可能遇到的错误，如Replication slot未释放或Binlog格式不兼容，采取相应的解决措施。

综上所述，虽然面临挑战，但通过合理的架构设计、细致的配置管理及持续的性能监控与调优，实现每天同步上亿数据量的目标是完全可行的。实践中，务必根据具体业务场景和资源条件，灵活应用上述策略。