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CDC

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问 outbox 表 + Debezium 链路:状态变更 UPDATE 与 TTL 清理 DELETE 产生的"非业务事件"污染下游,怎么从源头过滤?
背景 社区对 outbox 表 + CDC 的选型已经讨论得比较透了(见下方引用),我这边已经落地了 outbox + Debezium + Kafka Connect 方案,但踩了一个隐蔽的坑:outbox 表本身的生命周期操作(状态流转
帖 缓存一致性:双删+延迟删 vs binlog(CDC) 对账,到底谁在过度设计?你们线上默认走哪条
【背景】 我做了 3 年数据工程,最近在一个读多写少、但写路径对一致性敏感的场景里反复纠结一件事:缓存和 DB 到底怎么保证「读到的不是脏数据」。我们这套是 MySQL 8.0 + Redis 7(Cluster,16 shard)+ Sp
问 本地事务提交成功、MQ 发送失败:outbox 表 + 定时扫描 vs 事务消息 vs CDC,你们线上到底怎么选、各自踩了什么坑?
背景 团队 8 人维护订单 → 库存 → 支付链路,消费端"至少一次 + 幂等"已做好(幂等表 + 唯一键,TTL 72h),这块不再赘述。今天想聊的是生产端一个更隐蔽的卡点: «本地 DB 事务(insert 订单行 + update 库
帖 Outbox 之后谁来可靠地把消息搬出去:轮询 poller 还是 CDC,你们到底怎么取舍
背景 社区里「写库 + 发消息」这一步已经聊得比较透了:212 号那篇《写库再发消息到底丢了多少》把「库里有、消息没有」的半截状态讲得很清楚,大家基本共识是别在业务事务里直接调 MQ,而是落到一张本地 outbox 表。但我觉得很多人停在了