https://plumephp.com/tags/canal/Recent content in Canal on PlumePHPHugozh-CNSun, 27 Sep 2026 12:00:00 +0800https://plumephp.com/redis-cache-consistency/Sun, 27 Sep 2026 12:00:00 +0800https://plumephp.com/redis-cache-consistency/<p>&ldquo;缓存与数据库到底先写谁？&ldquo;是分布式系统里争论最多、踩坑最深的问题。Cache Aside 模式人人会说，但高并发下&quot;读线程读到旧值写回缓存、写线程更新 DB 删缓存&quot;的时序竞争，依然会让缓存长期残留脏数据。</p>https://plumephp.com/database-cdc/Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 +0800https://plumephp.com/database-cdc/<p>业务库的数据是实时的，而下游的数据仓库、缓存、搜索引擎往往是滞后的——传统 ETL 定时全量同步的延迟以&quot;小时&quot;计，且全量扫描对源库冲击大。CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）改变了这一切：<strong>它从数据库的日志（MySQL binlog、PostgreSQL WAL、MongoDB oplog）里&quot;偷听&quot;每一次变更，以毫秒级延迟把增量数据流式推给下游</strong>。本指南深入 CDC 的底层原理（binlog/WAL 解析、位点管理、Exactly-Once）、主流工具（Canal、Debezium、Flink CDC）的架构与选型、与 Kafka/Flink 的组合链路、Schema 演进处理，以及生产级 CDC 管道的设计与避坑。</p>