PostgreSQL CDC方案需配置wal_level=logical、使用wal2json等插件解析WAL，创建复制槽，结合Debezium将变更写入Kafka，再通过消费者同步至目标系统。
PostgreSQL 的变更数据捕获（Change Data Capture, CDC）是实现实时数据同步、数据仓库更新和事件驱动架构的关键技术。构建一个完整的 PostgreSQL CDC 方案，需要结合逻辑复制、解码插件、中间处理系统以及目标存储或消息队列。以下是实现该方案的完整路径。
1. 启用逻辑复制并配置WAL
PostgreSQL 的 CDC 基于预写日志（WAL）机制，必须启用逻辑复制才能解析行级变更。
关键配置项如下：wal_level = logical：确保 WAL 记录足够详细，支持逻辑解码。max_wal_senders：设置足够数量以支持多个复制连接（建议 ≥5）。max_replication_slots：为每个复制流保留槽位（建议与消费者数匹配）。
修改 postgresql.conf 后重启数据库，并在目标数据库中创建具备 REPLICATION 权限的用户：
CREATE USER cdc_user WITH REPLICATION LOGIN PASSWORD 'secure_password';
2. 使用逻辑解码插件输出变更
PostgreSQL 支持通过逻辑解码（Logical Decoding）将 WAL 转换为可读格式。常用插件包括：
pgoutput：官方插件，用于原生逻辑复制。decoder_raw：输出原始 SQL 值，适合调试。wal2json：社区广泛使用的插件，输出 JSON 格式的变更事件。
安装 wal2json（以 Ubuntu + PG 14 为例）：
sudo apt-get install postgresql-14-wal2json
创建复制槽以开始捕获：
SELECT * FROM pg_create_logical_replication_slot('slot_cdc', 'wal2json');
测试读取变更：
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SELECT data FROM pg_logical_slot_get_changes('slot_cdc', NULL, NULL, 'format-version', '2');
3. 集成消息队列或流处理平台
为了实现高吞吐、解耦和实时分发，通常将变更事件发送到 Kafka 或 Pulsar 等消息系统。
推荐方案：使用 Debezium + Kafka ConnectDebezium 是基于 Kafka Connect 构建的开源 CDC 框架，原生支持 PostgreSQL。它通过逻辑复制槽读取 WAL，并将变更事件发布到 Kafka 主题。
部署步骤：
启动 Kafka 和 Kafka Connect 集群。安装 Debezium PostgreSQL Connector 插件。提交连接器配置：
{ "name": "pg-cdc-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", "database.hostname": "localhost", "database.port": "5432", "database.user": "cdc_user", "database.password": "secure_password", "database.dbname": "your_db", "database.server.name": "pgserver1", "plugin.name": "wal2json", "slot.name": "slot_cdc", "publication.name": "dbz_publication", "topic.prefix": "pgcdc", "table.include.list": "public.users,public.orders" }}
变更事件将以结构化 JSON 形式发布到 Kafka 主题，例如：pgcdc.public.users。
4. 消费变更数据并加载目标系统
Kafka 中的 CDC 数据可用于多种下游场景：
数据同步：通过 Kafka Connect JDBC Sink 将变更写入 MySQL、ClickHouse 或数据湖。缓存失效：监听特定表变更，触发 Redis 缓存清理。搜索引擎更新：将变更推送到 Elasticsearch。事件驱动服务：使用 Flink 或 Spark Streaming 处理变更流，触发业务逻辑。
示例：使用 Kafka Connect 写入 ClickHouse：
"connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector","connection.url": "jdbc:clickhouse://clickhouse-server:8123/default","topics": "pgcdc.public.users","auto.create": "true"
基本上就这些。一个完整的 PostgreSQL CDC 方案依赖 WAL 配置、逻辑解码、可靠的消息管道和灵活的消费端。选择合适的工具链（如 Debezium + Kafka）可以大幅降低运维复杂度，同时保障数据一致性与低延迟。关键是管理好复制槽生命周期，避免 WAL 积压。
以上就是postgresql变更数据捕获如何构建_postgresqlcdc完整方案的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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