debezium是什么？
debeizum
是一组由RedHat开源用于捕获源数据库中行级数据更新，形成数据流程输出的分布式服务，你的应用可以对关心的数据进行订阅和处理，并且按照事情发生的顺序进行捕获。同类产品有Canal, DataBus, Maxwell。
tips: debezium名字来源于
DBs
加上-ium
后缀，连起来读就是debezium
debezium的架构
你可以使用debezium官方提供的source connector，部署到apache kafka connect中，debezium的connector捕获到源数据库数据更新，发送到kafka集群中，利用kafka connect提供的sink connector，将数据同步到其他数据库，数据仓库，elasticsearch等存储介质中。
上图中是采集mysql的binlog日志，采集PostgreSQL的副本流。采集到的数据默认一个表一个kafka topic，也可以指定topic名，甚至可以将多个表的数据投递到一个topic中，这部分涉及到topic route transformation，后面会有专门的章节进行介绍。
tips: 基于这种方式，debezium connector提供了at least once的消息，如果使用flink cdc或者flink SQL等工具，需要做好幂等工作。
也可以部署一个随时开箱即用的debezium server服务，可以理解这个服务处理了source数据的采集，然后同步到不同的数据存储介质中。官方建议采用第一点提到的将debezium connector部署到kafka connect中。 debezium connectors是个内嵌引擎，可以不用跑在kafka connect，可以作为一个lib依赖集成到自己的java应用中，直接消费捕获的数据更新事件，这样的方式不依赖kafka。
kafka connect是什么？
kafka connect是一个用于在kafka和其他系统之间可伸缩，可靠的流数据的框架，利用其提供的source connector和sink connector，它让将数据和kafka之间同步变得简单，框架完成了正确记录conector offset的工作。kafka connect提速了restful api来管理和部署连接器。debezium使用kafka connect服务，本质上debezium connector就是kafka connect的source connector，也提供部署和管理kafka connect服务的功能。
debezium的使用场景
debezium可以几乎实时捕获数据更新事件，包括记录创建，更新，删除和表结构变更。在缓存+数据库的双写系统中，监听到数据的更新事件，我们可以知道什么时候更新缓存中的数据，也可以更新搜索引擎中索引的数据，保证了后续查询的正确性。也可以进行数据同步，比如将mysql数据同步至数仓中等cdc场景。
CDC是什么？
CDC全名是change data capture，意为数据变更捕获，是捕获和监控数据变化以用于其他系统进行业务处理的系统，数据仓库通常具有内置的CDC支持，因为上游OLTP数据库中的数据发生变更时，数据仓库需要保持最新的数据。debezium本质上就是这样一个分布式的开源变更数据捕获平台，它对多种数据库系统都支持。
debezium可以监控哪些类型的数据库？
debezium可以通过监听binlog的方式监听mysql服务，通过监听mongodb副本变化或者集群分片的方式监听mongodb，也可以监听PostgreSQL和SQL Server，另外也支持oracle, db2, cassandra和vitess，基本上支持当前主流的数据库，采集到事件投递到kafka中，可以是json，也可以是avro格式的，在flink sql中很好的支持debezium-json，可以直接将kafka中数据作为source，经过简单处理就能同步目标数据存储介质中。
后续章节专门介绍transformation, mysql connector的常用配置，kafka SMT等内容
