部署debezium有几种方式
选择一：依托于kafka connect
选择二：Debezium Server
选择三：Embed Debezium
选择四：Debezium on Kubernetes
debezium侧重于 CDC，就是souce端的收集，比如把mysql放到kafka中，那么后续的怎么再从kafka sink 到其他地方，比如 OLAP数据库，比如Elasticsearch，再比如还sink回相同的DB
大概有三种
A：source DB —> kafka —> sink （schemaless DB，比如Elasticsearch）
B：source DB —> kafka —> sink（schemaless DB）
C：source DB —> kafka —> sink（stream computing）
这里B又分为两种，
B1、sink和source是相同的DB，比如mysql–>mysql
B2、sink和source是不同的DB，比如mysql–>postgresql、mysql–> Apache Doris
数据库的CDC是有顺序的消息，所以 connect-mysql-source.properties 中的配置 tasks.max=1 只能是1，即使是分布式集群部署，这里也是一个。
因为CDC这一端是有顺序的消息。
Debezium连接器默认行为是将每个更改事件记录发送到一个用数据库的名称+表名构成的kafka主题。这是个最小的粒度。
那么后续进入kafka，怎么顺序消费要看souce数据有没有强制的表依赖（比如显性的外键依赖），如果有外键依赖的表先被消费了那么就会报错，此时就不能并行的去消费多张表了
目前想到的办法
1、（或者）一个是规避这种强外键依赖的表
2、（或者）将有外键依赖的这种表路由到相同的kafka中去
3、（或者）在sink端try catch 同步一直尝试等待
https://debezium.io/documentation/reference/stable/transformations/index.html
接口：
– org.apache.kafka.connect.transforms.Transformation
实现：
– io.debezium.transforms.outbox.EventRouter
– io.debezium.transforms.SchemaChangeEventFilter
– io.debezium.transforms.ExtractChangedRecordState
– io.debezium.transforms.HeaderToValue
– io.debezium.transforms.TimezoneConverter
– io.debezium.transforms.ScriptingTransformation
– io.debezium.transforms.ByLogicalTableRouter
– io.debezium.transforms.partitions/PartitionRouting
– io.debezium.transforms.partitions/ComputePartition
– io.debezium.transforms.tracing/ActivateTracingSpan
– io.debezium.transforms.AbstractExtractNewRecordState
– io.debezium.connector.postgresql.transforms.timescaledb.TimescaleDb