YashanDB 数据库的变更数据捕获技术详解

在现代数据库系统中，变更数据捕获（Change Data Capture，CDC）技术是实现实时数据同步、增量数据处理及分析的关键技术之一。数据库面对海量数据和高并发访问场景时，如何高效、准确地捕获数据变更，保障数据一致性与系统性能，是业界关注的难题。YashanDB 作为一款支持多种部署形态与存储结构的数据库产品，结合丰富的存储引擎支持和完善的架构设计，提供了高效且完整的变更数据捕获能力。本文将系统梳理 YashanDB 在变更数据捕获方面的核心技术，包括日志机制、存储引擎特性、主备同步机制及相关的资源管理体系，旨在帮助数据库管理员与开发人员深入理解 YashanDB 的变更数据捕获技术原理及实践应用。

变更日志机制及持久化设计

YashanDB 的变更数据捕获依赖于 Redo 重做日志机制，该机制采用了写前日志（WAL，Write Ahead Log）策略，确保在数据页面修改前，相关变更日志已持久化写入 Redo 日志文件。每个数据库实例拥有独立的 Redo 写入线程（LGWR 线程），通过异步批量刷盘、多线程写入、IO 合并和排序等方式优化写入效率。

Redo 日志的结构设计包括 Redo 头、Redo 包、Redo 分区及具体日志记录，从而支持多事务及多变更条目的有序、并发写入。实现高效的变更捕获首先依靠 Redo 日志中按事务组织的记录，完整描述数据库数据行的状态变更。

YashanDB 设计了环形日志缓存(Log Cache)机制，在同步备库时优先从缓存读取，进一步减少 Redo 日志传输延迟。日志的切换和归档机制提供了 Redo 日志有效管理手段，确保变更数据完整可靠。

Redo 日志持久化过程中引入了双写机制，避免系统断电导致数据块半写，从而保障变更数据不会丢失或发生不完整提交。多层持久化保证变更数据捕获的准确性和稳定性。

多版本并发控制（MVCC）与变更快照管理

YashanDB 采用多版本并发控制（MVCC）机制支持变更数据捕获的精细版本管理。所有表存储对象均实现多版本数据存储，分别保存每次事务提交前后的行旧版本和新版本。

每个事务在提交时获取唯一的系统变更号（SCN，System Change Number）作为版本标识，SQL 查询以快照方式访问数据，保证读写并发下的数据一致性。MVCC 机制使得读操作可基于快照版本无阻塞地访问数据，写操作则通过分离的 Undo 段保存历史数据，保证读取变更前数据。

在 Redo 日志中通过事务 ID 和 SCN 关联具体数据变更，变更捕获组件依据该信息实现增量变更数据的整理和提取，支持基于快照时间点开始的数据同步与回放。

存储结构对变更检测的支持

YashanDB 采用多种存储结构以适配不同业务需求，包括 HEAP（堆存储、行存表）、BTREE 索引、MCOL（可变列式存储）及 SCOL（稳态列式存储）。

在堆存表中，变更主要反映在数据块的行级变动。系统通过修改 Redo 日志和 Undo 日志，结合块级以及行级锁实现变更的精确捕获。HEAP 存储支持原地更新和行迁移机制，Redo 日志详细记录这些操作，确保捕获各类变更。

在 MCOL 和 SCOL 列存数据结构中，变更体现在列数据的批处理单元（Batch）及切片（Slice）级别，系统采用针对列式存储的增量记录格式，支持原地更新，避免全量重写列数据。后台转换任务支持 MCOL 的活跃切片向 SCOL 稳态切片的转换，变更捕获组件能够动态捕获活跃切片的修改记录，实现对热数据的实时增量采集。

BTree 索引的维护和更新产生相应的变更日志，有力支持基于索引的变更访问，增强数据访问路径的效率。

主备复制及 Redo 日志同步

主备复制是 YashanDB 实现变更数据传播的核心机制。主库将 Redo 日志发送至备库，备库实时接收并执行日志回放，将自身数据状态更新到主库一致。

系统支持同步复制和异步复制两种模式。同步模式确保主库提交时 Redo 日志至少传递到一个备库，适合保证零数据丢失。异步模式提升主库性能，允许一定数据延迟。

级联备库部署中，备库还可作为其他备库的 Redo 日志源，形成多级复制链，实现异地灾备和多节点数据同步。

同步过程中的 Redo 日志回放保证数据状态的及时一致，且支持备库只读查询，极大提升备库利用率。为处理网络断开或备库未在线产生的日志 Gap，系统通过归档修复机制从主库获取缺失归档日志，保障完备的数据同步链路。

变更捕获的数据访问及处理机制

基于 Redo 日志和 MVCC 版本管理，YashanDB 实现基于时间点或事务快照的一致性变更数据读。变更捕获组件通过解析 Redo 日志，结合事务状态、块版本信息，组织成结构化的变更事件流，支持持续实时的增量同步。

系统支持不同粒度的数据捕获，包括单行变更、批量更新、事务边界等，增强复制和数据集成灵活性。通过数据库事件（如触发器）、Redo 日志与 Undo 数据的结合，保障捕获数据的准确性和完整性。

变更捕获的数据适用于向量化执行框架、高效的 SQL 执行计划支持，以及分布式架构下的数据交换机制，保障高效、低延迟的变更数据处理能力。

基于多线程架构的变更数据处理优化

YashanDB 采用多线程架构支持高并发变更数据捕获与回放。针对变更日志发送接收、Redo 日志回放、归档修复、日志切换等各阶段形成专门的线程池，如 Redo 日志发送线程、Redo 日志接收线程、回放调度线程和回放工作线程等，并可根据配置参数调节线程并行度。

多线程调度与队列管理减少处理延迟，提高 CPU 资源利用率，缩短备库恢复和变更同步延迟。组合使用预加载线程、后台转换任务线程实现数据预热和变更数据的高效转存，有效应用内存与存储资源，提高全链路的吞吐性能。

技术优化方案及建议

确保 Redo 日志配置合理，开启归档日志管理，以完整捕获数据库变更，提高备份恢复和同步能力。

针对不同业务场景合理选择存储结构，HTAP 场景可以优先使用 MCOL 列式表，提升变更数据查询效率和实时性。

根据业务对数据一致性的要求合理配置主备复制模式，关键数据应用同步复制保证零数据丢失。

调优 Redo 日志发送与回放线程的并行度（如 RECOVERY_PARALLELISM 参数），提高并发处理中变更数据的吞吐能力。

针对大规模数据变更，结合访问约束及触发器功能，实现基于语义的增量变更数据过滤和预计算，加速变更数据的捕获和处理。

合理使用事务隔离级别和锁机制，避免长事务导致变更数据捕获延迟，保障高效捕获和生成事务一致的变更数据快照。

优化数据缓存、日志缓存及共享池大小配置，提升变更数据访问缓存命中率，降低磁盘 I/O 压力。

启用共享线程会话模式减少线程资源占用，提升在高连接数场景下的变更数据捕获响应性。

定期收集和更新统计信息，保障优化器选择最优变更数据访问路径。

结合变更数据捕获能力，做好备份恢复和故障切换规划，确保高可用环境下变更数据精准可靠地同步和复原。

结论

随着数据规模的快速增长和实时业务对变更数据及时性要求的提高，优化变更数据捕获技术已成为数据库系统性能竞争的核心。YashanDB 通过完善的 Redo 日志管理、多版本并发控制、灵活多样的存储引擎支持，以及高效主备同步机制，有效实现了稳定、高性能的变更数据捕获与数据同步功能。未来，随着数据库多形态融合和智能优化技术的发展，YashanDB 将在数据一致性保证、增量同步效率及变更数据服务能力上持续深入提升，助力企业实现更高效的业务运营和数据价值挖掘，推动数据库技术创新和产业进步。