使用SQL事务日志和RabbitMQ实现实时数据捕获（CDC）

在数据同步与实时处理需求日益增加的今天，开发者可以通过监控SQL事务日志，将数据库中的变化数据捕获并实时推送到消息队列中，使用RabbitMQ来实现类似CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）的功能。本文将讲解如何通过SQL Server事务日志结合RabbitMQ进行实时数据捕获的实现方法。

---

SQL事务日志记录数据库中的所有数据变更，通过它可以实现数据的增删改追踪。基于这一原理，我们可以通过Python程序捕获SQL Server中的数据变化，并将其推送至RabbitMQ消息队列，从而实现实时的数据捕获和传输。

首先，设置并启动RabbitMQ服务，确保Python环境中安装了RabbitMQ与数据库连接所需的库。本文以SQL Server为例，展示如何实现数据变更捕获并发送至RabbitMQ消息队列。

---

实现步骤

1. 安装RabbitMQ和Python依赖库

在开始实现之前，确保RabbitMQ已正确安装并运行。随后使用pip安装所需的Python库：

pip install pyodbc pika

2. 编写数据捕获代码

通过以下Python代码，定期读取SQL Server的事务日志（使用fn_dblog），获取数据变化记录。然后将变化数据发送到RabbitMQ队列中：

import pyodbc
import pika
import json
import time

# SQL Server 连接设置
conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=your_sql_server;DATABASE=your_db;UID=your_user;PWD=your_password')
cursor = conn.cursor()

# RabbitMQ 连接设置
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='cdc_queue')

def fetch_changes():
    cursor.execute("SELECT * FROM fn_dblog(NULL, NULL)")  # 读取事务日志
    changes = []
    for row in cursor:
        # 将所需数据添加到changes列表
        changes.append({'change': row})  # 实际使用时选择所需字段

    return changes

def send_to_rabbitmq(changes):
    for change in changes:
        channel.basic_publish(exchange='',
                              routing_key='cdc_queue',
                              body=json.dumps(change))
        print(f" [x] Sent {change}")

while True:
    changes = fetch_changes()
    if changes:
        send_to_rabbitmq(changes)
    time.sleep(1)  # 定期检查日志

# 关闭连接
connection.close()

3. 在RabbitMQ中接收消息

编写另一个程序，监听RabbitMQ中的cdc_queue队列，实时接收并处理来自SQL Server的数据变更消息：

import pika

def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")

# RabbitMQ 连接设置
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='cdc_queue')

channel.basic_consume(queue='cdc_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

注意事项

• 性能影响：事务日志的频繁监控可能影响数据库性能，可以根据业务需求适当调整日志的检查频率。
• 数据筛选与格式化：通常需要从日志中提取特定的字段并进行格式化，以便更方便地发送至RabbitMQ。
• 异常处理：在实际使用中，需处理数据库连接或RabbitMQ连接的异常情况，确保数据传输的稳定性。

通过以上步骤，即可利用RabbitMQ实现类似CDC的实时数据捕获功能，为数据分析、同步提供支持。