重新认识 CloudCanal 2. X，探索分库分表场景的新用法

开篇语

在当今互联网飞速发展的时代，海量数据的涌入对数据存储系统提出了严峻的考验。为了应对这一挑战，分库分表技术应运而生，它通过将数据分散存储在多个数据库中来实现数据的扩展和高可用。然而，分库分表也带来了数据管理的复杂性，特别是当我们需要对分库分表的数据进行实时汇聚时。

CloudCanal 闪亮登场

CloudCanal 是阿里巴巴开源的一款数据库实时订阅与消费服务，它可以帮助用户实时获取数据库中的数据变更，并将其推送到指定的地方。CloudCanal 2. X 版本带来了丰富的新功能，包括自定义代码能力，使它能够在数据处理过程中进行更复杂的逻辑处理。

分库分表场景下的数据实时汇聚

在面向 To C 业务的分库分表场景中，数据实时汇聚的需求非常普遍。例如，我们可能需要将不同分库中的用户数据汇聚到一张表中，以便进行统一的分析和处理。传统上，我们可以通过定时任务来实现数据的汇聚，但这存在着数据延迟的问题。使用 CloudCanal，我们可以实现实时的汇聚，确保数据的一致性。

CloudCanal 自定义代码能力助力数据汇聚

CloudCanal 2. X 版本引入的自定义代码能力，为数据汇聚提供了强大的支持。我们可以通过自定义代码来实现复杂的数据处理逻辑，例如：

• 数据过滤：我们可以对数据进行过滤，只将满足一定条件的数据汇聚到目标表中。
• 数据转换：我们可以对数据进行转换，将数据格式转换为目标表所需的格式。
• 数据聚合：我们可以对数据进行聚合，将相同数据进行合并，减少数据量。

CloudCanal 实战：将分库分表数据汇聚到一张表

下面，我们通过一个实际案例来演示如何使用 CloudCanal 将分库分表数据汇聚到一张表中。

准备工作

• 创建一个 CloudCanal 实例。
• 在目标表所在的数据库中创建一个表，用于存储汇聚后的数据。
• 在 CloudCanal 实例中配置数据源和目标表。

自定义代码

public class DataConverter extends BaseFunction {

    @Override
    public Result eval(Result arg0) {
        String value = arg0.toString();
        // 数据转换逻辑
        return new Result(value);
    }

}

启动 CloudCanal

启动 CloudCanal 实例，并将自定义代码部署到 CloudCanal 实例中。

验证结果

等待一段时间后，即可在目标表中看到汇聚后的数据。

结语

CloudCanal 是一个功能强大、使用方便的数据实时订阅与消费服务。它不仅可以帮助用户实现数据实时汇聚，还可以通过自定义代码来实现更复杂的数据处理逻辑。在面向 To C 业务的分库分表场景中，CloudCanal 是一个非常有力的工具。