本方案利用Apache Flink SQL与CDC技术实现实时数据同步，有效提升数据处理效率及准确性，适用于多种大数据应用场景。
业务系统在运行过程中常常需要将数据更新到多个存储位置。例如，在订单系统的初期阶段，只需向数据库写入数据即可满足需求。然而有一天，BI团队提出对数据库进行全文索引的需求，这就要求我们不仅要继续往数据库中写入数据，还要额外同步一份至ES（Elasticsearch）系统以支持搜索功能。一段时间后，又出现了新的需求——需要将订单信息缓存到Redis中。
很明显，在这种情况下直接在业务逻辑层实现多份数据的更新会导致维护和扩展上的困难，并且可能引发一致性问题等复杂情况。为了解决这些问题，我们需要引入分布式事务机制来确保不同存储系统间的数据一致性和可靠性，但这又会带来较高的成本以及开发难度。
因此，我们可以通过使用CDC（Change Data Capture）工具来进行解耦合处理：将数据更改事件捕获并传递给下游的各个目标存储系统。这种方法不仅能够提高系统的稳定性和可维护性，还便于后续进行各种扩展和优化操作。CDC是一种广泛的概念，它指的是通过自动检测数据库中的变更记录，并将其转化为易于消费的数据流或消息队列的形式来实现跨多个数据源之间高效、可靠地同步更新信息的能力。
5星
