导读以下是这些技术如何协同工作： 数据管道架构： MySQL： 结构化数据的主要来源。 TiDB： 兼容 MySQL 的分布式 SQL 数据库，用于可扩展性和高可用性。 Kafka： 用于实时数据流的消息系统。
数据管道架构：
MySQL： 结构化数据的主要来源。 TiDB： 兼容 MySQL 的分布式 SQL 数据库，用于可扩展性和高可用性。 Kafka： 用于实时数据流的消息系统。 Logstash： 数据处理管道工具，从各种来源摄取数据并将其发送到各个目的地。 Redis： 缓存层，用于快速访问经常访问的数据。 Elasticsearch： 用于查询大量数据的搜索和分析引擎。 CloudCanal： 数据集成工具，用于将 MySQL 等各种来源的数据同步到 TiDB、Kafka、Redis 和 Elasticsearch。.数据摄取：
应用程序将数据保存在MySQL中。 CloudCanal 用于将数据从 MySQL 同步到 TiDB 和 Kafka。.数据流和处理：
卡夫卡：
Kafka 通过 CloudCanal 从 MySQL 获取数据并将其广播到各个主题。 主题包含可由各种消费者处理的数据事件流。Logstash：
Logstash 充当 Kafka 消费者，处理来自 Kafka 的数据，并将其发送到各种输出，例如 Elasticsearch 和 Redis。.数据存储和检索：
TiDB：
TiDB 作为一个可扩展且高度可用的数据库解决方案，可以处理大量数据。 TiDB 兼容 MySQL，使得从 MySQL 的集成和迁移变得简单。Redis：
Redis 用作来自 MySQL 的频繁访问数据或来自 Kafka 的已处理事件的缓存层。 应用程序可以先查询Redis，再查询MySQL，以加快数据检索速度。Elasticsearch：
Logstash 可以从 Kafka 获取数据并将其发送到 Elasticsearch。 Elasticsearch 对数据建立索引，以便快速搜索和分析。 应用程序可以查询 Elasticsearch 以获得高级搜索功能和实时分析。MySQL 中的数据输入：
用户向 MySQL 数据库插入一条新记录。 CloudCanal 监控 MySQL 中的变化并将事件发送到 TiDB 和 Kafka 主题。实时处理：
Kafka 将事件广播到一个主题。 Logstash 充当 Kafka 消费者，处理事件，并将解析后的数据发送到 Elasticsearch 进行索引。 同时，Redis 也会更新以缓存新数据。数据访问：
应用程序检查 Redis 缓存中的数据。 如果缓存中没有数据，则查询 MySQL 或 TiDB。 对于复杂的查询和分析，应用程序会查询 Elasticsearch。这只是我的笔记。 CTTO
以上就是集成 Redis、MySQL、Kafka、Logstash、Elasticsearch、TiDB 和 CloudCanal的详细内容，更多请关注ZVVQ技术分享网其它相关文章！
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