基于快照的批量处理遗漏问题与CDC架构解法
你的数据真的同步完整了吗？ 本文直击数据架构的隐形陷阱——基于快照和自增主键水位线的增量同步在 Read Committed 隔离级别下，如何导致延迟提交的事务（如“订单 1002”案例）被批处理任务永久遗漏。我们将深入分析这一问题的数据库根源，并对比两种根本性解决方案：一是基于业务/应用水位线的增量处理，它通过时间戳或版本号来弥补快照缺陷；二是变更数据捕获 (CDC)，它通过读取事务日志，彻底实现零遗漏、近实时的数据同步。通过对比侵入性、数据完整性、成本与实时性，助你选择最可靠的流式数据架构策略。
