Debezium能否跳过Kafka直接将CDC变更提交到另一数据库？

核心结论 #

可以实现跳过Kafka的直接CDC同步，但无法通过在单个Debezium实例中同时部署标准source connector和sink connector的方式实现。
Debezium的标准connector是为Kafka Connect生态设计的，原生架构下source和sink完全解耦，必须依赖Kafka作为中间传输层，哪怕两个connector部署在同一进程，数据也会先写入Kafka再被消费，无法跳过中间环节。

可行的无Kafka实现方案 #

1. Debezium Embedded Engine （自定义开发模式） #

官方提供的轻量嵌入能力，不需要依赖Kafka、Kafka Connect集群，你可以将Debezium引擎直接集成到自研应用中：

• 配置源端CDC参数、偏移量存储规则（支持存在本地文件、目标数据库等，无需Kafka）
• 注册变更事件回调函数，在回调逻辑中直接完成事件转换、写入目标库的操作
• 所有逻辑在同一进程内完成，无额外中间件依赖

2. Debezium Server （开箱即用模式） #

官方推出的独立运行组件，原生支持跳过Kafka直接对接下游存储：

• 不需要写业务代码，只需要修改配置文件
• 源端配置和标准Debezium source connector完全一致
• sink端配置JDBC连接参数、表映射规则即可直接将变更写入目标数据库，官方已内置JDBC导出器支持

3. 社区封装的轻量同步工具 #

大量第三方同步工具底层基于Debezium实现CDC能力，上层封装了直接写入目标库的逻辑，无需自己做二次开发，也可满足无Kafka的同步需求。

注意事项 #

• 无中间队列的场景下要自行处理异常重试、数据幂等、断点续传逻辑，避免出现数据丢失或重复
• 大流量场景下建议还是保留Kafka作为缓冲层，避免两端性能不匹配导致同步故障

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eagr