Статья посвящена практическому использованию механизма Change Data Capture (CDC) для организации обмена данными между PostgreSQL и 1С через Apache Kafka.

Ключевые моменты:

Рассматривается архитектура решения с использованием Kafka и Debezium, который читает данные из PostgreSQL WAL (Write-Ahead Log) и передает изменения в Kafka.

Kafka в статье описывается не просто как брокер сообщений, а как мощная система с возможностями потоковой обработки данных (Kafka Streams), интеграции (Kafka Connect) и компактных топиков (compact topics).

Пример использования показан на складе WMS и аналитической платформе Greenplum, где CDC позволяет минимизировать задержки и снижает нагрузку на OLTP-систему.

Описываются нюансы работы с транзакциями, настройкой Debezium через REST API, поддержкой специфических типов 1С, управлением размером сообщений, а также проблемами с большими и длительными транзакциями.

Подчеркивается важность мониторинга: задержки репликации, свободное место на дисках, длительность транзакций и размер базы данных.

Рассмотрены проблемы с изменениями структуры таблиц и с конвертацией данных, предлагаются методы решения, включая очистку слота репликации и перезагрузку данных.

https://infostart.ru/1c/articles/2480261/