cdc: make mq encoding protocol related more clear

ticdc/ticdc-avro-protocol.md

@@ -5,52 +5,35 @@ summary: 了解 TiCDC Avro Protocol 的概念和使用方法。
 
 # TiCDC Avro Protocol
 
-Avro 是由 [Apache Avro™](https://avro.apache.org/) 定义的一种数据交换格式协议，[Confluent Platform](https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html) 选择它作为默认的数据交换格式。通过本文，你可以了解 TiCDC 对 Avro 数据格式的实现，包括 TiDB 扩展字段、Avro 数据格式定义，以及和 [Confluent Schema Registry](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/index.html) 的交互。
+TiCDC Avro 协议，是对 [Confluent Platform](https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html) 定义的 [Confluent Avro](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/serdes-develop/serdes-avro.html) 数据传输格式的第三方实现。Avro 是由 [Apache Avro™](https://avro.apache.org/) 定义的一种数据交换格式。
+
+通过本文，你可以了解 TiCDC 对 Avro 数据格式的实现，以及和 [Confluent Schema Registry](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/index.html) 的交互。
 
 > **警告：**
 >
 > 从 v7.3.0 起，如果开启了[同步没有有效索引的表](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md#同步没有有效索引的表)，创建使用 Avro 协议的 changefeed 时会报错。
 
 ## 使用 Avro
 
-当使用 Message Queue (MQ) 作为下游 Sink 时，你可以在 `sink-uri` 中指定使用 Avro。TiCDC 获取 TiDB 的 DML 事件，并将这些事件封装到 Avro Message，然后发送到下游。当 Avro 检测到 schema 变化时，会向 Schema Registry 注册最新的 schema。
-
 使用 Avro 时的配置样例如下所示：
 
 ```shell
 cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml
 ```
 
+`--schema-registry` 的值支持 https 协议和 username:password 认证，比如`--schema-registry=https://username:[email protected]`，username 和 password 必须经过 URL 编码。
+
+> **注意：**
+> 
+> 使用 Avro 协议时，一个 Kafka Topic 必须只能有一张表的数据，需要在 config 文件中配置 [Topic 分发器](/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md#topic-分发器)。 
+
 ```shell
 [sink]
 dispatchers = [
  {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"},
 ]
 ```
 
-`--schema-registry` 的值支持 https 协议和 username:password 认证，比如`--schema-registry=https://username:[email protected]`，username 和 password 必须经过 URL 编码。
-
-## TiDB 扩展字段
-
-默认情况下，Avro 只收集在 DML 事件中发生数据变更的行的所有数据信息，不收集数据变更的类型和 TiDB 专有的 CommitTS 事务唯一标识信息。为了解决这个问题，TiCDC 在 Avro 协议格式中附加了 TiDB 扩展字段。当 `sink-uri` 中设置 `enable-tidb-extension` 为 `true` （默认为 `false`）后，TiCDC 生成 Avro 消息时会新增三个字段：
-
-- `_tidb_op`：DML 的类型，"c" 表示插入，"u" 表示更新。
-- `_tidb_commit_ts`：事务唯一标识信息。
-- `_tidb_commit_physical_time`：事务标识信息中现实时间的时间戳。
-
-配置样例如下所示：
-
-```shell
-cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro-enable-extension" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro&enable-tidb-extension=true" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml
-```
-
- ```shell
- [sink]
- dispatchers = [
-  {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"},
- ]
- ```
-
 ## 数据格式定义
 
 TiCDC 会将一个 DML 事件转换为一个 kafka 事件，其中事件的 key 和 value 都按照 Avro 协议进行编码。
@@ -89,7 +72,31 @@ Key 中的 `fields` 只包含主键或唯一索引列。
 }
 ```
 
-Value 数据格式默认与 Key 数据格式相同，但是 Value 的 `fields` 中包含了所有的列，而不仅仅是主键列。
+Value 数据格式默认与 Key 数据格式相同，但是 Value 的 `fields` 中包含了所有的列。
+
+> **注意：**
+> Avro 协议在编码 DML 事件时，对 Delete 事件，只编码 Key 部分，Value 部分为空。对于 Insert 事件，编码所有列数据到 Value 部分。对于 Update 事件，只编码更新后的所有列数据。
+
+## TiDB 扩展字段
+
+默认情况下，Avro 只编码在 DML 事件中发生数据变更的行的所有列数据信息，不收集数据变更的类型和 TiDB 专有的 CommitTS 事务唯一标识信息。为了解决这个问题，TiCDC 在 Avro 协议格式中附加了 TiDB 扩展字段。当 `sink-uri` 中设置 `enable-tidb-extension` 为 `true` （默认为 `false`）后，TiCDC 生成 Avro 消息时，会在 Value 部分新增三个字段：
+
+- `_tidb_op`：DML 的类型，"c" 表示插入，"u" 表示更新。
+- `_tidb_commit_ts`：事务唯一标识信息。
+- `_tidb_commit_physical_time`：事务标识信息中现实时间的时间戳。
+
+配置样例如下所示：
+
+```shell
+cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-avro-enable-extension" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?protocol=avro&enable-tidb-extension=true" --schema-registry=http://127.0.0.1:8081 --config changefeed_config.toml
+```
+
+ ```shell
+ [sink]
+ dispatchers = [
+  {matcher = ['*.*'], topic = "tidb_{schema}_{table}"},
+ ]
+ ```
 
 如果开启了 [TiDB 扩展字段](#tidb-扩展字段)，那么 Value 数据格式将会变成：
 
@@ -155,7 +162,7 @@ Column 数据格式即 Key/Value 数据格式中的 `{{ColumnValueBlock}}` 部
 
 - `{{ColumnName}}` 表示列名。
 - `{{TIDB_TYPE}}` 表示对应到 TiDB 中的类型，与原始的 SQL Type 不是一一对应关系。
-- `{{AVRO_TYPE}}` 表示 [avro spec](https://avro.apache.org/docs/current/spec.html) 中的类型。
+- `{{AVRO_TYPE}}` 表示 [avro spec](https://avro.apache.org/docs/++version++/specification) 中的类型。
 
 | SQL TYPE   | TIDB_TYPE | AVRO_TYPE | 说明                                                                                                               |
 |------------|-----------|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
@@ -266,14 +273,27 @@ DECIMAL(10, 4)
 
 ## DDL 事件与 Schema 变更
 
-Avro 并不会向下游生成 DDL 事件。Avro 会在每次 DML 事件发生时检测是否发生 schema 变更，如果发生了 schema 变更，Avro 会生成新的 schema，并尝试向 Schema Registry 注册。注册时，Schema Registry 会做兼容性检测，如果此次 schema 变更没有通过兼容性检测，注册将会失败，TiCDC 并不会尝试解决 schema 的兼容性问题。
+Avro 协议并不会向下游发送 DDL 事件和 Watermark 事件。Avro 会在每次 DML 事件发生时检测是否发生 schema 变更，如果发生了 schema 变更，Avro 会生成新的 schema，并尝试向 Schema Registry 注册。注册时，Schema Registry 会做兼容性检测，如果此次 schema 变更没有通过兼容性检测，注册将会失败，TiCDC 并不会尝试解决 schema 的兼容性问题。
 
-同时，即使 schema 变更通过兼容性检测并成功注册新版本，数据的生产者和消费者可能仍然需要升级才能正确工作。
+比如，Confluent Schema Registry 默认的[兼容性策略](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/schema-evolution.html#compatibility-types)是 BACKWARD，在这种策略下，如果你在源表增加一个非空列，Avro 在生成新 schema 向 Schema Registry 注册时将会因为兼容性问题失败，这个时候 changefeed 将会进入 error 状态。
 
-比如，Confluent Schema Registry 默认的兼容性策略是 BACKWARD，在这种策略下，如果你在源表增加一个非空列，Avro 在生成新 schema 向 Schema Registry 注册时将会因为兼容性问题失败，这个时候 changefeed 将会进入 error 状态。
+同时，即使 schema 变更通过兼容性检测并成功注册新版本，数据的生产者和消费者可能仍然需要获取到新版本的 schema，才能对数据进行正确编解码。
 
 如需了解更多 schema 相关信息，请参阅 [Schema Registry 的相关文档](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/avro.html)。
 
+## 消费者实现
+
+TiCDC Avro 协议，支持被 [`io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer`](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/fundamentals/serdes-develop/serdes-avro.html#avro-deserializer) 反序列化。
+
+消费者程序可以通过 [Schema Registry API](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/develop/api.html) 获取到最新的 schema，然后对数据进行反序列化。
+
+### 区分事件类型
+
+消费者程序可以按照如下规则区分 DML 事件类型：
+
+* 只有 Key 部分，则是 Delete 事件。
+* 含有 Value 部分，则是 Insert 或 Update 事件。如果用户开启了 [TiDB 扩展字段功能](#tidb-扩展字段)，可以根据其中的 `_tidb_op` 字段，判断该条事件变更是 Insert 或 Update。如果未开启 TiDB 扩展字段功能，则无法区分。
+
 ## Topic 分发
 
 Schema Registry 支持三种 [Subject Name Strategy](https://docs.confluent.io/platform/current/schema-registry/serdes-develop/index.html#subject-name-strategy)：TopicNameStrategy、RecordNameStrategy 和 TopicRecordNameStrategy。目前 TiCDC Avro 只支持 TopicNameStrategy 一种，这意味着一个 kafka topic 只能接收一种数据格式的数据，所以 TiCDC Avro 禁止将多张表映射到同一个 topic。在创建 changefeed 时，如果配置的分发规则中，topic 规则不包含 `{schema}` 和 `{table}` 占位符，将会报错。

ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md

@@ -7,7 +7,7 @@ summary: 了解如何使用 TiCDC 将数据同步到 Kafka。
 
 本文介绍如何使用 TiCDC 创建一个将增量数据复制到 Kafka 的 Changefeed。
 
-## 创建同步任务，复制增量数据 Kafka
+## 创建同步任务，复制增量数据到 Kafka
 
 使用以下命令来创建同步任务：
 
@@ -73,14 +73,14 @@ URI 中可配置的的参数如下：
 | `127.0.0.1`          | 下游 Kafka 对外提供服务的 IP。                                 |
 | `9092`               | 下游 Kafka 的连接端口。                                          |
 | `topic-name`         | 变量，使用的 Kafka topic 名字。                                      |
+| `protocol`           | 输出到 Kafka 的消息协议。可选值有 [`canal-json`](/ticdc/ticdc-canal-json.md)、[`open-protocol`](/ticdc/ticdc-open-protocol.md)、[`avro`](/ticdc/ticdc-avro-protocol.md)、[`debezium`](/ticdc/ticdc-debezium.md) 和 [`simple`](/ticdc/ticdc-simple-protocol.md)。 |
 | `kafka-version`      | 下游 Kafka 版本号。该值需要与下游 Kafka 的实际版本保持一致。 |
 | `kafka-client-id`    | 指定同步任务的 Kafka 客户端的 ID（可选，默认值为 `TiCDC_sarama_producer_同步任务的 ID`）。 |
 | `partition-num`      | 下游 Kafka partition 数量（可选，不能大于实际 partition 数量，否则创建同步任务会失败，默认值 `3`）。|
 | `max-message-bytes`  | 每次向 Kafka broker 发送消息的最大数据量（可选，默认值 `10MB`）。从 v5.0.6 和 v4.0.6 开始，默认值分别从 64MB 和 256MB 调整至 10 MB。|
 | `replication-factor` | Kafka 消息保存副本数（可选，默认值 `1`），需要大于等于 Kafka 中 [`min.insync.replicas`](https://kafka.apache.org/33/documentation.html#brokerconfigs_min.insync.replicas) 的值。 |
 | `required-acks`      | 在 `Produce` 请求中使用的配置项，用于告知 broker 需要收到多少副本确认后才进行响应。可选值有：`0`（`NoResponse`：不发送任何响应，只有 TCP ACK），`1`（`WaitForLocal`：仅等待本地提交成功后再响应）和 `-1`（`WaitForAll`：等待所有同步副本提交后再响应。最小同步副本数量可通过 broker 的 [`min.insync.replicas`](https://kafka.apache.org/33/documentation.html#brokerconfigs_min.insync.replicas) 配置项进行配置）。（可选，默认值为 `-1`）。                      |
 | `compression`        | 设置发送消息时使用的压缩算法（可选值为 `none`、`lz4`、`gzip`、`snappy` 和 `zstd`，默认值为 `none`）。注意 Snappy 压缩文件必须遵循[官方 Snappy 格式](https://github.com/google/snappy)。不支持其他非官方压缩格式。|
-| `protocol` | 输出到 Kafka 的消息协议，可选值有 `canal-json`、`open-protocol`、`avro`、`debezium` 和 `simple`。 |
 | `auto-create-topic` | 当传入的 `topic-name` 在 Kafka 集群不存在时，TiCDC 是否要自动创建该 topic（可选，默认值 `true`）。 |
 | `enable-tidb-extension` | 可选，默认值是 `false`。当输出协议为 `canal-json` 时，如果该值为 `true`，TiCDC 会发送 [WATERMARK 事件](/ticdc/ticdc-canal-json.md#watermark-event)，并在 Kafka 消息中添加 TiDB 扩展字段。从 6.1.0 开始，该参数也可以和输出协议 `avro` 一起使用。如果该值为 `true`，TiCDC 会在 Kafka 消息中添加[三个 TiDB 扩展字段](/ticdc/ticdc-avro-protocol.md#tidb-扩展字段)。|
 | `max-batch-size` |  从 v4.0.9 开始引入。当消息协议支持把多条变更记录输出至一条 Kafka 消息时，该参数用于指定这一条 Kafka 消息中变更记录的最多数量。目前，仅当 Kafka 消息的 `protocol` 为 `open-protocol` 时有效（可选，默认值 `16`）。|
@@ -109,12 +109,13 @@ URI 中可配置的的参数如下：
 ### 最佳实践
 
 * TiCDC 推荐用户自行创建 Kafka Topic，你至少需要设置该 Topic 每次向 Kafka broker 发送消息的最大数据量和下游 Kafka partition 的数量。在创建 changefeed 的时候，这两项设置分别对应 `max-message-bytes` 和 `partition-num` 参数。
-* 如果你在创建 changefeed 时，使用了尚未存在的 Topic，那么 TiCDC 会尝试使用 `partition-num` 和 `replication-factor` 参数自行创建 Topic。建议明确指定这两个参数。
+* 如果你在创建 changefeed 时，使用了尚未存在的 Topic，那么 TiCDC 会尝试使用 `partition-num` 和 `replication-factor` 参数自行创建 Topic，建议明确指定这两个参数。
 * 在大多数情况下，建议使用 `canal-json` 协议。
 
 > **注意：**
 >
-> 当 `protocol` 为 `open-protocol` 时，TiCDC 会尽量避免产生长度超过 `max-message-bytes` 的消息。但如果单条数据变更记录需要超过 `max-message-bytes` 个字节来表示，为了避免静默失败，TiCDC 会试图输出这条消息并在日志中输出 Warning。
+> 当 `protocol` 为 `open-protocol` 时，TiCDC 会将多个事件编码到同一个 Kafka 消息中，此过程中尽量避免产生长度超过 `max-message-bytes` 的消息。
+> 如果单条数据变更编码得到的消息大小超过了 `max-message-bytes` 个字节，changefeed 会报错，打印错误日志。
 
 ### TiCDC 使用 Kafka 的认证与授权
 
@@ -161,7 +162,7 @@ URI 中可配置的的参数如下：
 
 ### TiCDC 集成 Kafka Connect (Confluent Platform)
 
-如要使用 Confluent 提供的 [data connectors](https://docs.confluent.io/current/connect/managing/connectors.html) 向关系型或非关系型数据库传输数据，请选择 `avro` 协议，并在 `schema-registry` 中提供 [Confluent Schema Registry](https://www.confluent.io/product/confluent-platform/data-compatibility/) 的 URL。
+如要使用 Confluent 提供的 [data connectors](https://docs.confluent.io/current/connect/managing/connectors.html) 向关系型或非关系型数据库传输数据，请选择 [Avro 协议](/ticdc/ticdc-avro-protocol.md)协议，并在 `schema-registry` 中提供 [Confluent Schema Registry](https://www.confluent.io/product/confluent-platform/data-compatibility/) 的 URL。
 
 配置样例如下所示：
 
@@ -180,7 +181,7 @@ dispatchers = [
 
 ### TiCDC 集成 AWS Glue Schema Registry
 
-从 v7.4.0 开始，TiCDC 支持在用户选择 Avro 协议同步数据时使用 [AWS Glue Schema Registry](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/schema-registry.html) 作为 Schema Registry。配置样例如下所示：
+从 v7.4.0 开始，TiCDC 支持在用户选择  [Avro 协议](/ticdc/ticdc-avro-protocol.md)同步数据时使用 [AWS Glue Schema Registry](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/schema-registry.html) 作为 Schema Registry。配置样例如下所示：
 
 ```shell
 ./cdc cli changefeed create --server=127.0.0.1:8300 --changefeed-id="kafka-glue-test" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/topic-name?&protocol=avro&replication-factor=3" --config changefeed_glue.toml