请解释 Change Data Capture（CDC）的概念，并列举常见的 CDC 工具，同时简要说明各自的应用场景。

回答思路

1. 【回答框架 1】CDC，即变更数据捕获，是一种用于识别和跟踪数据源中数据变更（如插入、更新、删除）的技术。其核心机制是通过读取数据库日志（如 MySQL binlog、PostgreSQL WAL）或使用轮询、时间戳等方式捕获变更，并将变更事件以增量形式传递给下游系统，常用于数据同步、数据集成、实时数仓等场景。
2. 【回答框架 2】常见的 CDC 工具包括：Debezium，基于 Kafka Connect 构建，支持多种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB），通过解析 binlog 或 WAL 实现变更捕获；Canal，阿里巴巴开源，专门针对 MySQL binlog 解析，广泛用于缓存同步和搜索索引更新；Flink CDC，基于 Flink 的框架，可直接将数据库变更流接入 Flink 计算引擎；Maxwell，同样基于 MySQL binlog，输出 JSON 格式变更事件；其他如 DataX（离线同步）、Sqoop（批量导入）等，不过严格来说它们更多是数据同步工具，不是纯 CDC。
3. 【回答框架 3】选择 CDC 工具时需考虑：数据库类型与版本兼容性、变更捕获的实时性要求、是否要求事务一致性、对源库性能的影响（如 binlog 读取）、下游系统的连接方式（如 Kafka、JDBC）、运维复杂度（是否需要额外部署 Kafka Connect 等）。例如，若已使用 Kafka 生态，Debezium 集成较为自然；若仅需要 MySQL 的增量同步且对轻量有要求，Canal 更合适。
4. 【关键点 1】CDC 的本质是捕获数据源变更并传递增量数据。
5. 【关键点 2】Debezium、Canal、Flink CDC 是常见工具，各有适用场景。
6. 【关键点 3】基于日志的 CDC 侵入性小，但需关注与数据库版本的兼容性。
7. 【易错点 1】不要将离线批量同步工具（如 Sqoop）与 CDC 混为一谈，CDC 强调实时增量捕获。
8. 【易错点 2】注意 CDC 工具对数据库权限和配置的要求，如 MySQL 需开启 binlog 且格式为 ROW。
9. 【易错点 3】CDC 捕获的变更可能产生延迟，不应假设完全实时。