在京东数据中台中，如何利用Flink CDC技术实现MySQL数据的实时采集与分发，并确保系统的高可用性和容灾能力？

在京东数据中台的实践中，Flink CDC技术被证明是实现MySQL数据实时采集与分发的强大工具。《京东实时数据处理：Flink CDC应用与优化》一书中详细介绍了这一过程以及如何确保系统的高可用性和容灾能力。

参考资源链接：[京东实时数据处理：Flink CDC 应用与优化](https://wenku.csdn.net/doc/54gp1iu4bo?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，京东采用自研的CDC系统Fregata，它能够从MySQL的binlog中捕获数据变更，并支持GTID和BinlogPosition两种位点记录方式，实现数据的精确采集。在数据采集之后，Flink CDC技术负责对数据流进行处理，支持多种下游存储和计算系统，如Hive、Hadoop、Doris等。
系统架构上，Fregata通过容器化技术，实现了跨机房的部署，并采用了自动容灾切换机制。这意味着即使在发生故障时，系统也可以快速切换到备节点，保证数据的实时分发不被中断，从而实现了高可用性。
为了进一步提升实时数据处理的效率，Fregata还具备动态资源调整的能力，可以根据实时负载情况动态分配计算资源，优化数据处理的性能。
结合京东的实际业务案例，如订单交易、商业智能等，Flink CDC技术的高效性和低延迟特性确保了关键业务的稳定运行。而未来规划中，京东可能会进一步提升Flink CDC的性能和可靠性，探索更多实时数据处理的新场景，以满足企业不断增长的数据处理需求。
如果您希望深入了解Flink CDC的具体应用，并在实际项目中利用其进行MySQL数据的实时采集与分发，强烈建议您阅读《京东实时数据处理：Flink CDC应用与优化》这本书。它将帮助您全面理解Flink CDC在大规模生产环境中的应用，以及如何通过Fregata实现高性能和高可用性的数据处理架构。

参考资源链接：[京东实时数据处理：Flink CDC 应用与优化](https://wenku.csdn.net/doc/54gp1iu4bo?spm=1055.2569.3001.10343)