在现代企业信息系统架构中，我们常常面临如下挑战：某个业务系统属于“不可变更系统”，我们既不能修改其业务逻辑，也不能对其核心代码做任何侵入式改动。但与此同时，我们又需要对该系统中的某些关键业务数据变更做出响应，例如同步数据、驱动流程、记录日志或派发消息。
一种常见做法是：通过数据库触发器（Trigger）监控特定表的数据变动，实现“非侵入”的处理逻辑。但触发器作为数据库层的一种机制，存在可维护性差、调试困难、性能不可控等问题。在更大规模、可观测性要求高、或多系统协同的场景中，显得力不从心。
本文将探讨在“无法更改系统”的前提下，除了触发器，还有哪些更合适的解决方案，并对各种方式进行横向对比。
一、触发器方式：简单但代价高
优点：
非侵入：不修改源系统代码。
实时性强：数据变更即触发，无需轮询。
缺点：
对数据库性能有负担，尤其是高并发更新场景容易造成死锁。
可测试性和调试难度大，不利于复杂逻辑。
运维困难，部署依赖数据库DDL操作，缺少版本管理支持。
多数数据库不支持跨库触发，影响系统整合能力。
二、替代方案分析
1. CDC（Change Data Capture）/日志订阅
原理： 通过数据库的redo log或binlog采集变更事件，使用Kafka等中间件进行下游事件派发。
代表工具：
MySQL：Debezium、Canal
PostgreSQL：Logical decoding
SQL Server：原生 CDC 功能
优点：
非侵入、低延迟
不影响线上 DML 操作
可以构建完整事件流架构
缺点：
部署和运维复杂度相对较高
依赖数据库日志配置和权限
对于一些云数据库可能权限受限
适用场景：
数据同步、数据湖落地、事件驱动系统（EDA）
多系统间的异步集成
2. 异步轮询机制
原理： 定时扫描数据表中变化的数据（如按时间戳、状态字段筛选），由独立服务读取并处理。
优点：
技术实现简单
可控性高，适合小批量、低频任务
缺点：
实时性弱，粒度通常是分钟级别
需要有合适的“增量标记字段”（如 last_modified）
适用场景：
报表生成、数据备份、低频同步场景
3. 数据库代理层（Proxy/Middleware）监听
原理： 在数据库前部署一个代理，拦截SQL语句，识别变更操作进行处理。
代表方案：
ShardingSphere 的透明代理
自定义 MySQL Proxy
优点：
透明性好，无需改应用代码或数据库结构
实现复杂逻辑处理能力强
缺点：
性能瓶颈显著，对核心系统而言风险高
落地门槛高、维护成本大
适用场景：
对核心业务做全量审计
安全审计、数据变更合规分析
4. 利用数据库审计功能（Audit）
部分商业数据库（如 Oracle、SQL Server 企业版）或通过第三方插件支持对表的所有变更行为记录到审计日志中。
优点：
非侵入性极高
官方支持稳定
缺点：
审计信息格式复杂，处理困难
多数审计日志是写入文件或系统表，解析开销大
适用场景：
合规性审计、敏感数据访问监控
5. 构建数据网关（Data Gateway）服务
将对不可更改系统的数据写操作通过网关中转，网关负责记录或转发事件。但这种方式要求系统写操作不是“直连数据库”，而是通过统一服务层。
优点：
高可控、可插拔事件处理机制
易于接入事件总线、告警、缓存刷新等机制
缺点：
适用于新建系统或尚可改造系统，对不可更改系统不可行
三、总结对比
| 方案 | 实时性 | 侵入性 | 可维护性 | 性能影响 | 技术复杂度 | 建议适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 触发器 | 高 | 无 | 差 | 中高 | 低 | 小型系统数据同步 |
| CDC/日志订阅 | 高 | 无 | 中 | 低 | 中高 | 企业级数据中台、数据湖同步 |
| 定时轮询 | 低 | 无 | 高 | 低 | 低 | 周期性任务、低频业务驱动 |
| DB代理 | 高 | 无 | 差 | 高 | 高 | 核心系统SQL审计、高安全场景 |
| 审计功能 | 中 | 无 | 差 | 中 | 中 | 审计要求场景、敏感数据监控 |
四、架构建议
若该“不可更改系统”稳定性要求极高，建议优先选择 CDC 模型或定时轮询模型，尤其是通过 Kafka + Debezium 实现数据事件总线，是现代企业中台架构中主流做法。触发器虽然实现门槛低，但更适合作为临时、过渡方案使用。
若系统未来存在替换或微服务化可能性，应尽早推动架构升级，引入统一事件总线、数据同步服务或将写操作纳入“业务网关”模式中，逐步去除对底层数据库逻辑的强耦合。
 add方法报错java.lang.UnsupportedOperationException)
)
