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数据订阅 Kafka 版支持对消费组进行管理，包括修改密码、删除消费组、修改消费位点 offset 等。同时，用户在消费管理中可查看 Client ID（显示消费该组数据的客户端 ID）、分区编号、消费点、消费点写入分区时间、消费延迟等信息。

数据一致性校验，即 DTS 对数据同步的源库和目标库的表数据进行对比，并给出对比结果和不一致详情，辅助用户快速对同步结果进行验证。数据一致性校验任务是独立进行的，不会影响源数据库的正常业务，也不会影响 DTS 的任务。

这篇说明腾讯云 DTS 数据同步任务中断后的重试机制，支持基于 GTID 位点从断点处恢复增量同步，仅适用于 MySQL/TDSQL-C MySQL 的同步增量阶段。 重试原理：基于 Binlog 位点识别中断点，从源库第一个未执行 GTID 位置重新拉取数据。 适用限制：仅支持同步增量阶段，源库导出和数据导入阶段不支持重试。

下面首先对消息生产逻辑进行简要说明，有助于用户理解消费逻辑。
我们采用 Protobuf 进行序列化，Demo 中均附带有 Protobuf 定义文件。文件中定义了几个关键结构：Envelope 是最终发送的 Kafka 消息结构；Entry 是单个订阅事件结构；Entries 是 Entry 的集合。主要数据结构关系如下所示。

为避免全量迁移或同步阶段对源端主库造成读取压力，DTS 支持将源库连接配置为只读实例或只读节点，包括自建 MySQL 的只读从库、云数据库只读实例、其他云厂商数据库的只读节点等。

如果目的端预设片键，参考如下命令在源端进行分片操作。sh.shardCollection(“.“, { : “hashed” } , false, {numInitialChunks: 预置的chunk个数})。

数据订阅是指获取数据库中关键业务的数据变化信息，将这些信息包装为消息对象推送到 Kafka 中，方便下游业务订阅、获取和消费。腾讯云 DTS 支持通过 Kafka/Flink 客户端直接消费数据，方便用户搭建云数据库和异构系统之间的数据同步，如缓存更新、ETL（数据仓库技术）实时同步以及业务异步解耦等。

Record.avsc 中我们定义了14个结构（Avro 中叫做 schema），其中主要的数据结构为 Record，用于表示 binlog 中的一条数据，Record 的结构如下，其他数据结构可以在 Record.avsc 中查看。

退费仅对以包年包月形式购买的任务，以按量计费形式购买的任务，因为本身是后付费形式，无法申请退费。

校验源库使用的压缩算法和目标库的是否相同，如果不同，则会产生警告，警告项不会阻塞同步，用户可忽略警告继续任务。需要注意的是，在校验目标库使用的压缩算法时，取的是任意一张系统表，修改压缩算法后系统表的压缩算法不会改变，所以可能存在警告不准确的情况，如果确定目标库已经使用了新的压缩算法，则可以忽略警告。