本文介绍一种轻量、可靠且适用于中低频写入场景（如日增 5 万条）的 oracle 新增数据捕获方案：通过 load_date 时间戳列 + 增量轮询机制，在不依赖 cdc 工具或复杂架构的前提下，实现 java 客户端（如 spring jms）对新插入记录的准确、低开销拉取与处理。
在缺乏 GoldenGate、Debezium 等专业 CDC 工具的环境中，若仅需捕获 新增（INSERT）记录（无需 UPDATE/DELETE），且日插入量约 5 万条（即平均约 0.6 条/秒），推荐采用“时间戳驱动的增量轮询”策略。该方案兼顾简洁性、可维护性与数据库性能，避免了触发器带来的潜在锁竞争或事务膨胀风险，也规避了全表扫描或伪列（如 ORA_ROWSCN）的时间精度与一致性缺陷。
✅ 推荐方案：应用层可控的时间戳 + 增量查询
核心思想是为业务表显式添加一个 LOAD_DATE（或 CREATED_AT）字段，并确保每次插入时该字段被准确赋值为当前数据库时间（SYSDATE）。有两种主流实现方式：
方式一：由应用/ETL 加载逻辑注入时间戳（推荐）
在 Java 或上游 ETL 脚本执行 INSERT 时，显式传入 SYSDATE 或 CURRENT_TIMESTAMP：
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, amount, load_date) VALUES (?, ?, ?, SYSDATE);
✅ 优势：完全绕过数据库触发器，无额外 PL/SQL 开销；时间语义清晰（即“应用决定何时视为‘新’”）；便于单元测试与回滚控制。
⚠️ 注意：需确保所有写入路径（包括批量导入、运维脚本）均统一使用该模式，否则将漏数据。
方式二：使用 BEFORE INSERT 触发器（备选）
当无法修改所有写入方时，可定义轻量触发器：
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CREATE OR REPLACE TRIGGER trg_orders_load_date BEFORE INSERT ON orders FOR EACH ROW BEGIN :new.load_date := SYSDATE; END; /
✅ 优势：兜底保障，对现有写入逻辑零侵入。
⚠️ 注意：应避免在触发器中执行 DML、调用远程服务或复杂逻辑；经实测，5 万条/日（≈0.6 TPS）对现代 Oracle 实例几乎无感知，但若未来量级升至万级/秒，则需评估其对高并发插入的 latch 争用影响。
? Java 客户端增量拉取逻辑（Spring 示例）
在 Java 侧维护一个持久化的“最后处理时间点”（例如存于 Redis、数据库配置表或本地文件），每次轮询时执行：
// 假设 lastProcessedTime 是上一次成功处理的最大 load_date String sql = "SELECT * FROM orders WHERE load_date > ? ORDER BY load_date"; ListnewOrders = jdbcTemplate.query(sql, new BeanPropertyRowMapper<>(Order.class), lastProcessedTime); // 处理后更新 checkpoint（务必在事务成功提交后更新！） if (!newOrders.isEmpty()) { LocalDateTime maxLoadDate = newOrders.get(newOrders.size() - 1).getLoadDate(); updateLastProcessedTime(maxLoadDate); // 持久化 checkpoint }
? 关键实践要点：
- 排序与顺序保证：必须 ORDER BY load_date，确保按插入时序处理；若存在毫秒级并发插入，可追加主键 ORDER BY load_date, order_id 消除歧义。
- 幂等性设计：消息发送前建议生成唯一业务 ID（如 order_id + load_date 的哈希），配合消息队列的去重机制，防止因网络重试导致重复消费。
- checkpoint 安全性：updateLastProcessedTime() 必须与业务处理处于同一事务边界（如 JMS Session 的 transacted=true），或采用“先处理再更新 checkpoint”的最终一致性模式，并配以失败告警与人工干预流程。
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索引优化：务必为 load_date 字段创建 B-Tree 索引：
CREATE INDEX idx_orders_load_date ON orders(load_date);
? 总结
对于日增数万级的 Oracle 插入场景，显式时间戳 + 增量轮询是最务实的选择：它无需额外中间件、不增加数据库复杂度、开发与运维成本极低，且具备良好的可观测性与可调试性。相比监听 USER_TAB_MODIFICATIONS 或轮询 ROWID 范围等非常规手段，该方案逻辑直白、符合 SQL 标准、易于监控（如通过 SELECT MAX(load_date) 快速验证数据新鲜度），是 Spring 生态下构建稳定数据同步管道的推荐起点。
