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FlinkCDC详解

1、FlinkCDC是什么

1.1 CDC是什么

CDC是Chanage Data Capture（数据变更捕获）的简称。其核心原理就是监测并捕获数据库的变动（例如增删改），将这些变更按照发生顺序捕获，将捕获到的数据，写入数据库种如神策数据的核心kudu、doris、mysql、kakfa等。

1.2 CDC的实现方式

1.2.1 基于查询的CDC

  • 离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据
  • 无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；
  • 不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。

1.2.2 基于日志的CDC

  • 实时消费日志，流处理，例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源；
  • 保障数据一致性，因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细；
  • 保障实时性，因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的，提供的是实时数据。

1.2.3 常见的开源的CDC方案比较

在这里插入图片描述

1.2.4 个人对于CDC领域的一些浅见

其实对于CDC领域在数仓行业中很常见，无论是离线数仓也好还是实时数仓也好，或者说是业务系统也好，例如京东就是使用CDC方案来同步优惠卷的。其实在很多的CDC的同步方案中，大部分公司其实选用的是第一种，查询同步方案，为什么这么做呢，很多人可能会问，实时同步不好吗，我想说的是实时的CDC太复杂，虽然一致性不高，但是其实运营或者其他人员并不需要这么高的实时性，可能某些领域需要，当然也有很多的表结构设计没有update_time字段，这样的话如果同步一张表，可能会有点麻烦，但是并非是不能同步，如果数据量不大的话，或者有其他自增键的话会很方便，但是如果没有的话就会很麻烦，也可以做，可以做整行的md5这里我就不一一赘述了，在进行查询cdc同步的一些情况。日志cdc呢，其实根本原理就是监控类似于mysql的binlog。可以让整个数据的增删改，进行捕获，从而可以达到两个数据的一致性，当然这个一致性并不是实时的，哪怕是mysql的主从都有可能延迟，更别提咱们监控binlog了，当然这种延迟几乎很少见，业务也不会发现，这种CDC虽然听上去很好，但是实现较为困难，限制比较大，例如下游的数据源要支持改，不像离线可以用拉链表来解决。但是这种方式真的很好，如果开发人员和架构设计人员以及数据设计人员的设计比较好，这种方式效果是最棒的，我司的mysql同步器就支持这两种方式，根据使用人员的喜好来进行选择。

2、Flink CDC的原理

2.1 1.x Flink CDC

Flink1.x的cdc依赖于Debezium组件，debezium为了保证数据的一致性，在全量读取时，会加锁。
此时呢会分为全局锁权限和无全局锁权限。

在这里插入图片描述那么为什么debezium为什么要这么做呢，要加上全局锁呢，因为数据一致性问题，这就涉及到数据库的全局锁和表锁了，数据库的全局锁，以mysql为例，全局锁就是对整个数据库实例加锁。MySQL 提供了一个加全局读锁的方法，命令是Flush tables with read lock (FTWRL)。
当你需要让整个库处于只读状态的时候，可以使用这个命令，之后其他线程的以下语句会被阻塞：数据更新语句（数据的增删改）、数据定义语句（包括建表、修改表结构等）和更新类事务的提交语句。一般全局锁的使用场景在数据库备份上，当然如果主库加锁的话，会导致一些问题。例如加锁后，这个数据库实例无法更新，业务基本就停止了。从库呢，也不能从binlog拉取数据，这就导致了主从延迟，假如有的业务使用的是从库的话就会出现问题。当然全局锁有问题，那么不加锁会导致什么问题呢，数据不一致问题：
比如手机卡，购买套餐信息

这里分为两张表 u_acount (用于余额表)，u_pricing (资费套餐表)
步骤:
1. u_account 表中数据 用户A 余额：300
    u_pricing 表中数据 用户A 套餐：空
2. 发起备份，备份过程中先备份u_account表，备份完了这个表，这个时候u_account 用户余额是300
3. 这个时候套用户购买了一个资费套餐100，餐购买完成，写入到u_print套餐表购买成功，备份期间的数据。
4. 备份完成

可以看到备份的结果是，u_account 表中的数据没有变， u_pricing 表中的数据 已近购买了资费套餐100.

哪这时候用这个备份文件来恢复数据的话，用户A 赚了100 ，用户是不是很舒服啊。但是你得想想公司利益啊。　　
也就是说，不加锁的话，备份系统备份的得到的库不是一个逻辑时间点，这个数据是逻辑不一致的。

当然mysql的备份工具，mysqldump可以在备份的时候支持更新，基于MVCC的机制。MVCC （Multiversion Concurrency Control），多版本并发控制。顾名思义，MVCC 是通过数据行的 多个版本 管理来实现数据库的 并发控制。这项技术使得在InnoDB的事务隔离级别下执行 一致性读操 作有了保证。换言之，就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行，并且可以看到它们被更新之前的值，这样在做查询的时候就不用等待另一个事务释放锁。
不再深入解释mysql的核心机制了。
表锁是什么呢，顾名思义就是锁住了整张表。在加表锁的表上，无法进行DDL、DML操作。当然在mysql5.5以后，有一个表锁是MDL，MDL不需要显示的使用，在访问一个表的时候会被自动加上。MDL 的作用是，保证读写的正确性。你可以想象一下，如果一个查询正在遍历一个表中的数据，而执行期间另一个线程对这个表结构做变更，删了一列，那么查询线程拿到的结果跟表结构对不上，肯定是不行的。因此，在 MySQL 5.5 版本中引入了 MDL，当对一个表做增删改查操作的时候，加 MDL读锁；当要对表做结构变更操作的时候，加 MDL 写锁。

  • 读锁之间不互斥，因此你可以有多个线程同时对一张表增删改查。
  • 读写锁之间、写锁之间是互斥的，用来保证变更表结构操作的安全性。因此，如果有两个线程要同时给一个表加字段，其中一个要等另一个执行完才能开始执行。

MDL锁有一些问题，假如在多个读session中进行更改表结构操作的话，可能会卡死。

这个就是debezium在flink1.x中的应用。

2.2 2.x Flink CDC

Flink 2.x不仅引入了增量快照读取机制，还带来了一些其他功能的改进。以下是对Flink 2.x的主要功能的介绍：

增量快照读取：Flink 2.x引入了增量快照读取机制，这是一种全新的数据读取方式。该机制支持并发读取和以chunk为粒度进行checkpoint。在增量快照读取过程中，Flink首先根据表的主键将其划分为多个块（chunk），然后将这些块分配给多个读取器并行读取数据。这一机制极大地提高了数据读取的效率。
精确一次性处理：Flink 2.x引入了Exactly-Once语义，确保数据处理结果的精确一次性。MySQL CDC 连接器是Flink的Source连接器，可以利用Flink的checkpoint机制来确保精确一次性处理。
动态加表：Flink 2.x支持动态加表，通过使用savepoint来复用之前作业的状态，解决了动态加表的问题。
无主键表的处理：Flink 2.x对无主键表的读取和处理进行了优化。在无主键表中，Flink可以通过一些额外的字段来识别数据记录的唯一性，从而实现准确的数据读取和处理。

对于Flink 2.x的CDC方案呢，可以理解为全量读取时，在划分chunk块的时候，采用了查询读，他是将主键进行切分的。默认一个chunk8096条数据，知道这些就可以了。
2.x的 Flink cdc实现较为复杂，这里就不一一赘述了。

3、FlinkCDC的使用

3.1 导入依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>3.1.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.49</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-planner-blink_2.12</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.ververica</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>2.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.75</version>
    </dependency>
</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
              <!-- 可以将依赖打到jar包中 -->
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
            <configuration>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

3.2 代码实操

import com.ververica.cdc.connectors.mysql.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.DebeziumSourceFunction;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class FlinkCDC {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.获取Flink执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //通过FlinkCDC构建SourceFunction
        DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("hadoop102")
                .port(3306)
                .username("root")
                .password("123456")
                .databaseList("cdc_test")    //监控的数据库
                .tableList("cdc_test.user_info")    //监控的数据库下的表
                .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())//反序列化
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                .build();
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction);

        //3.数据打印
        dataStreamSource.print();

        //4.启动任务
        env.execute("FlinkCDC");
    }
}

4、Flink CDC输出数据解析

4.1 数据的数据结构

在这里插入图片描述flink cdc的输出结果大概可以分为 before、after、
before代表变更前数据，after代表变更后数据。

还有个op，这个op代表的是事务的操作：
r：读取历史
d：删除
c：创建
u：更新

标签： flink 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43704599/article/details/136197446
版权归原作者 中国好胖子、 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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