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数据仓库内容分享(七):Flink CDC 实现海量数据实时同步转换

CDC 概念回顾

CDC 的全称是 Change Data Capture ,在广义的概念上,只要是能捕获数据变更的技术,我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更,是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛:

数据同步:用于备份,容灾; 数据分发:一个数据源分发给多个下游系统; 数据采集:面向数据仓库 / 数据湖的 ETL 数据集成,是非常重要的数据源。 CDC 的技术方案非常多,目前业界主流的实现机制可以分为两种:

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。

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。

对比常见的开源 CDC 方案

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对比增量同步能力,基于日志的方式,可以很好的做到增量同步;而基于查询的方式是很难做到增量同步的。

对比全量同步能力,基于查询或者日志的 CDC 方案基本都支持,除了 Canal。

而对比全量 + 增量同步的能力,只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。

从架构角度去看,该表将架构分为单机和分布式,这里的分布式架构不单纯体现在数据读取能力的水平扩展上,更重要的是在大数据场景下分布式系统接入能力。例如 Flink CDC 的数据入湖或者入仓的时候,下游通常是分布式的系统,如 Hive、HDFS、Iceberg、Hudi 等,那么从对接入分布式系统能力上看,Flink CDC 的架构能够很好地接入此类系统。 在数据转换 / 数据清洗能力上,当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗,甚至聚合?在 Flink CDC 上操作相当简单,可以通过 Flink SQL 去操作这些数据;但是像 DataX、Debezium 等则需要通过脚本或者模板去做,所以用户的使用门槛会比较高。 另外,在生态方面,这里指的是下游的一些数据库或者数据源的支持。Flink CDC 下游有丰富的 Connector,例如写入到 TiDB、MySQL、Pg、HBase、Kafka、ClickHouse 等常见的一些系统,也支持各种自定义 connector。

可以看到 Flink CDC 的机制以及在增量同步、断点续传、全量同步的表现都很好,也支持全增量一体化同步,而很多其他开源方案无法支持全增量一体化同步。Flink CDC 是分布式架构,可以满足海量数据同步的业务场景。依靠 Flink 的生态优势,它提供了 DataStream API 以及 SQL API,这些 API 提供了非常强大的 transformation 能力。

传统 CDC ETL

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传统数据入仓架构 1.0,主要使用 DataX 或 Sqoop 全量同步到 HDFS,再围绕 Hive 做数仓。

此方案存在诸多缺陷:容易影响业务稳定性,因为每天都需要从业务表里查询数据;天级别的产出导致时效性差,延迟高;如果将调度间隔调成几分钟一次,则会对源库造成非常大的压力;扩展性差,业务规模扩大后极易出现性能瓶颈。

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传统数据入仓 2.0 架构。分为实时和离线两条链路,实时链路做增量同步,比如通过 Canal 同步到 Kafka 后再做实时回流;全量同步一般只做一次,与每天的增量在 HDFS 上做定时合并,最后导入到 Hive 数仓里。

此方式只做一次全量同步,因此基本不影响业务稳定性,但是增量同步有定时回流,一般只能保持在小时和天级别,因此它的时效性也比较低。同时,全量与增量两条链路是割裂的,意味着链路多,需要维护的组件也多,系统的可维护性会比较差。

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传统 CDC ETL 分析架构 ,国外用户常用 Debezium,国内用户常用阿里开源的 Canal,采集工具负责采集数据库的增量数据,一些采集工具也支持同步全量数据。采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka,然后 Flink 计算引擎再去消费这一部分数据写入到目的端,目的端可以是各种 DB,数据湖,实时数仓和离线数仓。

Flink 提供了 changelog-json format,可以将 changelog 数据写入离线数仓如 Hive / HDFS;对于实时数仓,Flink 支持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写入 Kafka。

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Flink CDC

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Flink CDC 支持全增量一体化同步,为用户提供实时一致性快照。比如一张表里有历史的全量数据,也有新增的实时变更数据,增量数据不断地往 Binlog 日志文件里写,Flink CDC 会先同步全量历史数据,再无缝切换到同步增量数据,增量同步时,如果是新增的插入数据(上图中蓝色小块),会追加到实时一致性快照中;如果是更新的数据(上图中黄色小块),则会在已有历史数据里做更新。

Flink CDC 相当于提供了实时物化视图,为用户提供数据库中表的实时一致性快照,用于可以对这些数据做进一步加工,比如清洗、聚合、过滤等,然后再写入下游。

「Dynamic Table & ChangeLog Stream」

Flink 的两个基础概念:Dynamic Table 和 Changelog Stream。

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Dynamic Table

是 Flink SQL 定义的动态表,动态表和流的概念是对等的。流可以转换成动态表,动态表也可以转换成流。 在 Flink SQL中,数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式,任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表,也可以翻译为一个流。

例如 MySQL 中的表和 binlog 日志。MySQL 数据库的一张表所有的变更都记录在 binlog 日志中,如果一直对表进行更新,binlog 日志流也一直会追加,数据库中的表就相当于 binlog 日志流在某个时刻点物化的结果;日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果。这说明 Flink SQL 的 Dynamic Table 是可以非常自然地表示一张不断变化的 MySQL 数据库表。

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Flink CDC ETL

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Flink CDC 除了组件更少,维护更方便外,另一个优势是通过 Flink SQL 极大地降低了用户使用门槛。

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Flink CDC 在 MySQL CDC 上实现了增量快照读取算法,Flink CDC 社区将增量快照算法抽象成框架,使得其他数据源也能复用增量快照算法。

增量快照算法解决了全增量一体化同步里的一些痛点。比如 Debezium 早期版本在实现全增量一体化同步时会使用锁,并且且是单并发模型,失败重做机制,无法在全量阶段实现断点续传。增量快照算法使用了无锁算法,对业务库非常友好;支持了并发读取,解决了海量数据的处理问题;支持了断点续传,避免失败重做,能够极大地提高数据同步的效率与用户体验。

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全增量一体化的框架。整个框架简单来讲就是将数据库里的表按 PK 或 UK 切分成 一个个 chunk ,然后分给多个 task 做并行读取,即在全量阶段实现了并行读取。全量和增量能够自动切换,切换时通过无锁算法来做无锁一致性的切换。切换到增量阶段后,只需要单独的 task 去负责增量部分的数据解析,以此实现了全增量一体化读取。进入增量阶段后,作业不再需要的资源,用户可以修改作业并发将其释放。

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与 Debezium 1.6 版本做简单的 TPC-DS 读取测试对比,customer 单表数据量 6500 万,在 Flink CDC 用 8 个并发的情况下,吞吐提升了 6.8 倍,耗时仅 13 分钟,得益于并发读取的支持,如果用户需要更快的读取速度,用户可以增加并发实现。

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Flink CDC 在设计时,也考虑了面向存储友好的写入设计。在 Flink CDC 1.x 版本中,如果想实现 exactly-once 同步,需要配合 Flink 提供的 checkpoint 机制,全量阶段没有做切片,则只能在一个 checkpoint 里完成,这会导致一个问题:每个 checkpoint 中间要将这张表的全量数据吐给下游的 writer,writer 会将这张表的全量数据混存在内存中,会对其内存造成非常大的压力,作业稳定性也特别差。

Flink CDC 2.0 提出了增量快照算法后,通过切片能够将 checkpoint 粒度降至 chunk, 并且 chunk 大小是用户可配置的,默认是 8096 条,用户可以将其调至更小,减轻 writer 的压力,减少内存资源的使用,提升下游写入存储时的稳定性。

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全增量一体化之后, Flink CDC 的入湖架构变得非常简单,且不会影响业务的稳定性;能够做到分钟级的产出,也就意味着可以实现近实时或实时分析;并发读取实现了更高的吞吐,在海量数据场景下有着不俗的表现;链路短,组件少,运维友好。

有了 Flink CDC 之后,传统 CDC ETL 分析的痛点也得到了极大改善,不再需要 Canal、Kafka 消息队列等组件,只需要依赖 Flink,实现了全增量一体化同步和实时 ETL 加工的能力,且支持并发读取,整个架构链路短,组件少,易于维护。

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依托于 Flink DataStream API 以及易用的 SQL API ,Flink CDC 还提供了非常强大完善的 transformation 能力,且在 transformation 过程中能够保证 changelog 语义。在传统方案里,在 changelog 上做 transformation 并保证 changelog 语义是非常难以实现的。

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这个业务场景是业务表比如产品表和订单表在 MySQL 数据库里,物流表存在 PG 数据库里,要实现异构数据源的集成,并且在集成过程做打宽。需要将产品表、订单表与物流表做 Streaming Join 之后再将结果表写入库里。借助 Flink CDC,整个过程只需要用 5 行 Flink SQL 就能够实现。

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Flink CDC 对分库分表做了非常完善的支持,在声明 CDC 表时支持使用正则表达式匹配库名和表名,正则表达式意味着可以匹配多个库以及这多个库下的多张表。同时提供了 metadata column 的支持,可以知道数据来自于哪个 数据库、来自于哪张表,写入下游 Hudi 时,可以带上 metadata 声明的两个列,将 database_name、table_name 以及原始表中的 主键(例子中为 id 列)作为新的主键,只需三行 Flink SQL 即可实现分库分表数据的实时集成,非常简单。

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依托于 Flink 丰富的生态,能够实现很多上下游的扩展,Flink 自身就有丰富的 connector 生态。 Flink CDC 加入之后,上游有了更丰富的源可以摄取,下游也有丰富的目的端可以写入。


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