【实战-01】flink cdc 实时数据同步利器

什么是flink cdc?

对很多初入门的人来说是无法理解cdc到底是什么个东西。 有这样一个需求，比如在mysql数据库中存在很多数据，但是公司要把mysql中的数据同步到数据仓库(starrocks), 数据仓库你可以理解为存储了各种各样来自不同数据库中表。
数据的同步目前对mysql来说比较常见是方式是使用：datax 和 canal配合， 为什么需要这两个框架配合呢？
因为datax不支持实时的同步， datax只能定义一个范围去同步，而且同步结束后程序就结束了。但是我想要的是数据仓库中的数据近乎实时的和mysql中的数据保持一致又该怎么办？ 答案是再加上canal, canal和datax相反，它只支持指定一个binlog同步，然后会一直同步到现在，并且程序不会结束，会一直同步。 这样datax+canal就可以达到实时同步的功能。
这是业界比较常用的同步方式，datax同步历史数据，canal+kafka同步最新的数据，而且还要有一个程序去读取kafka中的binlog json数据（可以用flink或者spark又或者是flume）。可以看到这个链路比较长，不是很好。
下面是目前常见的cdc同步方案以及对比：

1. DataX 不支持增量同步，Canal 不支持全量同步。虽然两者都是非常流行的数据同步工具，但 在场景支持上仍不完善。
2. 在全量+增量一体化同步方面，只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。
3. 在架构方面，Apache Flink 是一个非常优秀的分布式流处理框架，因此 Flink CDC 作为 Apache Flink 的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。而 DataX 和 Canal 是个单机架构， 在大数据场景下容易面临性能瓶颈的问题。
4. 在数据加工的能力上，CDC 工具是否能够方便地对数据做一些清洗、过滤、聚合，甚至关联打 宽? Flink CDC 依托强大的 Flink SQL 流式计算能力，可以非常方便地对数据进行加工。而 Debezium 等则需要通过复杂的 Java 代码才能完成，使用门槛比较高。
5. 另外，在生态方面，这里指的是上下游存储的支持。Flink CDC 上下游非常丰富，支持对接 MySQL、PostgreSQL 等数据源，还支持写入到 TiDB、HBase、Kafka、Hudi 等各种存储系统 中，也支持灵活的自定义 connector。
6. 我们看到flink cdc 是比较友好的方案， 其内部实现上用的是Debezium去采集binlong, 而且可通过参数scan.startup.mode 来控制同步行为：

1. initial （默认）：在第一次启动时对受监视的数据库表执行全量同步，并继续读取最新的 binlog。
2. earliest-offset：跳过快照阶段，从可读取的最早 binlog 位点开始读取
3. latest-offset：首次启动时，从不对受监视的数据库表执行快照， 连接器仅从 binlog 的结尾处开始读取，这意味着连接器只能读取在连接器启动之后的数据更改。
4. specific-offset：跳过快照阶段，从指定的 binlog 位点开始读取。位点可通过 binlog 文件名和位置指定，或者在 GTID 在集群上启用时通过 GTID 集合指定。
5. timestamp：跳过快照阶段，从指定的时间戳开始读取 binlog 事件。

一个demo

对flink_01 和flink_02 进行两个分表进行同步合并到：flink_merge

CREATE TABLE `flink_01` (
  `indicator_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标名称',
  `indicator_value` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标值',
  `indicator_code` int NOT NULL COMMENT '指标编码',
  `table_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '指标计算上游表名',
  `window_start` datetime NOT NULL COMMENT '窗口开始时间',
  `window_end` datetime DEFAULT NULL COMMENT '窗口截止时间',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建更新时间',
  `indicator_description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标描述',PRIMARY KEY (`indicator_code`,`table_name`,`window_start`)) ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '52', 0, 'app_login_log', '2022-12-1400:00:00', '2022-12-1500:00:00', '2022-12-1918:09:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '49', 0, 'app_login_log', '2022-12-1500:00:00', '2022-12-1600:00:00', '2022-12-1918:09:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '62', 0, 'app_login_log', '2022-12-1600:00:00', '2022-12-1700:00:00', '2022-12-1918:09:25', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '3', 0, 'app_login_log', '2022-12-1700:00:00', '2022-12-1800:00:00', '2022-12-1918:09:25', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '37', 0, 'app_login_log', '2022-12-1900:00:00', '2022-12-2000:00:00', '2022-12-2011:22:02', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '20', 0, 'app_login_log', '2022-12-2000:00:00', '2022-12-2100:00:00', '2022-12-2110:41:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_01`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '19', 0, 'app_login_log', '2022-12-2100:00:00', '2022-12-2115:19:00', '2022-12-2115:46:27', '登录用户数');

CREATE TABLE `flink_02` (
  `indicator_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标名称',
  `indicator_value` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标值',
  `indicator_code` int NOT NULL COMMENT '指标编码',
  `table_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '指标计算上游表名',
  `window_start` datetime NOT NULL COMMENT '窗口开始时间',
  `window_end` datetime DEFAULT NULL COMMENT '窗口截止时间',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建更新时间',
  `indicator_description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标描述',PRIMARY KEY (`indicator_code`,`table_name`,`window_start`)) ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '52', 0, 'app_login_log', '2022-12-1400:00:00', '2022-12-1500:00:00', '2022-12-1918:09:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '49', 0, 'app_login_log', '2022-12-1500:00:00', '2022-12-1600:00:00', '2022-12-1918:09:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '62', 0, 'app_login_log', '2022-12-1600:00:00', '2022-12-1700:00:00', '2022-12-1918:09:25', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '3', 0, 'app_login_log', '2022-12-1700:00:00', '2022-12-1800:00:00', '2022-12-1918:09:25', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '37', 0, 'app_login_log', '2022-12-1900:00:00', '2022-12-2000:00:00', '2022-12-2011:22:02', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '20', 0, 'app_login_log', '2022-12-2000:00:00', '2022-12-2100:00:00', '2022-12-2110:41:24', '登录用户数');
INSERT INTO `test`.`flink_02`(`indicator_name`, `indicator_value`, `indicator_code`, `table_name`, `window_start`, `window_end`, `create_time`, `indicator_description`) VALUES ('all_login_num', '19', 1, 'app_login_log', '2022-12-2100:00:00', '2022-12-2115:19:00', '2022-12-2115:46:27', '登录用户数');

CREATE TABLE `flink_merge` (
  `indicator_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标名称',
  `indicator_value` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标值',
  `indicator_code` int NOT NULL COMMENT '指标编码',
  `table_name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '指标计算上游表名',
  `window_start` datetime NOT NULL COMMENT '窗口开始时间',
  `window_end` datetime DEFAULT NULL COMMENT '窗口截止时间',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建更新时间',
  `indicator_description` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '指标描述',PRIMARY KEY (`indicator_code`,`table_name`,`window_start`)) ENGINE=InnoDBDEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

所需要的依赖jar:

1. mysql 的驱动请自行下载
2. flink-sql 的连接器 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/docs/connectors/table/jdbc/ 在这里下载flinksql 连接器

<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.11</artifactId><version>1.13.6</version></dependency>

1. flink-cdc 依赖 https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/release-2.3/content/connectors/mysql-cdc%28ZH%29.html#a-name-id-002-a 在这里下载

下载后的jar统一放在flink安装目录下的lib目录下即可。

运行程序

packagecom.test.demo.table.sql;importorg.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;importorg.apache.flink.table.api.TableEnvironment;publicclass flinkcdc {publicstaticvoidmain(String[] args){EnvironmentSettings settings =EnvironmentSettings.newInstance().inStreamingMode()//                .inBatchMode().build();TableEnvironment tableEnv =TableEnvironment.create(settings);// 'table-name' = 'flink.*' 意思是读取tablename以flink开头的所有的表
        tableEnv.executeSql("CREATE TABLE `source_table`\n"+"(\n"+"    `indicator_name`        STRING,\n"+"    `indicator_value`       STRING,\n"+"    `indicator_code`        INT,\n"+"    `table_name`            STRING,\n"+"    `window_start`          TIMESTAMP(0),\n"+"    `window_end`            TIMESTAMP(0),\n"+"    `create_time`           TIMESTAMP,\n"+"    `indicator_description` STRING,\n"+"    PRIMARY KEY (`indicator_code`, `table_name`, `window_start`) NOT ENFORCED\n"+") WITH (\n"+"   'connector' = 'mysql-cdc',\n"+"   'hostname' = '172.18.3.135',\n"+"   'scan.startup.mode' = 'initial',\n"+"   'port' = '3306',\n"+"   'username' = 'root',\n"+"   'password' = '123456',\n"+"   'database-name' = 'test',\n"+"   'table-name' = 'flink.*'\n"+")");//        tableEnv.sqlQuery("select * from MyTable").execute().print();//查询的时候定义event_time窗口
       tableEnv.executeSql("CREATE TABLE `flink_merge`\n"+"(\n"+"    `indicator_name`        STRING,\n"+"    `indicator_value`       STRING,\n"+"    `indicator_code`        INT,\n"+"    `table_name`            STRING,\n"+"    `window_start`          TIMESTAMP(0),\n"+"    `window_end`            TIMESTAMP(0),\n"+"    `create_time`           TIMESTAMP,\n"+"    `indicator_description` STRING,\n"+"    PRIMARY KEY (`indicator_code`, `table_name`, `window_start`) NOT ENFORCED\n"+") WITH (\n"+"      'connector' = 'jdbc',\n"+"      'url' = 'jdbc:mysql://172.18.3.135:3306/test',\n"+"      'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',\n"+"      'username' = 'root',\n"+"      'password' = '123456',\n"+"      'table-name' = 'flink_merge'\n"+")");//直接sql查询

       tableEnv.executeSql("insert into flink_merge select * from source_table");}}

总结

按照上面的步骤就可以进行实时同步了， 如果你要在生产环境用建议配置上savepoint 和checkpoint, 这样可以达到断点续传的功能。 文件比较简短适合有一定flink基础的人快速开发，如果你对flink还不是很了解建议先去学下flink相关的知识，再来进行cdc的实验。 flink cdc可以说是以后数据同步的主流，和其他方式相比架构比较简单，而且通过参数控制是否是全量同步，十分友好。
多说一句，目前对flinksql我们公司已不用写代码进行开发了，而是用的streamx框架，streamx框架可以很方便配置savepoint/chekpoints, 以及启动参数，而且可以在web页面启动flinksql 不需要在控制台写一堆参数提交到yarn上，很方便。