Flink-CDC解析（第47天）

前言

本文主要概述了Flink-CDC.

1. CDC 概述

1.1 什么是CDC？

CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称 ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，都可以称之为 CDC。
核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
CDC 技术的应用场景非常广泛：

1. 数据同步：用于数据备份，容灾；
2. 数据分发：一个数据源分发给多个下游系统；
3. 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。

1.2 CDC的实现机制

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：

1) 基于主动查询的 CDC：

用户通常会在数据源表的某个字段中，保存上次更新的时间戳或版本号等信息，然后下游通过不断的查询和与上次的记录做对比，来确定数据是否有变动，是否需要同步。
特点：
 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；
 持续的频繁查询对数据库的压力较大。
 不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。

2) 基于事件接收CDC：

可以通过触发器（Trigger）或者日志（例如 Transaction log、Binary log、Write-ahead log 等）来实现。当数据源表发生变动时，会通过附加在表上的触发器或者 binlog 等途径，将操作记录下来。下游可以通过数据库底层的协议，订阅并消费这些事件，然后对数据库变动记录做重放，从而实现同步。
 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。
基于查询的CDC 基于Binlog的CDC

经过以上对比，可以发现基于日志CDC 有以下这几种优势：

1. 能够捕获所有数据的变化，捕获完整的变更记录。在异地容灾，数据备份等场景中得到广泛应用，如果是基于查询的 CDC 有可能导致两次查询的中间一部分数据丢失
2. 每次 DML 操作均有记录无需像查询 CDC 这样发起全表扫描进行过滤，拥有更高的效率和性能，具有低延迟，不增加数据库负载的优势
3. 无需入侵业务，业务解耦，无需更改业务模型 1.3 常见的开源 CDC 方案
4. 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(仅支持增量)。  对比全量 + 增量同步的能力，只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。
5. 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。
6. 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。
7. 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；  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。
8. 在生态扩展方面: 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。