Flink学习13-Flink CDC

一、CDC简介

cdc全称 Change Data Capture 变更数据捕获。通俗来讲只要能捕获到变更的数据的技术都可以称为cdc。常见的开源技术有以下几种：

canal：https://github.com/alibaba/canal

maxwell：https://github.com/zendesk/maxwell

Debezium：https://github.com/debezium/debezium

flink-cdc：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

以下是几种技术的横向对比

二、canal+maxwell

两者实现原理类似。canal模拟mysql主从复制过程，把自己当做从库。通过dump操作把binlog从主库读取到从库，然后根据binlog进行数据还原。maxwell原理同理。两者区别在于maxwell是一款轻量级框架，可拓展性较少。比如它支持处理json格式数据，并把数据发送到kafka、redis等中。而canal可以自定义数据格式，而且并不局限于将数据发送到特定的数据存储介质中。

下面以canal举例说明：

2.1 安装canal

安装很简单，选择release版本下载解压即可：https://github.com/alibaba/canal/releases?page=2。

这里需要说明的是deployer是个人开发版。

2.2 配置canal

下载解压完成之后如下：

进入conf/example/instance.porperties中修改如下配置

在canal安装目录下的conf下找到canal.properties,主要修改数据需要发送的介质。默认配置是tcp，这个可以自定义将数据写入到其他地方，如果需要将canal采集到的数据写入kafka topic就选择第二种。

配置完成之后启动：/bin/startup.sh

2.3 配置mysql binlog

mysql数据源需要提前开启binlog，找到my.cnf配置如下：

然后重启mysql服务。

登录mysql执行一下，然后查看是on就代表开启成功

2.4代码实现

pom依赖

            com.alibaba.otter
            canal.client
            1.1.4

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.google.common.base.CaseFormat;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
public class CanalClientApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress("localhost", 11111), //本地部署就用localhost,端口默认
                "example", null, null);
        //设置死循环，一直访问connector中数据
        while (true){
            connector.connect(); //进行链接
            connector.subscribe("test.*");//设置需要监控的库表
            Message message = connector.get(100);//设置获取一批数据量大小
            List entries = message.getEntries(); //获取一批消息的list集合
            if(entries.size() > 0){ //如果list中有数据就遍历取出
                for (CanalEntry.Entry entry : entries) {
                    String tableName = entry.getHeader().getTableName(); //获取header中请求到的表名
                    CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());//value值转换成string类型
                    List rowDatasList = rowChange.getRowDatasList();
                    //insert update delete ...
                    CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
                    if(eventType == CanalEntry.EventType.INSERT){
                        for (CanalEntry.RowData rowData : rowDatasList) {
                            List afterColumnsList = rowData.getAfterColumnsList();
                            HashMap map = new HashMap<>();
                            for (CanalEntry.Column column : afterColumnsList) {
                                String key = CaseFormat.LOWER_UNDERSCORE.to(CaseFormat.LOWER_CAMEL, column.getName());
                                map.put(key, column.getValue());
                            }
                            /**
                             * TODO...
                             * 到这一步，下面要做的事情就是把map的数据发送到想要的地方去...
                             */
                            System.out.println("tableName:"+ tableName + " , " + JSON.toJSONString(map));
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

mysql写入数据：

idea实时打印输出

三、Debezium+Flink-CDC

Debezium是为Kafka Connect而建的一系列Source Connectors，每个Source Connector会根据对应数据库特性来捕获数据变更记录。不像其他方法，例如，轮询或者双写等。Debezium是基于日志进行捕获变更的。而flink-cdc（1.x版本）和Debezium一脉相承。接下来通过案例简单了解下flink-cdc的使用方式。

3.1 flink-cdc解析

官方社区的解析已经很清晰明了，通过两种方式对比发现，flink-cdc节省了很大一部分运维成本。传统etl中flink只负责计算，而flink-cdc将采集计算为一体。当然看到了flink-cdc的优势，也需要了解当前版本（1.x）的局限性。因为flink-cdc底层采用了Debezium框架，数据读取分为全量+增量模式。在全量读取数据的时候为了保证数据一致性会加上一个全局锁，如果数据量非常大读取数据会以小时级别计算。切如果在全量读取阶段任务运行失败是无法进行checkpoint的。

简单来说，flink-cdc第一阶段读取全量数据时默认会加一个全局锁，会拒绝其他事务提交update操作，这样可以保证数据一致性，但数据量特别大时，可能会导致数据库hang住。

于是官方又更新了flink-cdc 2.x版本。这个版本主要解决锁还有无法checkpoint的问题。主要原理是chunk算法+SourceEnumerator组件实现。

flink-cdc 2.x版本读取流程如上图所述，首先根据chunk算法对binlog进行切片。每个i切片分区内数据不重合。正在读写的切片如果有数据更新的话，会将更新后的数据输出。从而实现不加锁的方式下保证数据读的一致性。

3.2 flink-cdc读取mysql binlog数据

实现方式分为两种：https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/overview/cdc-connectors.html#usage-for-datastream-api

Datastream Api

pom依赖里需要添加如下：

            com.alibaba.ververica
            flink-connector-mysql-cdc
            1.3.0
            provided
        

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
public class MySqlBinlogSourceExample {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    MySqlSource mySqlSource = MySqlSource.builder()
            .hostname("yourHostname")
            .port(yourPort)
            .databaseList("yourDatabaseName") // set captured database
            .tableList("yourDatabaseName.yourTableName") // set captured table
            .username("yourUsername")
            .password("yourPassword")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // 默认json反序列化器，进阶版可以用自定义反序列化器
            .build();
    
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
    // enable checkpoint
    env.enableCheckpointing(3000);
    
    env
      .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source")
      // set 4 parallel source tasks
      .setParallelism(4)
      .print().setParallelism(1); // use parallelism 1 for sink to keep message ordering
    
    env.execute("Print MySQL Snapshot + Binlog");
  }
}

Table Api

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;
public class FlinkTableCDCApp {
    public static void main(String[] args) throws  Exception{
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableenv = StreamTableEnvironment.create(env);
        env.setParallelism(1);
        tableenv.executeSql("create table mysql_bin(" +
                "id INT primary key, " +
                "name STRING" +
                ") with(" +
                "'connector' = 'mysql-cdc'," +
                "'hostname' = 'ip'," +
                "'port' = '3306'," +
                "'username' = 'yourUsername'," +
                "'password' = 'yourPassword'," +
                "'database-name' = 'yourDatabaseName'," +
                "'table-oname' = 'yourTableName'" +
                ")"
        );
        Table table = tableenv.sqlQuery("select * from mysql_bin");
        tableenv.toRetractStream(table, Row.class).print();
        env.execute();
    }
}

这里需要注意的是当前只是本地编译，没有提交flink。如果任务上环境提交运行需要提前将此jar放在FLINK_HOME/lib/目录下去。

还需要有一点说明的是，我在本地编译的时候选择flink-cdc的版本是1.x，如上图。实际上不同版本的flink-cdc对应的flink版本都不同。以下版本对应关系。