使用Flink CDC輕鬆實現MySQL數據同步

隨着大數據時代的到來，數據的同步和處理越來越重要。在數據同步中，MySQL數據同步是常見的需求，在傳統的數據同步方法中，我們可能會使用傳統的ETL工具或者數據庫複製來實現同步。但是這些方法有時候存在一些缺點，比如容易出現數據丟失、同步延遲等情況。本文將介紹如何使用Flink CDC輕鬆實現MySQL數據同步。

一、使用Flink CDC實現MySQL數據同步

在使用Flink CDC實現MySQL數據同步之前，我們需要先了解什麼是Flink CDC。CDC是Change Data Capture的簡稱，中文翻譯為增量數據抽取。Flink CDC是基於Apache Flink的增量數據抽取解決方案，通俗來講，就是一種將數據庫的變化數據抽取到流處理系統的技術。

實現MySQL數據同步的過程，可以簡單劃分為以下步驟：

1、安裝Flink並啟動Flink集群。

2、搭建MySQL存儲數據源，並安裝Flink CDC依賴。

3、編寫Flink CDC代碼實現MySQL數據同步。

下面將詳細介紹這三個步驟。

二、安裝Flink並啟動Flink集群

在進行Flink CDC實現MySQL數據同步之前，需要先安裝並啟動Flink集群。Flink的安裝可以參考官方文檔，啟動Flink集群的命令為：

./bin/start-cluster.sh

啟動完成後，可以通過訪問WebUI來查看Flink的運行狀態。

三、搭建MySQL存儲數據源，並安裝Flink CDC依賴

在進行MySQL數據同步之前，需要先搭建MySQL存儲數據源，並安裝Flink CDC依賴。搭建MySQL存儲數據源的過程可參考官方文檔，這裡不進行過多介紹。

安裝Flink CDC依賴可以通過Maven來實現，需要新建一個Maven項目，在pom.xml文件中添加以下依賴：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId>
    <version>1.12.2</version>
</dependency>

其中，flink-connector-kafka_2.12是Kafka的Flink連接器，flink-connector-jdbc_2.12是Flink的JDBC連接器，需要在代碼中進行引用。

四、編寫Flink CDC代碼實現MySQL數據同步

在前面的步驟中，已經安裝了Flink集群和搭建了MySQL存儲數據源，並且安裝了Flink CDC依賴，現在可以編寫Flink CDC代碼實現MySQL數據同步。

在編寫代碼之前，需要在MySQL的binlog中啟用CDC。在my.cnf文件中添加以下配置：

server-id=1    
log-bin=mysql-bin   
binlog-format=row  
binlog-row-image=FULL  

添加配置後，重啟MySQL服務，就可以獲取MySQL的變化數據了。

下面是一個簡單的Flink CDC代碼示例：

public class FlinkCDCTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        String hostname = "localhost";
        String port = "3306";
        String database = "test";
        String username = "root";
        String password = "";

        String sourceDDL = String.format(DdlUtils.getSourceDDL(), hostname, port, database, username, password);

        DebeziumSourceFunction sourceFunction = MySqlSource.builder()
                .hostname(hostname)
                .port(Integer.parseInt(port))
                .username(username)
                .password(password)
                .databaseList(database)
                .tableList(database + ".tb_user")
                .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema())
                .build();

        DataStreamSource streamSource = env.addSource(sourceFunction);

        streamSource.print();

        env.execute("flink-mysql-cdc");
    }
}

class DdlUtils {
    public static String getSourceDDL() {
        return "CREATE TABLE connector (\n" +
                "    id INT NOT NULL,\n" +
                "    name VARCHAR(20),\n" +
                "    sex VARCHAR(2),\n" +
                "    PRIMARY KEY (id)\n" +
                ") WITH (\n" +
                "    'connector' = 'jdbc',\n" +
                "    'driver' = 'com.mysql.cj.jdbc.Driver',\n" +
                "    'url' = 'jdbc:mysql://%s:%s/%s?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false',\n" +
                "    'table-name' = 'tb_user',\n" +
                "    'username' = '%s',\n" +
                "    'password' = '%s',\n" +
                "    'lookup.cache.max-rows' = '500', \n" +
                "    'lookup.cache.ttl' = '10s' \n" +
                ")";
    }
}

以上代碼實現了Flink CDC從MySQL的tb_user表中獲取變化數據，並輸出到控制台，該過程實現了MySQL數據的同步。

以上就是使用Flink CDC輕鬆實現MySQL數據同步的步驟和代碼示例，這種方法可以解決傳統方法中出現的數據丟失、同步延遲等問題，具有很高的實用價值。