FlinkMySQLCDC詳解

Apache Flink是一個開源的流式計算框架，提供了豐富的API和工具來進行大規模、高性能、容錯的流式計算任務。其中，Flink MySQL CDC是Flink的一個非常重要的功能之一，它提供了一個用於捕獲MySQL數據庫變更日誌並將其轉換為流數據源的組件。

一、Flink MySQL CDC架構

Flink MySQL CDC架構包括以下組件：

• MySQL數據庫：作為CDC事件產生的數據庫，需要使用MySQL 5.6及以上版本。
• Debezium：用於將MySQL數據庫的變更日誌捕獲為事件流的開源組件。
• Flink CDC Connector：將Debezium產生的事件流轉化為Flink的DataStream或TableSource。
• Flink：用於消費並處理CDC事件流的大規模、高性能、容錯的流式計算框架。

具體架構如下圖所示：


其中，MySQL通過binlog將變更日誌寫入到Debezium，然後Flink CDC Connector從Debezium消費變更日誌並轉化為Flink的DataStream或TableSource，接着Flink對CDC事件流進行處理。

二、Flink MySQL CDC使用

1. 創建MySQL變更日誌記錄表

在啟動MySQL CDC事件捕獲之前，我們需要在MySQL中創建一個表來存儲CDC事件的變更日誌，如下：

CREATE TABLE `mysql_binlog` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `event_type` varchar(20) NOT NULL,
  `ts_ms` bigint(20) NOT NULL,
  `database` varchar(50) NOT NULL,
  `table_name` varchar(50) NOT NULL,
  `primary_key` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `before` text,
  `after` text,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

其中，每個變更事件都會被記錄到`mysql_binlog`表中。例如，`event_type`字段記錄該事件類型（INSERT、UPDATE或DELETE），`ts_ms`字段記錄事件的時間戳，`database`和`table_name`字段記錄數據庫和表的名稱，`primary_key`字段記錄主鍵的值，`before`和`after`字段分別記錄變更前和變更後的行。

2. 使用Debezium捕獲MySQL變更日誌

啟動Debezium以實時捕獲MySQL的變更日誌，並將變更事件轉化為Kafka消息。具體來說，首先要配置Debezium的MySQL連接信息、Kafka連接信息和CDC事件配置，例如：

{
  "name": "mysql-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",
    "database.hostname": "localhost",
    "database.port": "3306",
    "database.user": "root",
    "database.password": "password",
    "database.server.name": "mysql-demo",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092",
    "database.history.kafka.topic": "mysql-demo-history",
    "table.whitelist": "testdb.test_table",
    "include.schema.changes": "false"
  }
}

這裡，我們配置了目標MySQL實例的連接信息、Debezium使用的Kafka連接信息、要捕獲的表和是否包含架構更改。

隨後，在啟動Debezium之前，我們需要在Kafka中創建相應的topic，例如：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test_table

接着，我們就可以啟動Debezium，開始捕獲MySQL變更日誌：

export CLASSPATH=$CLASSPATH:/path/to/debezium-connector-mysql/*:/path/to/mysql-connector-java.jar

./bin/connect-standalone.sh ./config/connect-standalone.properties ./config/mysql-connector.properties

這裡，我們需要將MySQL的JDBC driver、Debezium connector和kafka-connect啟動程序添加到CLASSPATH環境變量中，然後運行`connect-standalone.sh`腳本啟動kafka-connect進程。

3. 使用Flink CDC Connector處理CDC事件流

成功捕獲MySQL變更日誌之後，我們就可以使用Flink CDC Connector將Debezium產生的事件流轉化為Flink的DataStream或TableSource，進而對CDC事件流進行處理。

首先，我們需要在Flink的pom.xml文件中添加CDC Connector的依賴，例如：

<dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
  <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
  <version>1.12.0</version>
</dependency>

接着，我們可以使用以下代碼使用CDC Connector創建一個Flink的DataStream或TableSource，例如：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

CDCSource.Builder builder = CDCSource.builder()
    .hostname("localhost")
    .port(3306)
    .databaseList("testdb")
    .tableList("test_table")
    .deserializer(new MySQLDeserializer())
    .startupOptions(StartupOptions.initial())
    .debeziumProperties(Collections.singletonMap("server.id", "1"))
    .uid("mysql-cdc-source");

DataStreamSource<RowData> source = env.fromSource(builder.build(), WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql-cdc-source");

source.map(row -> {
  String eventType = row.getString(0);
  String databaseName = row.getString(1);
  String tableName = row.getString(2);
  Struct before = (Struct) row.getField(3);
  Struct after = (Struct) row.getField(4);

  // 進一步處理CDC事件
});

env.execute("Flink MySQL CDC");

這裡，我們首先創建一個CDCSource.Builder對象，並指定MySQL實例的連接信息、要捕獲的數據庫、表、反序列化器、啟動選項和Debezium配置。

接着，我們調用CDCSource.Builder.build()方法創建一個CDCSource對象，並使用該對象創建一個Flink的DataStreamSource。最後，我們可以在map算子中進一步處理CDC事件，並調用env.execute()方法開始執行Flink任務。

三、總結

本文詳細介紹了Apache Flink的MySQL CDC功能，包括其架構和使用方法。MySQL CDC可以將MySQL數據庫的變更日誌轉化為Flink的DataStream或TableSource，允許我們在Flink中對CDC事件流進行大規模、高性能、容錯的流式計算。